Saiba como a Inteligência Artificial auxilia no resultado do eletrocardiograma

Resultado de Eletrocardiograma
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Considerado de grande utilidade clínica, o eletrocardiograma (ECG) é uma ferramenta básica para diversos profissionais da área da saúde, é de fácil realização e apresenta baixo custo. 

Utilizado de forma sistemática desde os anos 1940, ainda no início foram observadas algumas dificuldades de padronização no resultado de eletrocardiograma, causadas sobretudo por variações entre leituras e também por diferentes observadores.

A progressiva complexidade e o aumento dos custos trouxeram a necessidade da aplicação de tecnologias para que um resultado de eletrocardiograma pudesse ser cada vez mais preciso e rápido e também melhorasse a relação custo x efetividade. 

Desafios para um resultado de eletrocardiograma efetivo 

Com o avanço da Inteligência Artificial para diagnósticos relacionados a alterações cardiovasculares, vieram novas possibilidades e também o desenvolvimento de técnicas de leitura cada vez mais apuradas. Entretanto, a busca pelo que entendemos como um resultado de eletrocardiograma ideal não é feita sem desafios. Confira os principais:

Escolha dos equipamentos

São variadas as marcas de eletrocardiógrafo disponíveis no mercado, mas poucos aparelhos apresentam as características técnicas adequadas ao uso no estudo, seja pela robustez, seja pela necessidade de transmissão segura dos traçados para uma central de armazenamento e gerenciamento. Além disso, há poucas centrais de armazenamento e gerenciamento em sistemas comerciais. A escolha deve considerar também a existência e a qualidade dos distribuidores e da assistência técnica para o equipamento.

Formação da equipe

A equipe deve reunir profissionais com conhecimento tanto em cardiologia clínica e eletrocardiografia, como em epidemiologia e gestão. Bons resultados dependem da combinação de processos clínicos, epidemiológicos e administrativos.

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Padronização do procedimento

É um processo fundamental para que os ECGs realizados nos diferentes centros tenham a mesma qualidade e sejam comparáveis entre si. A rotina deve estar minuciosamente descrita em um manual específico e toda a equipe precisa ser envolvida, com treinamento e certificação. Os insumos precisam ser padronizados, para que seja possível garantir a uniformidade dos resultados obtidos.

Escolha da metodologia de codificação

Embora as vantagens da utilização do Código de Minnesota sejam claras, a codificação manual é lenta e laboriosa, e exige treinamento e prática dos codificadores, que só se justifica se o centro tiver um grande volume de traçados para codificação. Publicado em 1960, o Código de Minnesota fornece um sistema objetivo de diagnósticos eletrocardiográficos, reprodutível e seguro, que permite a comparação de estudos epidemiológicos realizados em diferentes populações e países.
Porém, a leitura automática exige um software de análise específico, que não se encontra disponível nos sistemas de armazenamento e gerenciamento de ECG existentes. As vantagens práticas e técnicas da leitura automática (com ou sem revisão a posteriori) favorecem essa solução.

Garantia de qualidade

Os procedimentos de controle de qualidade devem ser incorporados à prática cotidiana, para evitar a perda de registros e garantir a obtenção de traçados passíveis de serem analisados.

Entrega de resultado

É uma etapa crítica, já que é necessário balizar a conduta de forma a atender à demanda do participante por receber seus resultados, e também contemplar as situações ocasionais nas quais o exame indica a necessidade de atenção médica rápida. Por outro lado, deve-se minimizar o risco de iatrogenia (os efeitos adversos ou complicações causadas por ou resultantes do tratamento médico) pelas condutas que podem ser tomadas diante de um resultado alterado na ausência de sintomas e sem significado clínico definido.

Parâmetros para a interpretação do resultado de eletrocardiograma

Sabemos que a utilização da Inteligência Artificial é um suporte decisivo para os profissionais da saúde e também para os pacientes. Por isso, a Neomed conta com o Kardia, hub para acelerar o diagnóstico do infarto do coração. Confira, na imagem abaixo, um exemplo da utilização de parâmetros de análise:

Resultado de Eletrocardiograma

O gráfico acima mostra a representação dos itens verificados no ECG. Ao fazer a pré-análise de um ECG, a Inteligência Artificial preenche uma tabela com esses cinco parâmetros acima e, ao lado de cada um deles, atribui uma porcentagem, que significa a probabilidade do parâmetro apresentar alteração. Vejamos, como exemplo, uma arritmia cardíaca. 

Por exemplo, se o paciente estiver com o ritmo cardíaco fora da normalidade, a Inteligência Artificial mostrará uma porcentagem alta ao lado do parâmetro “ritmo”, indicando a alteração. Essa análise se dá por meio da comparação de milhares de ECGs analisados pela IA, que apresentaram um ritmo normal e, nesse caso, ela consegue indicar que o ritmo está diferente em comparação aos outros.

É importante ressaltar que em cada um dos itens verificados no ECG são conferidos parâmetros nas ondas do exame. De posse da informação obtida a partir da leitura destes dados, são feitas relações para saber se o paciente tem alguma anomalia. A imagem gerada pelo Kardia serve como suporte diagnóstico. Posteriormente, o médico cardiologista da Neomed analisa o exame e emite o laudo em no máximo cinco minutos, em casos de exame anormal. Vale destacar também que a Inteligência Artificial serve como pré-laudo e apoio diagnóstico. O laudo é sempre analisado e emitido pelo médico.

Inteligência Artificial melhora a análise de resultado de eletrocardiograma

Um exemplo é a ativação atrial. No gráfico mostrado na figura anterior, o item aparece com 61,45%. Isso significa que há 61,45% de chances de ter alguma não conformidade na onda P (uma das ondas do ECG) em alguma das 12 derivações. A partir desta informação, o médico conta com mais elementos para decidir se realmente há um problema ou não.

Como vimos, a adoção da Inteligência Artificial traz inúmeras contribuições para a área da saúde, sendo um grande auxílio para ampliar e agilizar a capacidade de atendimento de pacientes e atuar na prevenção e tratamento de doenças. Em relação ao resultado de eletrocardiograma, a IA auxilia na leitura e otimiza processos.

E, com o Kardia, da Neomed, é possível interpretar os ECGs e apontar as anormalidades, de acordo com a diretriz brasileira de cardiologia. O pré-laudo é feito em 50 segundos e o laudo liberado em até 5 minutos, em casos de ECGs anormal. Para os casos normais, a liberação do laudo por um médico cardiologista é feita em até 15 minutos.

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