# O uso de inteligência artificial na interpretação de eletrocardiogramas aumenta o diagnóstico precoce de fração de ejeção reduzida na atenção primária?

> Sim. Em um ensaio clínico randomizado pragmático, a ferramenta de apoio à decisão baseada em IA aumentou o diagnóstico de fração de ejeção reduzida (≤50%) em 90 dias, tanto na coorte geral (2,1% vs 1,6%) quanto entre aqueles com AI-ECG positivo (19,5% vs 14,5%). Também houve maior uso de ecocardiograma nesse subgrupo.

Estudo citado: Yao X, Rushlow DR, Inselman JW, McCoy RG, Thacher TD, Behnken EM et al.. Artificial intelligence-enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial. Nature medicine. 2021. DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-021-01335-4. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33958795/

## Resposta

A insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida é subdiagnosticada, mas tratável. O estudo avaliou se uma ferramenta de apoio à decisão clínica baseada em inteligência artificial (IA) aplicada a eletrocardiogramas (ECG) poderia facilitar o diagnóstico precoce dessa condição em cenários de atenção primária.

Trata-se de um ensaio clínico randomizado pragmático que envolveu 120 equipes de atenção primária de 45 clínicas ou hospitais, randomizadas para intervenção (acesso aos resultados da IA; 181 clínicos) ou controle (cuidado usual; 177 clínicos). Foram incluídos 22.641 adultos sem histórico de insuficiência cardíaca, submetidos a ECG de rotina (11.573 no grupo intervenção e 11.068 no controle).

O desfecho primário foi novo diagnóstico de fração de ejeção reduzida (≤50%) em 90 dias após o ECG. A intervenção aumentou esse diagnóstico na coorte geral (2,1% vs 1,6%; OR 1,32; IC 1,01-1,61; P = 0,007) e entre aqueles com alta probabilidade de fração de ejeção reduzida (AI-ECG positivo, 6% da coorte) (19,5% vs 14,5%; OR 1,43; IC 1,08-1,91; P = 0,01).

O uso de ecocardiograma foi semelhante entre os grupos na coorte geral (19,2% vs 18,2%; P = 0,17), mas foi maior no grupo intervenção entre os pacientes com AI-ECG positivo (49,6% vs 38,1%; P < 0,001).

Os resultados indicam que o uso de um algoritmo de IA baseado em ECG pode permitir o diagnóstico precoce de fração de ejeção reduzida em pacientes na atenção primária, especialmente naqueles identificados como de alto risco pela ferramenta.

## O que o estudo mostrou

Ensaio clínico randomizado pragmático com 120 equipes de atenção primária (45 clínicas ou hospitais) e 22.641 adultos sem insuficiência cardíaca prévia. A intervenção (acesso aos resultados da IA no ECG) aumentou o diagnóstico de fração de ejeção reduzida (≤50%) em 90 dias na coorte geral (2,1% vs 1,6%; OR 1,32; P = 0,007) e no subgrupo com AI-ECG positivo (19,5% vs 14,5%; OR 1,43; P = 0,01). Houve maior uso de ecocardiograma apenas entre os AI-ECG positivos (49,6% vs 38,1%; P < 0,001).

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre cegamento, características dos clínicos ou pacientes, nem sobre a implementação da ferramenta. Os desfechos são de diagnóstico, não de desfechos clínicos. A interpretação é limitada ao cenário do estudo e ao período de 90 dias. Não são relatados eventos adversos ou custos.

## Aplicação no consultório

A incorporação de ferramentas de IA na interpretação de ECG pode aumentar a detecção de fração de ejeção reduzida na atenção primária, especialmente em pacientes de alto risco identificados pelo algoritmo. Isso pode orientar a solicitação mais direcionada de ecocardiograma e melhorar o manejo precoce. Para a gestão do consultório, é necessário avaliar a integração da ferramenta no fluxo de trabalho, treinamento da equipe e acompanhamento dos resultados para garantir benefícios.

## Perguntas para aprofundar

- Qual o impacto do uso de IA no ECG sobre desfechos clínicos como hospitalização por insuficiência cardíaca?
- A ferramenta de IA é custo-efetiva na atenção primária?
- Como integrar os resultados da IA no ECG na rotina do consultório sem sobrecarregar a solicitação de ecocardiogramas?

Tema: IA na atenção primária. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-atencao-primaria/o-uso-de-inteligencia-artificial-na-interpretacao-de-eletrocardiogramas-aumenta/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.