Um novo modelo de inteligência artificial reconheceu vários tipos de arritmia em eletrocardiogramas com mais de 98% de exatidão.
Uma arritmia corresponde a um ritmo cardíaco demasiado rápido, lento ou irregular. Ela pode ser benigna ou indicar um distúrbio que necessite de tratamento. O eletrocardiograma, frequentemente abreviado como ECG, registra a atividade elétrica do coração por meio de eletrodos colocados sobre a pele.
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Os pesquisadores compararam várias famílias de algoritmos nas mesmas condições. O modelo combina uma rede de grafos, que conecta diferentes pontos do sinal, com um transformador, capaz de analisar as relações em uma sequência longa. Essa combinação permite acompanhar simultaneamente a forma e a evolução temporal dos batimentos.
Os principais testes utilizaram a base MIT-BIH Arrhythmia, uma coleção de traçados amplamente empregada para testar sistemas automáticos. O modelo obteve 98,35% de exatidão, 98,36% de revocação e uma pontuação F1 de 98,34%. Esses indicadores medem diferentes aspectos da qualidade das classificações.
A exatidão indica a proporção total de previsões corretas. A precisão mede a confiabilidade dos casos classificados em uma categoria. A revocação avalia a proporção de casos realmente presentes que o algoritmo consegue encontrar. A pontuação F1 combina os dois últimos indicadores para limitar resultados enganosos relacionados a um desequilíbrio entre as categorias.
Os autores também realizaram uma validação cruzada em cinco partes. Esse método treina o modelo várias vezes em uma parte dos dados e, em seguida, testa-o na parte restante. Também foi realizada uma avaliação externa com a base PTB Diagnostic ECG, a fim de verificar se o desempenho não dependia de um único conjunto de dados.
O sistema também integra um método de interpretação chamado Grad-CAM. Ele destaca as áreas do sinal que mais influenciaram a decisão. Assim, um médico pode verificar se o algoritmo se baseia em características cardíacas coerentes, em vez de um detalhe sem relação com a arritmia.
Esses resultados ainda são provenientes de um trabalho computacional, sem ensaio prospectivo com pacientes nem uso em situação clínica. As bases de referência nem sempre reproduzem a diversidade de aparelhos, populações e condições de registro. Serão necessários testes independentes com dados hospitalares antes de considerar o uso como auxílio ao diagnóstico.