A inteligência artificial (IA) pode oferecer uma maneira de determinar com precisão se uma pessoa não está infectada com a COVID-19. Um estudo retrospectivo internacional descobriu que a infecção pelo SARS-CoV-2, o vírus que causa a COVID-19, cria mudanças elétricas sutis no coração. Um eletrocardiograma (ECG) habilitado com IA pode detectar essas alterações e, potencialmente, ser usado como um teste de triagem rápido e confiável para descartar a infecção por COVID-19.
O ECG habilitado com IA foi capaz de detectar a
infecção por COVID-19 no teste com um valor preditivo positivo (pessoas
infectadas) de 37 por cento e um valor preditivo negativo (pessoas não
infectadas) de 91 por cento. Quando outros controles normais foram adicionados
para refletir uma prevalência de 5 por cento de COVID-19 - semelhante à taxa da
população mundial real - o valor preditivo negativo saltou para 99,2 por cento.
Os resultados foram publicados na revista médica Mayo Clinic Proceedings.
A COVID-19 tem um período de incubação de 10 a 14
dias, um período longo em comparação com outros vírus comuns. Muitas pessoas
não apresentam sintomas de infecção e, sem saber, podem colocar em risco outras
pessoas. Além disso, o tempo de resposta e os recursos clínicos necessários
para os métodos de teste atuais são substanciais e o acesso a eles pode ser um
problema.
“Se validado prospectivamente usando eletrodos de
smartphone, isso tornará ainda mais simples o diagnóstico da infecção por
COVID, destacando o que pode ser feito com colaborações internacionais”, disse
o Dr.
Paul Friedman, presidente do Departamento
de Medicina Cardiovascular da Mayo Clinic em Rochester. Dr. Friedman
é o autor sênior do estudo.
A constatação de uma crise global de saúde reuniu
partes interessadas em todo o mundo para desenvolver uma ferramenta que pudesse
atender à necessidade de descartar de forma rápida, não invasiva e econômica a
presença de infecção aguda por COVID-19. O estudo, que incluiu dados de
populações racialmente diversas, foi conduzido por meio de um consórcio global
de voluntários, abrangendo quatro continentes e 14 países.
“As lições deste grupo de trabalho global mostraram
o que é viável e a necessidade levou os membros da indústria e da academia a se
associarem para solucionar questões complexas sobre como coletar e transferir
dados de vários centros com seus próprios sistemas de ECG, registros
eletrônicos de saúde e acessos variados aos seus próprios dados”, diz o Dr.
Suraj Kapa, especialista em Eletrofisiologia Cardíaca da Mayo Clinic. “Os
relacionamentos e as estruturas de processamento de dados refinados por meio
dessa colaboração podem oferecer suporte ao desenvolvimento e validação de
novos algoritmos no futuro.”
Os pesquisadores selecionaram pacientes com dados
de ECG na época em que seus diagnósticos de COVID-19 foram confirmados por um teste
genético para o vírus SARS-CoV-2. Esses dados foram pareados para controle
com dados semelhantes de ECG de pacientes que não foram infectados com a
COVID-19.
Os pesquisadores usaram mais de 26 mil ECGs para
treinar a IA e cerca de outros 4 mil para validar suas leituras. Finalmente, a
IA foi testada em 7.870 ECGs não usados anteriormente. Em cada um desses
conjuntos, a prevalência de COVID-19 foi em torno de 33 por cento.
Para refletir com precisão com a população mundial
real, mais de 50 mil ECGs normais adicionais foram incluídos para atingir uma
taxa de prevalência de 5 por cento de COVID-19. Isso elevou o valor preditivo
negativo da IA de 91 para 99,2 por cento.
Dr. Zachi Attia, engenheiro do Departamento de
Medicina Cardiovascular da Mayo Clinic, explica que a prevalência é uma
variável no cálculo de valores preditivos positivos e negativos.
Especificamente, conforme diminui a prevalência, aumenta o valor preditivo negativo.
Dr. Attia é primeiro coautor do estudo com o Dr. Kapa.
“A precisão é um dos maiores obstáculos na
determinação do valor de qualquer teste de COVID-19”, diz o Dr. Attia. “Não
precisamos apenas saber a sensibilidade e a especificidade do teste, mas também
a prevalência da doença. Adicionar os dados de ECG como controle extra foi
fundamental para demonstrar como uma prevalência variável da doença - como
encontramos em regiões com taxas amplamente diferentes da doença em diferentes
estágios da pandemia - impactaria o desempenho do teste.”
“Esse estudo demonstra a presença de um sinal
biológico no ECG consistente com a infecção por COVID-19, mas inclui muitos
pacientes. Embora seja um sinal de esperança, devemos testá-lo prospectivamente
em pessoas assintomáticas usando eletrodos em smartphones para confirmar que o
teste pode ser usado na prática na luta contra a pandemia", observa o Dr.
Friedman. “Há estudos em desenvolvimento no momento para resolver essa
questão.”
Esse estudo foi projetado e concebido por
pesquisadores da Mayo Clinic, e o trabalho foi possível em parte por uma
contribuição filantrópica da Lerer Family Charitable Foundation Inc. e pelo
apoio voluntário de médicos participantes e hospitais em todo o mundo que
contribuíram para combater a pandemia de COVID-19. O suporte técnico foi doado
pelas empresas GE Healthcare, Philips e Epiphany Healthcare para a
transferência de dados de ECG.
Visite o Centro
de Recursos para COVID-19 da Mayo Clinic.
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