A inteligência artificial (IA) pode tornar mais rápido e eficaz o diagnóstico de doenças do coração, a partir da leitura do eletrocardiograma (ECG). Padrões de alteração no exame, associados ao risco de morte, podem ser reconhecidos por sistemas automatizados a partir da programação de algoritmos.
Já existem métodos que fazem esta classificação com base na amplitude das ondas que representam os batimentos cardíacos, por exemplo. A novidade é que o próprio sinal gerado pelo aparelho que faz o registro pode ser lido por modelos computacionais que simulam o funcionamento dos neurônios do cérebro humano – as chamadas redes neurais.
O novo sistema é apresentado em artigo publicado no dia 9 de abril na revista Nature Communications, assinado por integrantes do Projeto Code (Clinical Outcomes in Digital Electrocardiology).O grupo, que conta com financiamento da FAPEMIG, reúne cardiologistas do Centro de Telessaúde do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Minas Gerais (HC-UFMG). Também estão envolvidos engenheiros, cientistas da computação, estatísticos, e pesquisadores de Glasgow, na Escócia, e Uppsala, na Suécia.
Um dos autores do artigo é Antônio Horta Ribeiro, doutor em Engenharia Elétrica pela UFMG – onde atualmente cursa o pós-doutorado, do Departamento de Ciência da Computação –, responsável pela implementação da rede neural. “Aplicada à telessaúde, a IA pode ajudar na escolha dos exames que devem ser priorizados, relacionados aos casos mais graves”, explica.
Inteligência artificial a serviço dos médicos
A leitura dos ECGs foi orientada por seis alterações cardiográficas. Para isso, a rede neural foi programada a partir do cruzamento de uma base de 2,4 milhões de eletrocardiogramas digitais com o Sistema de Informações de Mortalidade. Isso permitiu o reconhecimento de padrões associados ao risco de morte. “São marcadores de presença de doença cardíaca muito significativos, do ponto de vista da necessidade de avaliação clínica e acompanhamento que esses pacientes têm”, avalia o coordenador do Centro de Telessaúde do HC, Antonio Luiz Pinho Ribeiro.
Somente em março de 2020, o centro emitiu 43.936 laudos de tele-eletrocardiografia. Boa parte desses exames são encaminhados pelos serviços de saúde de cidades do interior para a análise de especialistas que trabalham a distância. Diante da grande demanda, no futuro, a IA pode até a substituir a interpretação do médico. “Mas a ideia inicial não é esta e, sim, usá-la de forma complementar, para confirmar o diagnóstico e melhorar a acurácia”, pondera o engenheiro Antônio Horta Ribeiro.
“Nós trabalhamos com a perspectiva de tentar validar isso, para que funcione pelo menos de forma auxiliar para o cardiologista, no prazo de um a dois anos”, prevê o coordenador do serviço do HC-UFMG. Junto a outros projetos de IA, o Code deve ser incorporado pelo Centro de Inovação em Inteligência Artificial para Saúde, proposta que deve ser levada pela Universidade ao Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações.
Leia também: Tele-esperança!
