IA na Cardiopatia Estrutural

Sabemos que dentro da Cardiologia a área de atuação mais tecnológica hoje é a cardiopatia estrutural, com desenvolvimento de dispositivos, métodos diagnósticos e terapias cada vez mais modernas.

Dentro desse contexto, estamos acompanhando uma tendência cada vez maior de se discutir inteligência artificial na medicina e não seria diferente em uma área de atuação tão vanguardista como a doença valvar, mas ainda carecíamos de uma organização metodológica para entendermos em quais pontos temos tecnologia desenvolvida a ponto de aplicabilidade clínica.

Olhando o modelo atual de atendimento ao paciente concentrado no Heart Team, podemos entender níveis distintos de contato entre tecnologia, médico e paciente. O primeiro passo seria a tradicional dobradinha anamnese e exame físico. Após essa etapa, passamos para métodos diagnósticos, na sua grande maioria por imagem e chegando ao final, temos o procedimento intervencionista e suas diferentes modalidades.

Ainda por trás disso tudo, temos o manejo das informações e a criação do “Big Data” buscando selecionar perfis de pacientes e marcadores de prognóstico que possam ser trazidos para o debate na melhor tomada de decisão possível para cada paciente.

Ou seja, diversos são os pontos em que o uso da inteligência artificial é possível e pode trazer benefícios incalculáveis elevando a precisão, reduzindo tempo e custos e claro, beneficiando o paciente.

À medida que o volume e a complexidade dos dados aumentam, torna-se mais difícil para as capacidades cognitivas humanas processá-los e analisá-los de forma eficaz.

O primeiro alerta que deve ser crucial para analisarmos possíveis publicações dessas ferramentas e claro, sua aplicabilidade é a validação rigorosa em diversas coortes e diversos centros para que possamos enxergar, com a menor chance de vieses os benefícios e limitações das tecnologias.

No primeiro passo da abordagem temos a anamnese em que o uso da inteligência artificial pode ser aplicado na otimização de um relatório de anamnese, organizando o fluxo de informações obtidas durante a entrevista, criando alertas de aspectos que poderiam estar sendo esquecidos e gerando pedidos e relatórios evitando deslizes e ganhando tempo.

O exame físico é, talvez, o menos explorado até o momento. Obter informações de exame físico passam muito pela disponibilidade e uso de dispositivos que tornam caro e de baixo alcance a disseminação de determinada tecnologia. Alguns vestíveis têm sido usados na obtenção de dados como frequência cardíaca ou até mesmo pressão arterial, mas ainda em processo de validação clínica mais robusta.

A doença valvar é muito centralizada na ausculta cardíaca e o aprendizado do médico nesse ponto deixa muito a desejar em diversos centros.

Trata-se de uma habilidade barata e com excelente poder discriminatório assinalando pacientes com maior probabilidade de ter patologia valvar relevante.

Embora a acurácia do ouvido humano seja limitada e demande um treinamento aprofundado, o uso de diversas modalidades de inteligência artificial podem ser uteis na avaliação do ruído captado buscando trazer uma hipótese diagnóstica para o médico avaliar e utilizar em sua tomada de decisão. Redes neurais convolucionais, “Computer Vision” e “Machine Learning” são boas ferramentas que poderiam avaliar ruídos captados de estetoscópios digitais ou outros dispositivos capazes de captar o ruído sonoro torácico.