DIAGNÓSTICOS DE ELETROCARDIOGRAMA REALIZADOS PELA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Resumo

Introdução: As doenças cardiovasculares (DCV) causam um impacto significativo na saúde global, exigindo diagnósticos precisos e tratamentos eficazes. O eletrocardiograma (ECG) é uma ferramenta fundamental, mas sua interpretação pode ser falha. A inteligência artificial (IA) emerge como uma alternativa promissora, oferecendo maior precisão e confiabilidade. Este estudo trata-se de uma revisão integrativa cujo objetivo é examinar a aplicação da IA na interpretação de ECG no contexto das DCV. Metodologia: A pesquisa foi realizada na base de dados Pubmed com descritores cadastrados no DeCs, combinados conforme especificado, incluindo artigos gratuitos, Ensaios Clínicos, Metanálises, Estudos Randomizados e Revisões Sistemáticas, publicados nos últimos 5 anos, em humanos, nos idiomas Português, Inglês ou Espanhol, excluindo duplicatas e artigos fora do tema central. Resultados: Foram identificados inicialmente 282 estudos, sendo excluídos 115 estudos duplicados e outros 161 com base no título e resumo. Para a seleção, 6 artigos foram incluídos. Conclusão: A análise revelou que a IA apresenta potencial para complementar a interpretação médica do ECG, oferecendo suporte diagnóstico eficaz. No entanto, a implementação eficaz da IA enfrenta desafios significativos, incluindo questões práticas de aplicabilidade, especificidades dos algoritmos e preocupações éticas, legais e sociais (ELSI). É fundamental abordar essas preocupações para garantir um uso ético e responsável da IA na prática clínica, apesar da necessidade contínua de estudos robustos e desenvolvimento de algoritmos para fortalecer ainda mais seu papel na melhoria do diagnóstico das DCVs através da interpretação de ECGs.