Nova tecnologia ajuda a diagnosticar condição silenciosa grave na gravidez
A insuficiência cardíaca durante a gravidez é uma condição perigosa e muitas vezes pouco detectada porque os sintomas comuns – falta de ar, fadiga extrema e dificuldade em respirar enquanto se está deitada – são facilmente confundidos com os desconfortos típicos da gravidez. Uma pesquisa apresentada no Congresso da Sociedade Europeia de Cardiologia sobre um estudo, publicado na Nature Medicine, da Mayo Clinic mostrou que um estetoscópio digital habilitado para inteligência artificial (IA) ajudou os médicos a identificar o dobro de casos de insuficiência cardíaca em comparação ao grupo de controle que recebeu cuidados obstétricos e triagens habituais.
O estudo foi realizado na Nigéria, onde mais mulheres sofrem de insuficiência cardíaca relacionada à gravidez do que em qualquer lugar do mundo. Os resultados também indicam que a triagem, incluindo o estetoscópio digital habilitado para IA, apresenta uma probabilidade 12 vezes maior do que a triagem tradicional de identificar fraqueza na bomba cardíaca quando avaliada em um limite de fração de ejeção inferior a 45%, que é o ponto de corte de um tipo específico de insuficiência cardíaca denominado cardiomiopatia periparto.
“Reconhecer esse tipo de insuficiência cardíaca precocemente é importante para a saúde e o bem-estar da mãe”, explica Demilade Adedinsewo, cardiologista da Mayo Clinic e pesquisadora principal do estudo. “Os sintomas da cardiomiopatia periparto podem piorar progressivamente à medida que a gravidez avança, ou mais comumente após o parto, e podem colocar em risco a vida da mãe se seu coração ficar muito fraco. Os medicamentos podem ajudar quando a condição é identificada, mas os casos graves podem exigir cuidados intensivos, uma bomba cardíaca mecânica ou, ocasionalmente, um transplante de coração, se os sintomas não forem controlados com tratamento médico”.
O ensaio clínico randomizado, controlado e aberto incluiu quase 1.200 participantes que foram identificados com condições cardíacas através de cuidados obstétricos típicos ou de soluções aprimoradas com IA. Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram anteriormente um algoritmo de eletrocardiograma (ECG) de 12 derivações para identificar uma bomba cardíaca fraca, clinicamente conhecida como fração de ejeção reduzida. Uma versão deste algoritmo foi reforçada pela Eko Health para o seu estetoscópio digital point-of-care, aprovado pela Food and Drug Administration (FDA, sigla em inglês) dos EUA, para detectar insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida.
Pesquisadores descobriram que os médicos que realizaram a triagem baseada em IA com o estetoscópio digital e o ECG de 12 derivações detectaram a função cardíaca fraca com alta precisão. Dentro da coorte do estudo, o estetoscópio digital ajudou a identificar o dobro de casos de baixa fração de ejeção abaixo dos 50% e os médicos que o utilizavam tinham 12 vezes mais probabilidade de identificar uma fração de ejeção abaixo dos 45% em comparação aos tratamentos habituais.
As ferramentas apoiadas por IA foram avaliadas em três níveis diferentes de fração de ejeção utilizados no diagnóstico clínico. Menos de 45% é o ponto de corte para o diagnóstico de cardiomiopatia periparto. Menos de 40% indica insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida e apresenta fortes evidências a favor de medicamentos específicos para reduzir os sintomas e o risco de morte. Uma fração de ejeção inferior a 35% indica uma função da bomba cardíaca gravemente reduzida, o que requer um acompanhamento mais intenso constantemente, incluindo tratamentos avançados para a insuficiência cardíaca e um desfibrilador implantável se a função da bomba não se recuperar. Pacientes do grupo de intervenção realizaram um ecocardiograma na entrada do estudo para confirmar as previsões da IA.
“Este estudo fornece evidências de que podemos detectar melhor a cardiomiopatia periparto entre as mulheres na Nigéria. No entanto, há mais perguntas a serem respondidas”, diz Adedinsewo. “Nossos próximos passos seriam avaliar a usabilidade e a adoção dessa ferramenta pelos profissionais de saúde nigerianos (incluindo médicos e enfermeiros) e, mais importante, seu impacto no atendimento ao paciente. A cardiomiopatia periparto afeta aproximadamente 1 a cada 2.000 mulheres nos EUA e até 1 a cada 700 mulheres afro-americanas. Avaliar essa ferramenta de IA nos EUA permitirá testar ainda mais suas capacidades em populações e ambientes de saúde variados.
O financiamento para este ensaio clínico inclui os Centros De Saúde Digital, Pesquisa de Saúde e Engajamento Comunitário da Mayo Clinic, o Construindo Carreiras Interdisciplinares de Pesquisa em Saúde da Mulher (BIRCWH, sigla em inglês) da Mayo Clinic, programa financiado pelos Institutos Nacionais de saúde (NIH, sigla em inglês) e pelo Centro de Ciências Clínicas e Translacionais da Mayo Clinic (CCATS, sigla em inglês) financiado pelo NIH.
