Inteligência Artificial

Inteligência artificial para exclusão rápida de infecção COVID-19

A inteligência artificial (IA) pode oferecer uma maneira de determinar com precisão que uma pessoa não está infectada com COVID-19. Um estudo retrospectivo internacional descobriu que a infecção pelo SARS-CoV-2, o vírus que causa o COVID-19, cria mudanças elétricas sutis no coração. Um EKG aprimorado com IA pode detectar essas alterações e, potencialmente, ser usado como um teste de triagem COVID-19 rápido e confiável para descartar infecção por COVID-19.

O EKG aprimorado com AI foi capaz de detectar a infecção por COVID-19 no teste com um valor preditivo positivo – pessoas infectadas – de 37% e um valor preditivo negativo – pessoas não infectadas – de 91%. Quando outros controles normais foram adicionados para refletir uma prevalência de 5% de COVID-19 – semelhante a uma população do mundo real – o valor preditivo negativo saltou para 99,2%. Os resultados foram publicados na Mayo Clinic Proceedings.

COVID-19 tem um período de incubação de 10 a 14 dias, que é longo em comparação com outros vírus comuns. Muitas pessoas não apresentam sintomas de infecção e podem, sem saber, colocar outras pessoas em risco. Além disso, o tempo de resposta e os recursos clínicos necessários para os métodos de teste atuais são substanciais e o acesso pode ser um problema.

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“Se validado prospectivamente usando eletrodos de smartphone, isso tornará ainda mais simples diagnosticar a infecção por COVID, destacando o que pode ser feito com colaborações internacionais”, disse Paul Friedman, M.D., presidente do Departamento de Medicina Cardiovascular da Mayo Clinic em Rochester. Dr. Friedman é o autor sênior do estudo.

A constatação de uma crise de saúde global reuniu as 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 na solução de questões complexas de como reunir e transferir dados de vários centros com seus próprios sistemas de ECG, registros eletrônicos de saúde e variáveis acesso aos seus próprios dados ”, diz Suraj Kapa, ​​MD, eletrofisiologista cardíaco da Mayo Clinic. “As relações e estruturas de processamento de dados refinadas por meio desta colaboração podem apoiar o desenvolvimento e validação de novos algoritmos no futuro.”

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Os pesquisadores selecionaram pacientes com dados de EKG na época em que seu diagnóstico de COVID-19 foi confirmado por um teste genético para o vírus SARS-Co-V-2. Esses dados foram pareados por controle com dados semelhantes de EKG de pacientes que não foram infectados com COVID-19.

Os pesquisadores usaram mais de 26.000 dos EKGs para treinar a IA e quase 4.000 outros para validar suas leituras. Finalmente, o IA foi testado em 7.870 EKGs não usados ​​anteriormente. Em cada um desses conjuntos, a prevalência de COVID-19 foi em torno de 33%.

Para refletir com precisão uma população do mundo real, mais de 50.000 EKGs normais adicionais foram adicionados para atingir uma taxa de prevalência de 5% de COVID-19. Isso elevou o valor preditivo negativo do IA de 91% para 99,2%.

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“A precisão é um dos maiores obstáculos na determinação do valor de qualquer teste para COVID-19”, diz o Dr. Attia. “Não precisamos apenas saber a sensibilidade e especificidade do teste, mas também a prevalência da doença. Adicionar os dados de ECG de 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 no desempenho do teste ”.

“Este estudo demonstra a presença de um sinal biológico no EKG consistente com infecção por COVID-19, mas incluiu muitos pacientes doentes. Embora seja um sinal de esperança, devemos testá-lo prospectivamente em pessoas assintomáticas usando eletrodos baseados em smartphones para confirmar que pode ser usado na prática na luta contra a pandemia ”, observa o Dr. Friedman. “Estudos estão em andamento agora para resolver essa questão.”

Fonte: Scitech Daily

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