A PEBMED, com apoio da Pfizer, trará conteúdos exclusivos sobre o European Society of Cardiology (ESC) 2022, que acontece de 26 a 29 de agosto, em Barcelona. Confira agora os novos rumos da cardiologia com a inteligência artificial.
Acompanhe a cobertura completa do congresso
As tecnologias estão cada dia mais presentes na medicina e na rotina dos pacientes, como os relógios com ECG, algoritmos preditores de risco, softwares para métodos diagnósticos, etc. Neste contexto, hoje, no ESC 2022, tivemos 3 estudos que usaram a inteligência artificial (AI) em prol de melhorar o diagnóstico e o tratamento da população.
Trial EBRAVE-AF
O trial EBRAVE-AF (Smartphone-based screening for atrial fibrillation), digital (os pacientes nunca foram vistos) e randomizado realizou um screening digital com um looper conectado a um aplicativo de celular que avaliava o ECG pela digital do paciente a cada minuto por 14 dias. 5551 indivíduos, de 50-90 anos, com chadsvasc2 > = 1(> = 2 para mulheres), sem FA prévia e sem anticoagulação oral, foram randomizados para grupo cuidado habitual (n 2691) ou para screening digital (N 2860) na primeira fase e, após 1-6 meses, foi feito cross-over entre os grupos (fase 2) e seguidos por mais 7-12 meses (destaca-se perda de seguimento dos pacientes nesta última fase). O desfecho primário foi FA recém-diagnosticada independentemente de um médico. O desfecho secundário foi avaliação de AVC, necessidade de anticoagulação, sangramentos maiores e eventos tromboembólicos. Destaca-se que o chadsvasc médio foi de 3 e a média da população foi de 65 anos.
Houve maior detecção de FA pelo modelo digital do que pelo modelo usual de cuidado, 69% vs 31%, respectivamente. Não houve diferença estatística para os desfechos secundários.
– Percentual de FA detectada e tratada com anticoagulação:
Fase 1 (OR 2,12 [IC95% 1,19-3,76], p 0,01)
Fase 2 (OR 2,75 [IC95% 1,42-5,34], p 0,003))
Assim, o estudo concluiu que o screening digital usando smartphones aumentou mais de 2x a detecção de FA relevante na população avaliada e, qualquer pessoa com um smartphone pode avaliar a si mesmo quanto ao ritmo cardíaco e a presença de arritmias, o que poderia implicar redução da incidência de AVC.
Estudo AI ENHANCED
Ainda no contexto de melhorar a precisão diagnóstica e antecipar tratamento, o estudo AI ENHANCED, buscou melhorar a detecção de fenótipos de pacientes com estenose aórtica (EA) importante, não somente com os parâmetros dos guidelines atuais, baseado em dados da literatura de que cerca de 48% dos pacientes detectados com EA importante não receberam tratamento de substituição valvar. 631.824 pacientes de 23 centros da Australia foram avaliados em relação a EA pelo método do algoritmo de inteligência artificial de suporte a decisão (AI-DAS) e pelo método usual de guidelines com seguimento médio de 7,2 anos. O desfecho foi predizer o risco de mortalidade em EA importante identificar os casos de EA moderada a importante que tem gravidade subestimada.
A mortalidade em 5 anos de acordo com 3 categorias somente do grupo AI-DAS (grupo baixa probabilidade, EA moderada a importante, EA importante) foi:
– 22,9%: baixa probabilidade – grupo referência
– 56,2%: EA moderada a importante (OR 1,82 [IC95% 1,63-2,02], p <0,001)
– 67,9%: EA importante (OR 2,8 [IC95% 2,57-3,06], p <0,001)
Destaca-se elevada mortalidade no grupo baixo risco (não avaliadao os motivos).
Mortalidade em 5 anos nos dois grupos de EA importante: identificados por AI-DAS X por guidelines
– AI-DAS somente alto risco: 64,4% – grupo referência
– EA importante por guideline: 69,1% (OR 1,26 [IC95% 1,04-1,53], p 0,021)
Concluiu-se por essa grande coorte abrangendo ecocardiografia de rotina, que o algoritmo de inteligência artificial de suporte a decisão (ECHO IQ, ASX:EIQ) pode identificar automaticamente pacientes com estenose aórtica moderada a importante com baixa sobrevida se não tratada em relação ao diagnóstico baseado nos guidelines atuais. AI-DAS identificou corretamente os pacientes com risco significativo de mortalidade:
– fenótipo de EA moderada (1,4%) – mortalidade em 5 anos: 56%
– fenótipo de EA importante (2,5%) – mortalidade em 5 anos – 67% (Deste fenótipo, foram identificadas por guidelines com mortalidade em 5 anos de 69% e não identificadas por guidelines com mortalidade em 5 anos de 64%)
CASUAL AI avalia a acurácia dos algoritmos preditores de risco no ESC 2022
Um outro estudo, agora a nível de calculadora de risco cardiovascular, foi o CASUAL AI, que usou a AI para avaliar a acurácia dos algoritmos preditores de risco e melhorar substancialmente a validade em estimar risco e benefício cardiovascular.
Doença cardiovascular aterosclerótica é uma doença crônica, totalmente prevenível, que se inicia de forma precoce na vida e progride ao longo do tempo, podendo causar infarto, AVC e doença miocárdica isquêmica e, acarreta alta mortalidade, morbidade e custos em saúde. Os níveis de LDL-colesterol e de pressão arterial sistólica (PAS) são as duas principais causas modificáveis de eventos cardiovasculares ateroscleróticos que são alvo de intervenções para reduzir o risco de desfechos negativos. Este estudo buscou avaliar se os algoritmos que estimam risco predizem com acurácia o risco de eventos cardiovasculares baseados no valor do LDL e da PAS, além de se haveria benefício cardiovascular em reduzir o LDL e a PAS iniciando-se em qualquer idade (em idade precoce) e em estender o tratamento por tempo prolongado. Foram realizadas curvas de sobrevida e de risco de eventos coronarianos com o algoritmo sem efeito causal e após com efeito causal, baseados na PAS e no LDL, e iniciando-se nas idades de 64, 65 e 68 anos. O resultado do estudo foi que os algoritmos atuais de risco (que não incluem efeitos causais) subestimam o risco de eventos e subpredizem o benefício de reduzir a PAS e o LDL de forma precoce e prolongada, tendo baixa acurácia para prevenir eventos cardiovasculares. Ademais, os algoritmos de risco atuais não podem determinar tempo ótimo, duração ou intensidade da redução do LDL e da PAS para prevenir eventos cardiovasculares.
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