Em um estudo publicado hoje no The European Heart Journal, pesquisadores descobriram que sua IA pode detectar mudanças muito precoces na estrutura do coração a partir de um ECG, um teste comum que mostra a atividade elétrica do coração.

O algoritmo avançado pode detectar problemas nas válvulas do coração – que mantêm o sangue fluindo na direção correta através das câmaras do coração – mesmo antes do aparecimento de sintomas ou alterações físicas que podem ser detectadas por exames de ultrassom.

A IA conseguiu prever com precisão quem desenvolveria vazamentos significativos nas válvulas mitral, tricúspide ou aórtica do coração – condições conhecidas como valvopatias regurgitantes. Ela foi capaz de identificar corretamente o risco de uma válvula cardíaca com vazamento nos anos seguintes ao ECG (do mais alto ao mais baixo) em cerca de 69% a 79% dos casos.

Pessoas sinalizadas como de "alto risco" pelo algoritmo tinham até 10 vezes mais probabilidade de desenvolver essas doenças do que aquelas classificadas como de baixo risco.

De acordo com a equipe do Imperial College London e do Imperial College Healthcare NHS Trust, suas previsões aprimoradas por IA podem potencialmente transformar a abordagem dos médicos no tratamento de doenças da válvula cardíaca.

Estima-se que 41 milhões de pessoas em todo o mundo, incluindo 1,5 milhão no Reino Unido, vivam com essas doenças das válvulas cardíacas, que podem levar à insuficiência cardíaca, internações hospitalares e morte. O diagnóstico precoce é fundamental para o sucesso do tratamento. Mas os sintomas, que podem incluir falta de ar, tontura, sensação de cansaço e palpitações cardíacas, podem ser facilmente confundidos com outras causas, enquanto alguns pacientes não apresentam sintomas até que a doença esteja avançada.

O Dr. Arunashis Sau, um dos líderes do estudo, professor clínico acadêmico do Instituto Nacional do Coração e Pulmão do Imperial College London e registrador de cardiologia do Imperial College Healthcare NHS Trust, disse: “Nossos corações são órgãos incrivelmente complexos e que trabalham duro, mas raramente os consideramos muito, a menos que algo dê errado. Quando os sintomas e as mudanças estruturais aparecem no coração, pode ser tarde demais para fazer algo a respeito. Nosso trabalho está utilizando a IA para detectar mudanças sutis no estágio inicial a partir de um teste simples e comum, e acreditamos que isso pode ser realmente transformador para médicos e pacientes. Em vez de esperar pelos sintomas ou depender apenas de exames de imagem caros e demorados, poderíamos usar ECGs aprimorados por IA para identificar aqueles em maior risco mais cedo do que nunca. Isso significa que muito mais pessoas poderiam obter o cuidado de que precisam antes que sua condição oculta afete sua qualidade de vida ou se torne fatal.”

O estudo fez parte de uma colaboração internacional liderada pelos pesquisadores Drs. Sau e Dr. Fu Siong Ng e envolvendo pesquisadores chineses do Hospital Zhongshan de Xangai. Modelos de IA foram treinados utilizando quase um milhão de registros de ECG e ultrassonografia cardíaca (ecocardiograma) de mais de 400.000 pacientes na China. A tecnologia foi então testada em um grupo separado de mais de 34.000 pacientes nos Estados Unidos, demonstrando sua eficácia em populações e sistemas de saúde etnicamente diversos.

Problemas com válvulas cardíacas podem inicialmente se manifestar como pequenas alterações na atividade elétrica do coração, que não são aparentes para os médicos. Essas alterações elétricas se tornam mais intensas, mas, a essa altura, os sintomas geralmente já começaram a se desenvolver. O sistema de IA consegue detectar esses padrões elétricos sutis muito mais cedo, de preferência antes mesmo que os sintomas se desenvolvam.

O Dr. Ng, autor sênior, leitor de eletrofisiologia cardíaca no National Heart & Lung Institute do Imperial College London e cardiologista consultor no Imperial College Healthcare NHS Trust e no Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust, disse:

A IA tem um enorme potencial para melhorar a saúde em todo o mundo, mas requer enormes quantidades de dados para treinar e testar esses algoritmos. Nosso trabalho é um exemplo dos benefícios da colaboração internacional nessa área em rápido crescimento. Ao treinar o modelo em uma população quase exclusivamente chinesa e, em seguida, testá-lo em uma coorte americana, podemos demonstrar que nossa ferramenta de IA tem potencial para ser aplicada em diversos países e cenários ao redor do mundo. Isso significa que ela tem o potencial de ajudar ainda mais pacientes.

A pesquisa dá continuidade ao desenvolvimento, pela equipe, do modelo de estimativa de risco de IA-ECG, conhecido como AIRE, que pode prever o risco de pacientes desenvolverem e agravarem doenças a partir de um ECG. Outros modelos de IA deste projeto foram treinados para analisar ECGs e prever problemas como risco de doenças cardíacas em mulheres , riscos à saúde, incluindo morte precoce, pressão alta   e diabetes tipo 2.

 Os testes do AIRE no NHS já estão planejados para o final de 2025. Eles avaliarão os benefícios da implementação do modelo com pacientes reais de hospitais do Imperial College Healthcare NHS Trust e do Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust.

Esta pesquisa foi financiada pela British Heart Foundation por meio de uma Bolsa de Treinamento em Pesquisa Clínica da BHF para o Dr. Sau, uma Bolsa do Programa da BHF para o Dr. Fu Siong Ng e o Centro de Excelência em Pesquisa da BHF no Imperial College London. Também contou com o apoio do  Centro de Pesquisa Biomédica Imperial do NIHR , uma parceria de pesquisa translacional entre o Imperial College Healthcare NHS Trust e o Imperial College London.