# Aumento de dados (data augmentation) em sinais de ECG melhora o desempenho de modelos de IA na prática clínica?

> Uma revisão sistemática que analisou 119 artigos publicados entre 2013 e 2023 mostrou que técnicas de aumento de dados (data augmentation) podem melhorar o desempenho de modelos de IA aplicados a ECG. Os estudos variaram em aplicação, número de derivações, métodos de aumento, classificadores e conjuntos de dados, indicando potencial para avançar no diagnóstico e monitoramento por ECG.

Estudo citado: Rahman MM, Rivolta MW, Badilini F, Sassi R. A Systematic Survey of Data Augmentation of ECG Signals for AI Applications. Sensors (Basel, Switzerland). 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/s23115237. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37299964/

## Resposta

A revisão sistemática teve como objetivo avaliar o uso de técnicas de aumento de dados (data augmentation) em sinais de eletrocardiograma (ECG) para aplicações de inteligência artificial (IA). Os autores realizaram uma busca sistemática seguindo as diretrizes PRISMA, abrangendo publicações entre 2013 e 2023 nas bases IEEE Xplore, PubMed e Web of Science. Foram selecionados 119 artigos considerados relevantes para análise.

Os estudos incluídos foram categorizados de acordo com a aplicação de IA, o número de derivações envolvidas, o método de aumento de dados, o classificador utilizado, as melhorias de desempenho após o aumento e os conjuntos de dados empregados. Essa categorização permitiu uma visão abrangente das abordagens existentes e dos resultados reportados.

Os achados indicam que o aumento de dados pode contribuir para melhorar o desempenho de modelos de IA em tarefas de diagnóstico e monitoramento por ECG. No entanto, a heterogeneidade entre os estudos, especialmente em relação aos métodos de aumento e às métricas de avaliação, limita conclusões mais específicas sobre qual técnica é mais eficaz ou sobre o magnitude do ganho.

A revisão destaca o potencial do aumento de dados para avançar na área de diagnóstico e monitoramento por ECG, mas também evidencia a necessidade de padronização nas pesquisas futuras para permitir comparações mais robustas e aplicação clínica mais direta.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática da literatura que seguiu as diretrizes PRISMA e buscou publicações entre 2013 e 2023 em múltiplas bases (IEEE Xplore, PubMed e Web of Science). Foram selecionados 119 artigos relevantes. Os estudos foram categorizados por aplicação de IA, número de derivações, método de aumento de dados, classificador, melhorias de desempenho e conjuntos de dados. Os resultados indicam que o aumento de dados pode melhorar o desempenho de modelos de IA em ECG, mas os detalhes quantitativos não são apresentados no resumo.

## Limitações

O resumo não informa as limitações específicas da revisão, como possíveis vieses de seleção ou qualidade dos estudos incluídos. Também não são fornecidos dados quantitativos sobre as melhorias de desempenho, nem detalhes sobre a heterogeneidade dos métodos de aumento de dados. Essas informações são necessárias para uma avaliação mais precisa da aplicabilidade clínica.

## Aplicação no consultório

Para o médico que utiliza ou pretende utilizar ferramentas de IA para interpretação de ECG, a revisão sugere que técnicas de aumento de dados podem ser empregadas para melhorar o desempenho desses modelos, especialmente em cenários com escassez de dados rotulados. No entanto, a falta de padronização e de resultados quantitativos detalhados no resumo limita a aplicação imediata. Na gestão do consultório, isso reforça a importância de avaliar criticamente a validade e a robustez dos modelos de IA antes de incorporá-los à prática clínica.

## Perguntas para aprofundar

- Quais métodos de aumento de dados para ECG são mais utilizados em aplicações de IA?
- Como o número de derivações do ECG influencia a escolha do método de aumento de dados?
- Quais são as principais lacunas na pesquisa sobre aumento de dados em ECG?

Tema: IA em cardiologia (ECG e ecocardiograma). Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-cardiologia/aumento-de-dados-data-augmentation-em-sinais-de-ecg-melhora-o-desempenho-de/

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