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• Lucas Hollanda - Mestre em Ciência pela UNIFESP - Arritmologista do Hospital da Bahia

Fundamentação: A Fibrilação Atrial (FA) é a arritmia mais comum na prática clínica e aumenta o risco de morte, acidente vascular cerebral (AVC), déficit cognitivo e insuficiência cardíaca. A despeito deste risco, até metade dos portadores da FA são assintomáticos e, em alguns indivíduos, a primeira manifestação clínica pode ser o AVC tromboembólico, que costuma ser mais nefasto e incapacitante que o seu correlato aterotrombótico. Sendo assim, o reconhecimento precoce da FA é uma oportunidade de se estratificar o risco do paciente, e iniciar a profilaxia dos eventos tromboembólicos com a terapia de anticoagulação oral para aqueles de maior risco. Baseado neste racional, as sociedades de arritmologia têm recomendado a verificação do pulso à procura de irregularidade do ritmo, como método de rastreio para detecção da FA. Apesar de simples e barato, este método é limitado, já que demanda conhecimento da técnica de verificação do pulso, do conceito de irregularidade do ritmo, bem como porque se trata de avaliação pontual. A evolução dos “gadgets” na área da saúde tem permitido aquisição de dados fisiológicos e podem auxiliar na detecção de doenças com subsequente intervenção com foco na prevenção de complicações através de intervenções programadas. Neste mister, a inteligência artificial (IA) têm sido cada vez mais utilizada para aprimorar a acurácia dos dados ora obtidos.

Metodologia: O Amazing Health Band 1S (Huami Technology, Anhui, China) é uma pulseira eletrônica (Figura 1) capaz de detectar a irregularidade do ritmo cardíaco através de um sensor de fotopletismografia com alta precisão[1].

Utilizando esse método de baixo consumo da bateria, a pulseira rastreia o ritmo cardíaco durante 71 segundos e em se detectando ritmo irregular, através de algoritmos que analisam os batimentos pico a pico, um segundo rastreio é realizado ao final de 3 minutos. Em se repetindo a detecção de irregularidade do ritmo no segundo rastreio, o ritmo é classificado como FA. A partir desse momento, o paciente é orientado a posicionar do dedo sobre uma pequena placa posicionada na pulseira que faz um registro eletrocardiográfico de uma derivação por 60 segundos. As informações coletadas e processadas pela pulseira são enviadas via “Bluetooth” para um aplicativo instalado no smartphone do paciente onde as informações podem ser acessadas. O traçado eletrocardiográfico é automaticamente encaminhado para uma central de inteligência artificial na nuvem da internet, onde é analisado. O processo de IA utilizado pelo sistema foi criado a partir de uma rede neural de convolução profunda treinada com 21.618 eletrocardiogramas laudados (4.734 dos quais em FA) e nas fases preliminares demonstrou sensibilidade e especificidade de 93,36% e 99,75%, respectivamente.

Este estudo tem por objetivo avaliar o rendimento diagnóstico de todo o processo realizado pelo “gadget” e pela IA, desde a detecção, até a análise dos traçados, em identificar corretamente FA, comparado à análise “cega” do eletrocardiograma de 12 derivações por 2 médicos. Casos duvidosos eram analisados por um eletrofisiologista.

Principais Resultados: O rastreio da FA com a pulseira inteligente utilizando fotopletismografia com confirmação pelo eletrocardiograma, ambos analisados por IA, apresentou, numa população de 401 indivíduos, sensibilidade de 80%, especificidade de 96,8%, acurácia de 90,5%, valor preditivo positivo de 93,8% e valor preditivo negativo de 89%.

Conclusão: O uso da pulseira inteligente para rastreio da FA é um método, promissor não apenas pela elevada acurácia, mas também por dispensar ações ativas do indivíduo para deflagrar as ações primordiais do processo de detecção da FA. Antes de ser utilizado na prática clinica, entretanto, esses resultados devem ser validados em estudos maiores e por períodos de tempo mais extensos.

Impacto Clínico na Opinião dos Editores: O estudo revela que sistemas de detecção portáteis acoplados a pulseiras e associados a IA são ferramentas promissoras no rastreio de arritmias cardíacas como a FA. Adaptações à tecnologia desenvolvida, tais como, pesquisa automática do ritmo a intervalos programados, bem como aprimoramento nos filtros eletrocardiográficos com obtenção de melhor relação sinal/ ruído, podem fazer com que, no futuro, “gadgets” como esse sejam utilizados no rastreio e talvez diagnóstico da FA. Cada vez mais a IA vem se mostrando útil na identificação de alterações clínicas, bem como na análise de dados biológicos, auxiliando no diagnóstico e tratamento no meio médico. Sendo assim, não é uma absurdo se supor que estamos vivendo o início de uma nova era na medicina. Ainda mais quando gigantes do ramo da tecnologia decidiram investir na área da saúde2,3 ... o futuro está começando.

Referências bibliográficas:

1. Chen E, Jiang J, Su R, et al. A new smart wristband equipped with an artificial intelligence algorithm to detect atrial fibrillation. Heart Rhythm 2020;17:847-853).
2. Guo Y, Wang H, Zhang H, et al. Mobile Photoplethysmographic Technology to Detect Atrial Fibrillation. J Am Coll Cardiol 2019;74(19):2365-2375.
3. Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H, et al. Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. N Engl J Med 2019;381(20):1909-1917.

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