Durante a 40ª Sessão Científica de Ritmo Cardíaco, que começou dia 8 e termina amanhã em São Francisco, EUA, pesquisadores da divisão de cardiologia do Hospital Universitário Nacional de Seul, na Coreia do Sul, apresentaram um dispositivo que faz uso de inteligência artificial para detectar fibrilação atrial.
A fibrilação atrial é uma condição muito comum que provoca frequência cardíaca irregular quando as câmaras superiores do coração (os átrios) não batem coordenadamente com as câmaras inferiores (os ventrículos). Ela pode se apresentar assintomática, mas em alguns casos a pessoa pode sentir palpitações, falta de ar, fadiga e dores no peito. O risco reside no fato de que a doença está associada com risco maior para parada cardíaca, demência e infarto. Uma ferramenta de diagnóstico é a fotofletismografia, que usa um aparelho chamado oxímetro de pulso, que emite luz na pele e, através de mudanças na absorção de luz, que estão associadas à perfusão de sangue na derme e no tecido subcutâneo, mede alterações de volume cardíaco.
O trabalho realizado na Coreia usou 27.569 fotofletismogramas de 119 pacientes com fibrilação atrial para treinar um modelo baseado em redes neurais convolucionais. A rede obteve precisão de 99,3%, superior a modelos reportados anteriormente. Em seguida, o algoritmo foi usado para interpretar sinais coletados por um novo dispositivo vestível não-invasivo, um anel, capaz de registrar sinais de fotofletismografia. A performance do diagnóstico foi comparável à de oxímetros de pulso de uso médico, alcançando 100% de precisão.
Os pesquisadores responsáveis disseram que sua motivação era usar o modelo de deep learning em um anel capaz de fazer medições em situações cotidianas. Eles esperam que a estratégia possa ser utilizada na avaliação de populações com alto risco, e também para detecção de fibrilação atrial em ensaios clínicos, graças à sua natureza não invasiva.