Os investigadores desenvolveram recentemente um algoritmo de aprendizagem automática para interpretar dados de eletrocardiogramas que supera os profissionais de saúde no diagnóstico e classificação de ataques cardíacos.
Plataforma acessível para todos os profissionais de emergência
Christian Martin-Gill, professor de medicina de emergência na Escola de Medicina da Universidade de Pittsburgh, e a sua equipa, estão a colaborar com especialistas de várias áreas para criar uma plataforma intuitiva que permita aceder aos resultados do algoritmo, seja no terreno, no centro de despacho ou no departamento de cardiologia de um hospital.
Hoje, um paramédico que utiliza um eletrocardiograma (ECG) durante uma emergência transmite os dados a um médico de serviço. Esses dados são interpretados através de um algoritmo básico que oferece uma leitura limitada, exibindo no ecrã do médico o conhecido traçado com picos e vales que descreve a atividade elétrica do coração do paciente.
Ataques cardíacos: o que muda com o novo algoritmo
Segundo Martin-Gill, que também é chefe da Divisão de Serviços Médicos de Emergência, a introdução do novo algoritmo não alterará muito o trabalho do paramédico, mas os médicos terão acesso a um painel de controlo em tempo real, em vez de apenas uma imagem estática do ECG.
O novo sistema permite detetar mais características e fornecer muito mais informação sobre cada eletrocardiograma, melhorando a precisão da interpretação.
Com o apoio de uma bolsa do NIH, Martin-Gill e os seus colegas, vão continuar a colaborar com profissionais no terreno ao longo dos próximos quatro anos, desenvolvendo uma interface que os ajude a tomar decisões mais rápidas e precisas, especialmente quando outros indícios não são evidentes.
Martin-Gill destaca que todos os profissionais envolvidos, paramédicos, médicos de emergência e cardiologistas, têm contribuído ativamente com feedback valioso, o que tem ajudado a moldar o projeto de forma prática e adaptada à realidade hospitalar.
Diagnosticar melhor e evitar falsos alarmes
Além de identificar quem sofreu efetivamente um ataque cardíaco, o painel também ajudará a reconhecer quem não o teve. Isso é crucial, porque a incerteza pode levar a uma série de testes desnecessários, internamentos e dias de observação hospitalar.
O acesso a dados mais precisos pode salvar vidas, mas também poupar tempo, dinheiro e stress a quem não sofreu um enfarte.
Muitas novas tecnologias médicas são descritas em revistas científicas, mas raramente chegam ao uso prático.
Há inúmeras publicações sobre modelos computacionais capazes de prever isto ou aquilo. Mas muitas vezes essa investigação não se traduz em aplicações reais.
Explica Martin-Gill.
Para ultrapassar essa barreira, a equipa criou um processo de três fases que garante que a ideia chegue aos hospitais e beneficie pacientes reais.
- Fase inicial: desenvolvimento do algoritmo, que continua a ser aperfeiçoado.
- Segunda fase: criação de uma interface intuitiva e útil para os profissionais de saúde.
- Fase final (em breve): testes clínicos do algoritmo e da interface, seguidos da implementação no mundo real.
Tornar o potencial uma realidade
Martin-Gill sublinha que o grande desafio é a tradução prática da investigação:
Precisamos de encontrar formas de levar este conhecimento ao uso clínico.
O investigador acredita que o seu trabalho representa um passo importante nesse sentido:
O mais entusiasmante é que estamos a criar uma interface real, que torna este tipo de algoritmos utilizáveis pelos médicos, e que pode realmente melhorar o tratamento dos pacientes.
A pesquisa foi publicada na revista Nature Medicine.