Eletrocardiograma com inteligência artificial para identificar baixa fração de ejeção: ensaio clínico pragmático randomizado
Artificial intelligence-enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial
O que o estudo mostra
Ensaio pragmático com 120 equipes de atenção primária, sorteadas para receber ou não o resultado de um algoritmo de inteligência artificial aplicado ao eletrocardiograma de rotina. A ferramenta apontava chance alta de fração de ejeção baixa, quando o coração bombeia menos sangue que o esperado, condição tratável e frequentemente não diagnosticada. Em 22.641 adultos sem insuficiência cardíaca prévia, os novos diagnósticos em 90 dias subiram de 1,6% para 2,1%; entre os casos sinalizados pela IA, de 14,5% para 19,5%. O uso geral de ecocardiograma ficou semelhante. Limite: o estudo mediu diagnóstico, não desfechos de saúde a longo prazo.
- A IA no eletrocardiograma elevou diagnósticos de baixa fração de ejeção de 1,6% para 2,1%.
- Entre pacientes sinalizados, o ganho foi de 14,5% para 19,5%.
- O uso total de ecocardiogramas não aumentou de forma relevante.
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.
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