Inteligência Artificial pode melhorar a identificação por Raios-X de marcapassos

Uma equipe de pesquisa do Imperial College London acredita que um novo software pode acelerar o diagnóstico e o tratamento de pacientes com dispositivos de ritmo cardíaco defeituosos em um ambiente de emergência. O software conseguiu identificar a marca e o modelo de diferentes dispositivos, como marcapassos e desfibriladores, em segundos. O estudo , publicado no JACC: Clinical Electrophysiology , 1 foi realizado no Hammersmith Hospital, parte do Imperial College Healthcare NHS Trust. 

James Howard, Ph.D., pesquisador clínico do Imperial College London e principal autor da pesquisa, disse: "os marcapassos e desfibriladores melhoraram a vida de milhões de pacientes em todo o mundo. No entanto, em alguns casos raros, esses dispositivos podem falhar e os pacientes podem se deteriorar com o resultado. Nessas situações, os médicos devem identificar rapidamente o tipo de dispositivo que um paciente tem para que ele possa fornecer tratamento, como alterar as configurações do dispositivo ou substituir os eletrodos.

Infelizmente, os métodos atuais são lentos e desatualizados e há uma necessidade real de encontrar maneiras novas e aprimoradas de identificar dispositivos durante as configurações de emergência. O novo software pode ser uma solução, pois pode identificar dispositivos com precisão e instantaneamente. Isso pode ajudar os médicos a tomar as melhores decisões para o tratamento desses pacientes.

Mais de 1 milhão de pessoas ao redor do mundo passam por implante de um dispositivo cardíaco a cada ano, com mais de 50.000 implantadas por ano no Reino Unido. Esses dispositivos são colocados sob a pele do paciente para ajudar o sistema elétrico do coração a funcionar corretamente ou medir o ritmo cardíaco. Os marcapassos tratam os ritmos cardíacos mais lentos, "estimulando" o coração a bater mais rápido, enquanto os desfibriladores tratam os ritmos cardíacos mais rápidos, aplicando choques elétricos para restaurar os batimentos cardíacos de volta a um ritmo normal.

No entanto, em alguns casos raros, esses dispositivos podem perder a capacidade de controlar o batimento cardíaco, seja porque o dispositivo não funciona bem ou quando os fios que o conectam ao coração saem da posição correta. Quando isso acontece, os pacientes podem sentir palpitações, perda de consciência ou choques elétricos inadequados.

Nessas situações, os médicos precisam determinar o modelo de um dispositivo para investigar por que ele falhou. A menos que tenham acesso aos registros onde a implantação ocorreu, ou o paciente possa informá-los, a equipe deve usar um algoritmo de fluxograma para identificar os marcapassos por meio de um processo de eliminação. O fluxograma contém uma série de formas e componentes de placa de circuitos de diferentes marcapassos, projetados para ajudar os médicos a identificar a marca e o modelo do marcapasso de um paciente. Isso não é apenas demorado, mas esses fluxogramas agora estão desatualizados e, portanto, imprecisos. Isso pode resultar em atrasos na prestação de cuidados aos pacientes, que muitas vezes estão em condições críticas.

No novo estudo, os pesquisadores treinaram o programa de software chamado de rede neural para identificar mais de 1.600 dispositivos cardíacos diferentes de pacientes. Para usar a rede neural, o clínico carrega a imagem de raio X que contém o dispositivo em um computador e o software lê a imagem para obter um resultado sobre a marca e o modelo do dispositivo em segundos.

A equipe usou o programa para ver se ele poderia identificar os dispositivos de imagens radiográficas de mais de 1.500 pacientes no Hammersmith Hospital entre 1998 e 2018. Eles então compararam os resultados com cinco cardiologistas que usaram o algoritmo do fluxograma atual para identificar os dispositivos.

A equipe descobriu que o software superou os métodos atuais. Foi 99 por cento preciso na identificação do fabricante de um dispositivo, em comparação com apenas 72 por cento de precisão para o fluxograma. A equipe sugere que o software pode acelerar bastante o atendimento de pacientes com problemas no aparelho de ritmo cardíaco.

Os pesquisadores terão como objetivo realizar um teste adicional para validar os resultados em um grupo maior de pacientes e investigar maneiras de criar um dispositivo mais portátil que possa ser usado nas enfermarias do hospital.

Para mais informações: www.electrophysiology.onlinejacc.org

Referência

1. Howard JP, Fisher L., Shun-Shin MJ, et al. Identificação do dispositivo de ritmo cardíaco usando redes neurais. JACC: Eletrofisiologia Clínica, 27 de março de 2019. https://doi.org/10.1016/j.jacep.2019.02.003

Fonte: ITN News