Modelo de IA lê o coração durante o sono e prevê risco de insuficiência cardíaca até 10 anos antes

Uma única noite em um laboratório do sono pode revelar sinais de insuficiência cardíaca com até dez anos de antecedência. Pesquisadores desenvolveram uma inteligência artificial que analisa a atividade elétrica do coração enquanto o paciente dorme e calcula seu risco de desenvolver doenças cardiovasculares no futuro. O modelo usa dados de um eletrocardiograma de apenas uma derivação, obtido por dois eletrodos colocados no peito durante a polissonografia. O exame já faz parte dos estudos realizados para investigar problemas como apneia e insônia, mas essas informações sobre o coração raramente são exploradas em profundidade. No estudo publicado na revista científica SLEEP, a ferramenta conseguiu separar pacientes com maior e menor probabilidade de desenvolver insuficiência cardíaca, fibrilação atrial e outras complicações. O resultado permaneceu significativo mesmo depois que os pesquisadores consideraram fatores conhecidos de risco, como idade, sexo, obesidade, tabagismo, diabetes e hipertensão. A inteligência artificial não analisa simplesmente se a pessoa dorme bem ou mal. Ela procura alterações sutis no ritmo e na condução elétrica do coração durante as diferentes fases do sono. A reportagem da ScienceAlert chamou atenção para o peso dado pelo modelo ao início do sono, quando mudanças rápidas no sistema nervoso podem tornar essas anormalidades mais visíveis. Uma noite e mais de 38 mil pacientes O modelo foi desenvolvido com registros de 15.809 pacientes atendidos pelo Massachusetts General Hospital, em Boston. Em seguida, passou por dois testes independentes: um com 9.810 pacientes do Emory University Hospital, em Atlanta, e outro com 12.576 pessoas atendidas pelo Beth Israel Deaconess Medical Center, também em Boston. Ao todo, a pesquisa reuniu 38.195 pacientes. O acompanhamento chegou a dez anos no grupo de Emory e a sete anos no Beth Israel. Os pesquisadores verificaram quem recebeu posteriormente diagnósticos de fibrilação atrial, AVC, infarto ou insuficiência cardíaca e quem morreu durante o período. Para cada aumento equivalente a um desvio-padrão na pontuação produzida pela inteligência artificial, o risco de insuficiência cardíaca foi 69% maior no grupo de Emory e 133% maior no Beth Israel. A mesma variação foi associada a um risco entre 103% e 172% maior de fibrilação atrial e entre 65% e 82% maior de morte por qualquer causa. Esses percentuais não representam a probabilidade absoluta de uma pessoa adoecer. Eles mostram como o risco observado aumentou à medida que subia a pontuação calculada pelo modelo. Os resultados foram mais consistentes para fibrilação atrial, insuficiência cardíaca e mortalidade. A ferramenta também encontrou associação com o risco de AVC, mas acrescentou pouco aos métodos convencionais de previsão. Para infarto, o aumento foi significativo em apenas um dos dois grupos de validação. A inteligência artificial deu mais atenção a trechos do eletrocardiograma registrados durante o estágio N1, a fase leve de transição entre estar acordado e dormir. Nesse momento, o organismo passa por mudanças no controle do ritmo cardíaco, que podem tornar mais perceptíveis pequenas alterações na frequência ou na condução elétrica. O modelo, no entanto, não faz a previsão apenas com essa fase. Ele analisa a noite inteira e combina o eletrocardiograma com a classificação dos diferentes estágios do sono feita durante a polissonografia. Exame já existe, mas uso ainda é experimental A principal vantagem da proposta é aproveitar um sinal que já é coletado nos laboratórios. Durante uma polissonografia, sensores registram atividade cerebral, respiração, movimentos, oxigenação e funcionamento do coração. Na prática clínica, porém, a análise costuma se concentrar no diagnóstico do distúrbio que levou o paciente ao exame. A IA transforma o eletrocardiograma noturno em uma pontuação adicional de risco. Em vez de diagnosticar insuficiência cardíaca, ela poderia indicar quais pacientes deveriam passar por investigação cardiológica, monitoramento prolongado ou novos exames. Segundo o Instituto Nacional de Saúde dos Estados Unidos, que financiou a pesquisa, a possibilidade é identificar pessoas em risco anos antes do aparecimento de sintomas. O órgão ressalta que ainda será necessário verificar se a ferramenta melhora as decisões médicas quando comparada aos métodos já usados. O estudo foi retrospectivo: a inteligência artificial analisou exames e prontuários produzidos anteriormente, sem interferir no atendimento. Os diagnósticos foram identificados por códigos registrados nos prontuários eletrônicos e não receberam confirmação clínica individual pelos pesquisadores. Também não havia exames de sangue que pudessem confirmar marcadores de infarto ou insuficiência cardíaca. Os participantes haviam sido encaminhados a laboratórios do sono e, portanto, não representam necessariamente a população em geral. A pesquisa tampouco demonstra que relógios ou pulseiras inteligentes consigam fazer a mesma previsão: o modelo foi treinado com polissonografias completas, eletrodos no peito e estágios do sono classificados por especialistas. O código usado para gerar a pontuação foi publicado pelos pesquisadores, mas a ferramenta ainda não está aprovada como teste clínico. Antes de chegar aos hospitais, terá de ser avaliada prospectivamente, em novos pacientes, para verificar se o alerta antecipado leva a diagnósticos mais precisos ou reduz efetivamente a ocorrência de doenças cardiovasculares. Mais Lidas