Algoritmo de eletrocardiograma com inteligência artificial para identificar fibrilação atrial durante ritmo normal
An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction
O que o estudo mostra
Análise retrospectiva com 180.922 pacientes e cerca de 650 mil eletrocardiogramas em ritmo normal, colhidos ao longo de mais de duas décadas em um grande centro médico americano. Uma rede neural foi treinada para reconhecer a assinatura da fibrilação atrial, arritmia muitas vezes sem sintomas, mesmo quando o coração estava em ritmo normal no momento do exame. Um único eletrocardiograma de 10 segundos identificou a condição com acurácia de 79,4%; usando os exames do primeiro mês, a acurácia subiu para 83,3%. Isso abre caminho para uma triagem rápida e barata no consultório. Limite: dados de uma única instituição, ainda sem validação prospectiva.
- Um único eletrocardiograma em ritmo normal identificou fibrilação atrial com 79,4% de acurácia.
- Com vários exames do primeiro mês, a acurácia chegou a 83,3%.
- Abre caminho para triagem rápida e de baixo custo no consultório.
Resumo escrito pelo Time Piantare a partir do estudo, para leitura em português. Não substitui o artigo nem uma consulta. Conteúdo educativo, não é diagnóstico.
Onde a Piantare cita este estudo
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