Crédito: Unsplash/CC0 Domínio Público
Um algoritmo de inteligência artificial (IA) emparelhado com sensores de eletrocardiograma (ECG) de derivação única em um smartwatch diagnosticou com precisão doenças cardíacas estruturais, como capacidade de bombeamento enfraquecida, válvulas danificadas ou músculo cardíaco espessado, de acordo com um estudo preliminar a ser apresentado nas Sessões Científicas da American Heart Association 2025.
Os pesquisadores disseram que este é o primeiro estudo prospectivo a mostrar que um algoritmo de IA pode detectar múltiplas doenças cardíacas estruturais com base em medidas tomadas a partir de um sensor de ECG de derivação única na parte traseira e na coroa digital de um smartwatch.
“Milhões de pessoas usam smartwatches, e atualmente eles são usados principalmente para detectar problemas de ritmo cardíaco, como fibrilação atrial. As doenças cardíacas estruturais, por outro lado, são geralmente encontradas com um ecocardiograma, um exame avançado de ultrassom do coração que requer equipamento especial e não está amplamente disponível para exames de rotina”, disse a autora do estudo, Arya Aminorroaya, MD, MPH, residente de medicina interna no Yale New Haven Hospital e pesquisador afiliado do Cardiovascular Data Science (CarDS) Lab em Escola de Medicina de Yale em New Haven, Connecticut.
“Em nosso estudo, exploramos se os mesmos smartwatches que as pessoas usam todos os dias também poderiam ajudar a encontrar essas doenças cardíacas estruturais ocultas mais cedo, antes que evoluam para complicações graves ou eventos cardíacos”.
Os pesquisadores desenvolveram o algoritmo de IA usando mais de 266.000 registros de ECG de 12 derivações de mais de 110.000 adultos. Com base nesta biblioteca de dados, eles desenvolveram um algoritmo para identificar doenças cardíacas estruturais a partir de um ECG de derivação única que pode ser obtido usando sensores smartwatch. Para tanto, os pesquisadores isolaram apenas uma das 12 derivações do ECG, que se assemelha ao ECG de derivação única dos smartwatches.
Eles também levaram em conta a interferência aleatória na sinalização do ECG ou “ruído” que poderia surgir durante a gravação de um ECG de derivação única usando relógios inteligentes do mundo real. O modelo de IA foi então validado externamente usando dados de pessoas que procuraram atendimento em hospitais comunitários, bem como dados de um estudo de base populacional do Brasil. Em seguida, a equipe recrutou prospectivamente 600 participantes que foram submetidos a ECGs de 30 segundos de derivação única usando um smartwatch para avaliar a precisão do algoritmo em um ambiente do mundo real.
A análise encontrou:
- Utilizando ECGs de derivação única obtidos de equipamento hospitalar, o modelo de IA foi muito eficaz na distinção de pessoas com e sem doença cardíaca estrutural, pontuando 92% numa escala de desempenho padrão (onde 100% é perfeito).
- Entre os 600 participantes com ECGs de derivação única obtidos de um smartwatch, o modelo de IA manteve alto desempenho em 88% na detecção de doenças cardíacas estruturais.
- O algoritmo de IA identificou com precisão a maioria das pessoas com doenças cardíacas (sensibilidade de 86%) e foi altamente preciso na exclusão de doenças cardíacas (valor preditivo negativo de 99%).
“Por si só, um ECG de derivação única é limitado; não pode substituir um teste de ECG de 12 derivações disponível em ambientes de saúde. No entanto, com a IA, torna-se poderoso o suficiente para rastrear doenças cardíacas importantes”, disse Rohan Khera, MD, MS, autor sênior do estudo e diretor do CarDS Lab. “Isso poderia tornar possível o rastreamento precoce de doenças cardíacas estruturais em grande escala, usando dispositivos que muitas pessoas já possuem”.
Antecedentes do estudo, detalhes e design:
- Os pesquisadores usaram um banco de dados de 266.054 ECGs de 110.006 pacientes que receberam testes e tratamento no Yale New Haven Hospital entre 2015 e 2023 para desenvolver um algoritmo AI-ECG para detectar doenças cardíacas estruturais a partir de ECGs de derivação única.
- O algoritmo foi comparado com exames de ultrassom cardíaco para verificar se eles tinham doença cardíaca estrutural ou não.
- O modelo de IA foi então validado em 44.591 adultos que procuraram atendimento em quatro hospitais comunitários e 3.014 participantes do estudo de base populacional ELSA-Brasil. O Estudo Longitudinal Brasileiro de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) reúne informações importantes sobre como as doenças crônicas se desenvolvem e progridem, com foco principalmente nas doenças cardiovasculares e no diabetes.
- Para preparar o modelo de IA para interpretar sinais de ECGs de derivação única do mundo real, os pesquisadores adicionaram algum “ruído” – semelhante a fuzz ou estático – à mistura para treinamento do modelo. Esse pequeno ajuste ajudou a IA a se tornar resiliente e mais confiável ao lidar com sinais menos que perfeitos, tornando-a melhor na detecção de doenças cardíacas estruturais, mesmo quando os dados não são claros.
- Durante o estudo prospectivo do mundo real, 600 pacientes usaram o mesmo tipo de smartwatch com sensor de ECG de derivação única por 30 segundos no mesmo dia em que faziam um ultrassom cardíaco.
- A idade média dos participantes era de 62 anos, e cerca de metade eram mulheres, 44% eram brancos não-hispânicos, 15% negros não-hispânicos, 7% hispânicos, 1% asiáticos e 33% outros. Cerca de 5% apresentaram doença cardíaca estrutural na ultrassonografia cardíaca.
As limitações do estudo incluem um pequeno número de pacientes com a doença real no estudo prospectivo e o número de resultados falsos positivos.
“Planejamos avaliar a ferramenta de IA em ambientes mais amplos e explorar como ela poderia ser integrada em programas comunitários de rastreamento de doenças cardíacas para avaliar seu impacto potencial na melhoria dos cuidados preventivos”, disse Aminorroaya.
Fornecido pela Associação Americana do Coração
Citação: Ferramenta de IA detecta doenças cardíacas estruturais em adultos usando um smartwatch (2025, 3 de novembro) recuperado em 3 de novembro de 2025 em https://medicalxpress.com/news/2025-10-ai-tool-heart-disease-adults.html
Este documento está sujeito a direitos autorais. Além de qualquer negociação justa para fins de estudo ou pesquisa privada, nenhuma parte pode ser reproduzida sem permissão por escrito. O conteúdo é fornecido apenas para fins informativos.
