Algoritmo de IA pode prever sobrevida de paciente após cirurgia cardíaca
Um novo algoritmo de inteligência artificial (IA) que identifica uma disfunção cardíaca a partir de um eletrocardiograma (ECG) também pode prever a sobrevida do paciente a longo prazo após uma cirurgia cardíaca, de acordo com uma nova pesquisa da Mayo Clinic.
O estudo, publicado na revista médica Mayo Clinic Proceedings, constata que um algoritmo que já demonstrou a capacidade de detectar efetivamente os pacientes com fração de ejeção ventricular esquerda reduzida também pode ser utilizado para prever a mortalidade a longo prazo após a cirurgia cardíaca, o que faz dele uma ferramenta potencialmente valiosa para avaliar o risco conforme os pacientes e os provedores de cuidados de saúde consideram a cirurgia.
“O nosso estudo constata que há uma correlação clara entre a mortalidade a longo prazo e uma triagem positiva feita pela ECG com IA para a fração de ejeção reduzida entre pacientes sem cardiomiopatia severa aparente,” afirma Mohamad Alkhouli, M.D., cardiologista da Mayo Clinic e autor sênior do estudo. “Essa correlação foi consistente entre os pacientes submetidos a cirurgia de válvulas, bypass coronário ou bypass de válvula e coronário.”
O estudo retrospectivo envolveu a análise de 20.627 pacientes na Mayo Clinic em Rochester de 1993 até 2019. Os pacientes foram submetidos a cirurgia de ponte de safena, cirurgia de válvulas ou ambas, e tiveram uma fração de ejeção ventricular esquerda de mais de 35%. Dentre esses pacientes, 17.125 tiveram uma triagem normal de ECG com IA e 3.502 tiveram uma triagem anormal. Os pacientes com uma triagem anormal tendiam a ser mais idosos e com mais comorbidades.
O algoritmo foi aplicado ao ECG mais recente realizado nos pacientes 30 dias antes da cirurgia. As características da linha de base, assim como os dados de mortalidade hospitalar, de 30 dias e de longo prazo, foram extraídos de um banco de dados de cirurgias cardíacas da Mayo Clinic.
A probabilidade de sobrevivência aos cinco anos era de 86,2% para os pacientes com uma triagem normal versus 71,4% para os pacientes com uma triagem anormal. A probabilidade de sobrevivência aos 10 anos era de 68,2% e 45,1%, respectivamente, para os dois grupos.
“O nosso estudo documentou o valor do prognóstico do algoritmo na previsão da mortalidade a longo prazo, para todas as causas, após a cirurgia cardíaca,” afirma Alkhouli. “A análise demonstrou que uma triagem com IA anormal estava associada a um aumento de 30% na mortalidade a longo prazo após a cirurgia de bypass de válvulas ou coronário. Para os médicos, isso pode ajudar na estratificação de riscos dos pacientes encaminhados para cirurgia e facilitar a tomada de decisões compartilhadas.”
Acredita-se que o estudo seja a primeira pesquisa em larga escala a ilustrar a utilidade dos algoritmos de IA com um único ECG para melhor prever os resultados da cirurgia cardíaca. Como o algoritmo utiliza uma rotina e o teste é relativamente barato, ele pode ser aplicado amplamente após a validação.
Há estudos adicionais em andamento para determinar se as informações fornecidas pelos algoritmos podem melhorar o diagnóstico, a tomada de decisão e os resultados clínicos. A utilização de testes na cardiologia baseados em IA está se tornando cada vez mais comum em centros acadêmicos de cuidados de saúde e os resultados deste estudo podem encorajar mais provedores a considerarem seu significado clínico.
