O algoritmo de ECG com AI-I-iable tem um bom desempenho na detecção precoce de insuficiência cardíaca no Quênia

Um algoritmo baseado em eletrocardiograma habilitado para inteligência artificial teve um bom desempenho na detecção precoce de insuficiência cardíaca entre indivíduos que buscam a saúde no Quênia, de acordo com a pesquisa tardia apresentou insuficiência cardíaca 2025.

A insuficiência cardíaca é altamente prevalente na África Subsaariana, onde os pacientes geralmente são mais jovens e enfrentam resultados piores do que em países de alta renda.

Explaining the rationale for the current study, presenter Dr. Ambarish Pandey, from the University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, US, said, “Early detection of left ventricular systolic dysfunction (LVSD) represents an important strategy to identify patients who are likely to develop heart failure and yet there is little access to echocardiography, the gold standard method to diagnose LVSD, in resource-limited configurações.

“Realizamos um estudo no Quênia para determinar se o LVSD poderia ser avaliado a partir de um software baseado em eletrocardiograma (ECG) usando o software baseado em inteligência artificial validada (AI) como uma abordagem escalável em potencial para rastrear grandes populações”.

Este estudo de triagem multicêntrico transversal prospectivo incluiu pacientes adultos que participaram de oito instalações de saúde no Quênia. A carga do fator de risco cardiovascular foi avaliada com uma classificação de alto risco cardiovascular com base em doenças cardiovasculares anteriores (DCV) ou escore de risco de Framingham (FRS)> 10%.

Todos os participantes tiveram um ECG de 12 derivações e a prevalência de LVSD (fração de ejeção do ventrículo esquerdo <40%) foi avaliada pelo algoritmo AI-ECG (AitialVSD; Medical AI Co, Seul, República da Coréia). O algoritmo AI-ECG previu probabilidade de LVSD usando um limiar pré-estabelecido> 0,097 para definir alto risco. Um subconjunto de participantes teve avaliações de LVSD pelo algoritmo AI-ECG e ecocardiografia para avaliar o desempenho do modelo AI-ECG.

A coorte avaliada do estudo incluiu 5.992 participantes com idade média de 55 anos, dois terços eram do sexo feminino (66%) e 65% foram classificados como estando em alto risco cardiovascular.

A prevalência de LVSD usando o algoritmo AI-ECG foi de 18,3%, com uma maior prevalência entre aqueles com alta pontuação de risco de Framingham (FRS, 22,9%) ou DCV existente (32,0%) do que aqueles com baixo FRS (9,9%).

Em 1.444 participantes com avaliações emparelhadas, a LVSD confirmada por ecocardiografia estava presente em 14,1%. O algoritmo AI-ECG demonstrou excelentes métricas de desempenho em comparação com o ecocardiografia: a sensibilidade foi de 95,6%, a especificidade foi de 79,4%e o valor preditivo negativo foi de 99,1%.

“Nosso estudo mostra a utilidade potencial dos algoritmos AI-ECG como uma ferramenta de custo relativamente baixo e escalável para a triagem para doenças cardíacas, incluindo insuficiência cardíaca, em populações em risco em sociedades limitadas por recursos”, acrescentou o Dr. Bernard Samia, autor sênior e presidente da Sociedade Cardíaca do Quênia.

O Dr. Pandey conclui: “Foi impressionante que o algoritmo AII-ECG identificasse o LVSD em quase um em cada cinco indivíduos, destacando a grande população em risco de insuficiência cardíaca.

“Dado que o algoritmo AI-ECG teve um bom desempenho contra o método padrão-ouro, gostaríamos agora de realizar estudos maiores de triagem em vários países da África. Também será importante investigar se a identificação do LVSD leva a um maior uso de terapias baseadas em evidências”.