Recentemente, foi publicado um estudo inovador no European Heart Journal – Digital Health que explora o uso da inteligência artificial (IA) na predição de distúrbios de condução após implante de válvula aórtica transcateter (TAVI). Este avanço promete oferecer informações além da capacidade humana, melhorando os resultados clínicos para pacientes que se submetem a este procedimento.
A TAVI tem se consolidado como a intervenção preferida para pacientes idosos com estenose aórtica grave, devido à sua natureza menos invasiva em comparação com a substituição cirúrgica da válvula aórtica (TVao). No entanto, os distúrbios de condução pós-operatórios, como o bloqueio de ramo esquerdo (BRE) e a necessidade de implantação de marcapasso definitivo , permanecem como complicações preocupantes. Estes distúrbios podem impactar negativamente a sobrevida e os desfechos clínicos dos pacientes.
Os pesquisadores Jia e Li et al. desenvolveram um modelo de IA para análise de ECG pré-operatório, utilizando uma rede neural convolucional (CNN). Este modelo foi projetado para superar a subjetividade e a variação na interpretação humana do ECG, oferecendo uma análise mais precisa e consistente.
O estudo envolveu 718 pacientes e 1354 ECGs, mostrando um desempenho promissor com uma área sob a curva de 0,76. A adição de dados clínicos ao modelo não alterou significativamente o desempenho, aumentando a área sob a curva para 0,78. A sensibilidade diminuiu de 0,88 para 0,79, enquanto a especificidade aumentou de 0,62 para 0,75, melhorando os valores preditivos positivos e negativos.
Este modelo de IA tem o potencial de ser desenvolvido como uma ferramenta de estratificação de risco, auxiliando os clínicos na escolha do procedimento e da válvula mais adequados para cada paciente. No entanto, há limitações a serem consideradas.
Tipo de Válvula: A maioria dos procedimentos no estudo utilizou válvulas autoexpansíveis, limitando a aplicabilidade do modelo a válvulas expansíveis por balão, que apresentam menor risco de distúrbios de condução.
Apesar das limitações, este estudo representa um passo significativo no uso da IA para melhorar a estratificação de risco e a seleção de pacientes para TAVI, visando reduzir a ocorrência de distúrbios de condução. A próxima etapa deve incluir a capacidade de distinguir entre BRE “maligno” e “não maligno”, identificando pacientes que necessitam de monitoramento pós-operatório mais rigoroso.
Esta pesquisa destaca o potencial crescente da IA em oferecer informações além da visão humana, melhorando a precisão e a eficácia dos tratamentos médicos. O Futuro chegou.
Referência
- Houthuizen, P., & de Jaegere, P. P. T. (2024). Artificial intelligence and transcatheter aortic valve implantation-induced conduction disturbances—adding insight beyond the human ‘I’. European Heart Journal – Digital Health. Publicado online em 3 de junho de 2024.
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