Rastreamento do eletrocardiograma habilitado para inteligência artificial para detecção de Fração de Baixa Ejeção em Cuidados de Rotina: Revisão Sistemática e Meta-Análise de Ensaios Randomizados Controlados

MetanáliseNível 1 · Evidência consolidadaAnnals of noninvasive electrocardiology : the official journal of the International Society for Holter and Noninvasive Electrocardiology, Inc29 out 20260 citações

O que aconteceu

A disfunção sistólica do ventrículo esquerdo (DVE) é comum e tratável, mas muitas vezes não diagnosticada, especialmente em estágios iniciais com sintomas não específicos. A IA aplicada aos ECG padrão oferece triagem de baixo custo para baixa fração de ejeção (EF), mas seu impacto no mundo real no diagnóstico permanece incerto Uma revisão sistemática e metanálise de ECRs avaliados AI-ECG para baixa FE na prática clínica. O protocolo foi registrado com PROSPERO (CRD420261287652). Os bancos de dados (PubMed, Scopus, Cochrane Central, Google Scholar) foram pesquisados desde o início até 18 de janeiro de 2026, para ECRs comparando a triagem AI-ECG com os cuidados habituais em adultos sem insuficiência cardíaca conhecida submetidos a ECGs de rotina. O resultado primário foi uma nova FE baixa (≤ 50%) confirmada por ecocardiografia. Os desfechos secundários incluíram taxas de encaminhamento ecocardiográfico, valor preditivo positivo e taxas de encaminhamento cardiológico. Razões de risco agrupadas (RR) com IC 95% foram calculadas utilizando um modelo de efeitos aleatórios

O que encontraram

Foram incluídos três ECR (dois indivíduos e um agrupamento) com 37.467 participantes. Após o ajuste para agrupamento, a triagem do AI-ECG melhorou significativamente a detecção de novos diagnósticos de baixa FE em relação aos cuidados habituais (RR 1,36; IC 95% 1,12-1,64; p = 0,002; I 2 = 0%), sendo necessário um número de 204. Não foi encontrada diferença significativa nas taxas de encaminhamento da ecocardiografia (RR 1,02; IC 95% 0,96 a 1,09; p = 0,55; I 2 = 36%). O VPP da ferramenta IA variou de aproximadamente 20% a 34% entre os estudos

Por que isso importa

A triagem do AI-ECG adicionada aos cuidados de rotina melhora a baixa detecção de FE sem aumentar substancialmente os encaminhamentos ecocardiográficos. Estes resultados apoiam o AI-ECG para detecção anterior de DSVE em populações de risco, embora se justifique uma validação adicional em diversas plataformas de IA

Tradução automática do resumo original, publicado em Annals of noninvasive electrocardiology : the official journal of the International Society for Holter and Noninvasive Electrocardiology, Inc sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.