IA lê um ECG em dois segundos e antecipa falhas cardíacas

Um eletrocardiograma dura segundos e custa trocos. Investigadores do Imperial College London decidiram espremer até à última gota de sinal nesses traços e treinaram uma IA capaz de ler um ECG em menos de dois segundos e detetar sinais de insuficiência cardíaca e doença das válvulas que não aparecem no relatório normal nem no olhar do cardiologista.

Os resultados foram apresentados no congresso da European Society of Cardiology em Munique e relatados pelo Guardian. O ensaio analisou dados de 67.000 doentes nos Estados Unidos. O sistema identificou até 81% dos casos de insuficiência cardíaca e até 90% de doença valvular, usando um exame que nunca foi desenhado para isso. Não é magia, é estatística em escala absurda: o padrão está lá, mas é demasiado subtil para humanos sem ajuda algorítmica.

O próprio investigador principal, Ahmed El-Medany, fala em “IA super-humana”. A afirmação é menos arrogante do que parece. Não se trata de substituir o cardiologista, trata-se de extrair de um sinal barato o máximo de informação útil para gerir filas. Como explicou o cardiologista Fu Siong Ng, o alvo real é um problema de capacidade: em muitos sistemas de saúde europeus, incluindo o português, um ecocardiograma pode demorar meses a ser marcado, enquanto o doente continua a piorar à espera. Um ECG faz-se numa enfermaria com dez elétrodos e um enfermeiro, por isso é repetido muito mais vezes.

A proposta é simples: usar esta IA para triagem, não para diagnóstico final. O software vasculha os ECG que já estão a ser feitos e assinala quem tem maior probabilidade de ter um problema estrutural no coração. Esses doentes sobem na lista para o ecocardiograma, em vez de seguirem ordeiramente na fila cronológica. Em países com listas de espera crónicas como Portugal, isto não é um luxo tecnológico, é uma forma pragmática de usar um exame de cêntimos para decidir quem precisa do exame de centenas de euros.

Há outro ponto que passa muitas vezes ao lado quando se fala de IA na saúde. Este projeto assentou em 1,6 milhões de ECGs do Brasil ligados a registos clínicos, mais vários milhões de exames dos Estados Unidos. Escala assim só aparece quando hospitais e sistemas de saúde aceitam partilhar dados de forma estruturada e regulada. Sem isso, continuamos presos a estudos pequenos e modelos que não generalizam. O lado menos fotogénico da IA médica é este trabalho de bastidores, o mesmo tipo de esforço que também permitiu a outras equipas usar IA em contexto cirúrgico, como no caso recente de remoção de um tumor cerebral raro em Londres com apoio algorítmico em tempo real.

Falta responder às perguntas chatas: o modelo funciona tão bem em populações europeias, incluindo a portuguesa, como funcionou nos dados americanos e brasileiros, ou precisa de recalibração local, com ECG feitos em Lisboa, Porto ou Faro, com outras máquinas e outros perfis de doentes. A tecnologia promete precisamente o tipo de ganho marginal que mais falta faz ao Serviço Nacional de Saúde, mas só entrega se sair do póster de congresso e entrar no protocolo clínico. Até lá, “IA super-humana” é mais uma frase de apresentação do que uma mudança real na consulta de cardiologia.

Fonte: The Next Web