Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram e validaram externamente um modelo de inteligência artificial capaz de identificar uma possível obstrução cardíaca a partir de vídeos de ultrassom de rotina, sem imagens com Doppler. A ferramenta foi criada para ajudar na triagem de pacientes com cardiomiopatia hipertrófica (CMH) que podem precisar de exames adicionais.
A CMH é uma condição genética que provoca o espessamento anormal do músculo do coração. Cerca de dois terços dos pacientes desenvolvem obstrução da via de saída do ventrículo esquerdo (VSVE), dificultando a passagem do sangue. A alteração pode estar associada a dor no peito e falta de ar durante esforços ou ao deitar.
A identificação da obstrução influencia as decisões de tratamento e o acompanhamento de longo prazo. De acordo com Imon Banerjee, pesquisadora de IA da Mayo Clinic em Phoenix e autora sênior do estudo, a medição costuma exigir ecocardiografia com Doppler, que depende do alinhamento do feixe de ultrassom e da experiência do profissional.
O estudo analisou 1.833 pacientes da coorte da Mayo Clinic. O modelo foi testado em 275 pacientes e passou por validação externa com 46 pacientes de um hospital na Coreia do Sul. A análise usou apenas vídeos de ultrassom em repouso, sem Doppler, para prever a presença de uma obstrução potencialmente significativa.
A combinação de informações de três imagens ultrassonográficas padrão aumentou a capacidade do modelo de diferenciar pacientes com gradientes elevados na VSVE. A ferramenta também ajudou a identificar uma obstrução que pode surgir quando o coração está sob estresse. O desempenho se manteve no grupo sul-coreano, apesar das diferenças entre essa população e os pacientes usados no desenvolvimento do modelo.
Em um subconjunto de casos, a inteligência artificial identificou a obstrução com mais precisão do que dois ecocardiografistas especialistas que avaliaram as mesmas imagens sem Doppler. Os resultados mostram a dificuldade de reconhecer a alteração em imagens bidimensionais de rotina sem medições específicas.
Banerjee afirmou que a tecnologia foi desenvolvida para complementar, e não substituir, a ecocardiografia com Doppler. Entre as possibilidades estão apoiar a triagem com ultrassom portátil, indicar testes de estresse e orientar encaminhamentos para centros especializados em CMH quando necessário.
Os próximos passos incluem novas validações em contextos clínicos mais amplos, diferentes plataformas de ultrassom e outras populações de pacientes. O estudo não recebeu financiamento externo.
