A aplicação da inteligência artificial (IA) na detecção precoce de doenças cardíacas tem mostrado avanços significativos, especialmente com a utilização de exames simples, disponíveis no dia a dia, como eletrocardiogramas (ECGs), ecocardiograma e tomografia. A IA, particularmente por meio de redes neurais de aprendizado profundo (deep learning), tem permitido a interpretação rápida e precisa de ECGs, identificando padrões que podem ser imperceptíveis para os humanos.
Um exemplo disto é a detecção de disfunção ventricular esquerda, fibrilação atrial silenciosas, cardiomiopatias, rejeição aguda após transplante cardíaco, entre outras condições. Além disso, a IA tem sido integrada em dispositivos vestíveis que podem monitorar continuamente os sinais cardíacos, facilitando a detecção precoce de arritmias e descompensação de insuficiência cardíaca.
No campo da imagem médica, a IA tem melhorado a qualidade das imagens e automatizado a detecção de marcadores de risco de doenças cardiovasculares, como o cálcio nas artérias coronárias, que podem predizer eventos cardiovasculares, mesmo em populações assintomáticas.
Este uso de inteligência artificial na cardiologia possibilita uma estratificação e personalização do tratamento. No campo da insuficiência cardíaca, estes modelos preditivos podem integrar variáveis clínicas, laboratoriais e genéticas para personalizar terapias, como ajustes de doses dos medicamentos, buscando melhor resposta a determinada terapia e alcance de desfechos clínicos mais favoráveis.
Em termos de doença arterial coronariana, a IA pode avaliar respostas a terapias antiplaquetárias e orientar a melhor aplicação de stents.
O monitoramento remoto também pode ter um papel importante, utilizando-se os dispositivos vestíveis. Relógios e sensores com IA detectam alterações na frequência cardíaca, pressão arterial e sobrecarga de líquidos no organismo, proporcionando uma integração de dados em tempo real, como sinais vitais e resultando em aumento da adesão ao tratamento e de alertas sobre riscos de internação.
A IA na cardiologia apresenta várias considerações éticas e medidas de segurança que são cruciais para sua implementação de forma segura e eficaz. As principais preocupações éticas incluem questões de privacidade, segurança e confidencialidade dos dados dos pacientes. Além disso, há riscos potenciais de desigualdade no atendimento à saúde, se não forem devidamente validados em populações diversas, para que efetivamente possamos ver sua aplicação na prática.
Outro aspecto ético importante é quanto à responsabilização, especialmente quando ocorrem falhas nos sistemas de IA. Além disso, a obtenção de consentimento informado pode ser um problema, pois os pacientes podem não compreender completamente como seus dados serão utilizados por sistemas de IA, e isto se torna mais crítico quando o sistema é aplicado para propor uma forma nova de tratamento ou mesmo na inclusão de pacientes que serão participantes de estudos clínicos e de pesquisas aplicadas.
A aplicação da inteligência artificial na cardiologia tem mostrado avanços significativos em várias áreas, conforme evidenciado por estudos recentes. Um dos principais campos de aplicação é a análise de eletrocardiogramas (ECGs), onde métodos de deep learning, especialmente redes neurais convolucionais, têm sido desenvolvidos para interpretar rapidamente ECGs com uma capacidade diagnóstica comparável à de especialistas. Esses métodos têm sido utilizados para prever fibrilação atrial, para avaliar a função ventricular, presença de cardiomiopatia hipertrófica, síndromes coronarianas agudas e estenose da valva aórtica.
Sem contar que a IA tem transformado o ECG em uma ferramenta de triagem e predição de doenças cardíacas e não cardíacas, muitas vezes em indivíduos ainda sem nenhum sintoma. Algoritmos de inteligência artificial têm sido desenvolvidos para detectar disfunção ventricular esquerda e fibrilação atrial episódica a partir de traçados registrados durante o ritmo cardíaco ainda normal. Na área de imagem cardíaca, a IA tem sido amplamente aplicada. Esses exemplos ilustram o potencial desses recursos em melhorar o diagnóstico e o manejo de doenças cardiovasculares, embora desafios como a validação em ambientes clínicos reais e questões de privacidade de dados ainda precisem ser abordados.
*Texto escrito pelo cardiologista Fernando Bacal (CRM 66061 SP | RQE 44910), vice-presidente do Hospital Israelita Albert Einstein e Head Nacional Cardiologia da Brazil Health
[*] – Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/
