Alerta! IA Preve Fibrilação Atrial Pós-Cirurgia Cardíaca com Incrível Precisão

da cirurgia cardíaca, a incidência de FA pós-operatória permaneceu praticamente inalterada nas últimas décadas. As estratégias existentes destinadas a prevenir a FA pós-operatória são frequentemente inadequadas, e as pontuações tradicionais de risco provaram ser estatisticamente fracas e inconclusivas. Portanto, a identificação de pacientes com alta probabilidade de desenvolver essa condição é crucial para iniciar a terapia profilática personalizada e o monitoramento direcionado durante o período perioperatório. Para atender a essa necessidade não atendida, os pesquisadores conduziram um estudo de coorte retrospectivo de centro único envolvendo 2266 pacientes adultos que foram submetidos à cirurgia cardíaca em um hospital terciário na Coreia do Sul. A análise final incluiu 5204 ECGs padrão de 12 derivações. O componente central do estudo foi o modelo AI-ECG-AF, que foi treinado em um extenso banco de dados de 4,05 milhões de ECGs padrão de 12 derivações sem FA de 1,13 milhão de pacientes usando uma arquitetura 1D EfficientNet-B0. A FA pós-operatória foi definida como FA documentada por ECG dentro de 30 dias após a cirurgia. Os pesquisadores avaliaram a pontuação do modelo AI-ECG-AF usando regressão logística multivariável, ajustando as variáveis clínicas, e avaliaram seu valor aditivo combinando-o com a ferramenta existente de previsão de FA pós-operatória, conhecida como pontuação POAF. O modelo AI-ECG-AF demonstrou um desempenho forte em seu desenvolvimento, alcançando uma Área Sob a Curva Característica do Receptor (AUROC) de 0,901 em seu conjunto de testes para identificar a assinatura eletrocardiográfica de FA em ECGs sem FA. Crucialmente, o modelo foi validado como um fator de risco independente poderoso para FA pós-operatória na coorte de cirurgia cardíaca. Após o ajuste para variáveis clínicas, um aumento absoluto de 10% na pontuação do modelo AI-ECG-AF foi associado a um aumento de 1,197 a 1,209 vezes nas chances de desenvolver FA pós-operatória. Por exemplo, a combinação do modelo AI-ECG-AF com variáveis da pontuação POAF aumentou as chances de desenvolver FA pós-operatória em 19,7% para um aumento absoluto de 10% na pontuação. Além disso, o modelo de IA aprimorou significativamente as capacidades de previsão existentes: a AUROC da pontuação POAF padrão sozinha foi de 0,643; a adição da pontuação do modelo AI-ECG-AF aumentou a AUROC para 0,680 (P