A inteligência artificial pode melhorar o diagnóstico de ataque cardíaco para reduzir a pressão nos departamentos de emergência

Um algoritmo desenvolvido usando inteligência artificial poderá em breve ser usado por médicos para diagnosticar ataques cardíacos com mais velocidade e precisão do que nunca, de acordo com uma nova pesquisa da Universidade de Edimburgo publicada em Medicina da Natureza.

A eficácia do algoritmo, denominado CoDE-ACS, foi testada em 10.286 pacientes em seis países ao redor do mundo. Os pesquisadores descobriram que, em comparação com os métodos de teste atuais, o CoDE-ACS foi capaz de descartar um ataque cardíaco em mais do que o dobro do número de pacientes, com uma precisão de 99,6%.

Essa capacidade de descartar um ataque cardíaco mais rápido do que nunca poderia reduzir bastante as internações hospitalares. Ensaios clínicos estão em andamento na Escócia com o apoio do Wellcome Leap, para avaliar se a ferramenta pode ajudar os médicos a reduzir a pressão em nossos departamentos de emergência superlotados.

Além de descartar rapidamente ataques cardíacos em pacientes, o CoDE-ACS também pode ajudar os médicos a identificar aqueles cujos níveis anormais de troponina foram causados ​​por um ataque cardíaco e não por outra condição. A ferramenta de IA teve um bom desempenho, independentemente da idade, sexo ou preexistente condições saudáveismostrando seu potencial para reduzir erros de diagnóstico e desigualdades na população.

O CoDE-ACS tem o potencial de tornar cuidado de emergência mais eficiente e eficaz, identificando rapidamente os pacientes que estão seguros para ir para casa e destacando para os médicos todos aqueles que precisam permanecer no hospital para novos exames.

O padrão-ouro atual para diagnosticar um ataque cardíaco é medir os níveis da proteína troponina no sangue. Mas o mesmo limite é usado para todos os pacientes. Isso significa que fatores como idade, sexo e outros problemas de saúde que afetam os níveis de troponina não são considerados, afetando a precisão dos diagnósticos de ataque cardíaco.

Isso pode levar a desigualdades no diagnóstico. Por exemplo, pesquisas anteriores da Bd mostraram que as mulheres têm 50% mais chances de obter um diagnóstico inicial errado. As pessoas inicialmente mal diagnosticadas têm um risco 70% maior de morrer após 30 dias. O novo algoritmo é uma oportunidade para evitar isso.

CoDE-ACS foi desenvolvido usando dados de 10.038 pacientes na Escócia que chegaram ao hospital com suspeita de ataque cardíaco. Ele usa informações do paciente coletadas rotineiramente, como idade, sexo, achados de ECG e histórico médico, bem como os níveis de troponina, para prever a probabilidade de um indivíduo ter sofrido um ataque cardíaco. O resultado é uma pontuação de probabilidade de 0 a 100 para cada paciente.

O professor Nicholas Mills, professor de cardiologia da BHF no Centro de Ciências Cardiovasculares da Universidade de Edimburgo, que liderou a pesquisa, disse: “Para pacientes com dor aguda no peito devido a um ataque cardíaco, o diagnóstico e tratamento precoces salvam vidas. Infelizmente, muitas condições causam esses sintomas comuns e o diagnóstico nem sempre é direto. Aproveitamento de dados e inteligência artificial para apoiar as decisões clínicas tem um enorme potencial para melhorar o atendimento aos pacientes e a eficiência em nossos movimentados departamentos de emergência.”

O professor Sir Nilesh Samani, diretor médico da British Heart Foundation, disse: “A dor no peito é uma das razões mais comuns que as pessoas apresentam aos departamentos de emergência. Todos os dias, médicos de todo o mundo enfrentam o desafio de separar pacientes cuja dor é causada por um ataque cardíaco daqueles cuja dor se deve a algo menos grave.”

“O CoDE-ACS, desenvolvido usando ciência de dados de ponta e IA, tem o potencial de incluir ou excluir uma ataque cardíaco com mais precisão do que as abordagens atuais. Pode ser transformador para os departamentos de emergência, encurtando o tempo necessário para fazer um diagnóstico e muito melhor para os pacientes.”

Fornecido pela Fundação Britânica do Coração