Uso da Inteligência Artificial Aplicada ao Eletrocardiograma para Diagnóstico de Disfunção Sistólica Ventricular Esquerda

Fundamento  A insuficiência cardíaca é uma doença associada a importante morbimortalidade. O eletrocardiograma (ECG), um dos exames utilizados na avaliação da IC, é de baixo custo e amplamente disponível.

Objetivo  Avaliar o desempenho de um algoritmo de inteligência artificial (IA) aplicado ao ECG na detecção de IC e o comparamos ao poder preditivo das alterações eletrocardiográficas maiores (AME).

Métodos  Estudo transversal de acurácia diagnóstica. Todos os participantes são oriundos do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), e possuíam ECG e ecocardiograma (ECO) válidos além de valores de probabilidade para disfunção sistólica do ventrículo esquerdo (DSVE) estimados pelo algoritmo. O desfecho avaliado foi fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE) < 40% ao ECO. Foram calculados sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN), razão de verossimilhança positivo (RVP), razão de verossimilhança negativa (RVN), diagnostic odds ratio (DOR) para o algoritmo e para as AME e área sob a curva ROC (ASC-ROC) para o algoritmo.

Resultados  Na amostra final de 2567 indivíduos, a prevalência de FEVE < 40% foi de 1,13% (29 indivíduos). Os valores obtidos de sensibilidade, especificidade, VPP, VPN, RVP, RVN e DOR para o algoritmo foram de 0,690; 0,976; 0,244; 0,996; 27,6; 0,32 e 88,74, respectivamente. Para as AME, 0,172; 0,837; 0,012; 0,989; 1,09; 0,990 e 1,07, respectivamente. A ASC-ROC do algoritmo para predição de FEVE < 40% foi de 0,947 (IC 95% 0,913 – 0,981).

Conclusão  A IA apresentou bom desempenho para detecção de DSVE e pode ser usada como ferramenta de triagem de DSVE.

Inteligência Artificial; Insuficiência Cardíaca; Disfunção Ventricular Esquerda; Eletrocardiografia

Figura Central:
Uso da Inteligência Artificial Aplicada ao Eletrocardiograma para Diagnóstico de Disfunção Sistólica Ventricular Esquerda