Arritmia ECG

O intervalo QTc pode ser monitorado por smartwatch?

Pedro Veronese
Escrito por Pedro Veronese

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O prolongamento do intervalo QTc pode ocorrer devido ao uso de fármacos, canalopatias como a síndrome do QT longo congênito (LQTS), ou doenças sistêmicas como a COVID 19. É um marcador de risco cardiovascular podendo predizer a chance de morte súbita cardíaca por arritmias ventriculares. Porém, atualmente, esse parâmetro é mensurado quase que exclusivamente no interior de hospitais e clínicas, onde estão os aparelhos de eletrocardiograma (ECG) convencionais.

O fato é que esta realidade está mudando com a difusão dos dispositivos vestíveis como Apple Watch, AliveCor Kardia, entre outros. Esses devices possuem sistemas de ECG que são capazes de detectar, principalmente, fibrilação atrial (FA). Porém, um recente trabalho publicado no Circulation mostrou que essas ferramentas podem monitorar o prolongamento do intervalo QTc de forma bastante precisa. Utilizando-se 1.6 milhão de ECGs de 12 derivações, uma rede neural profunda (DNN) foi derivada e validada para predizer o intervalo QTc. Os resultados foram comparados ao padrão-ouro, a mensuração feita por cardiologistas experientes nesta análise. Posteriormente, a capacidade desta DNN em detectar o prolongamento do intervalo QTc ≥ 500 ms foi testada prospectivamente em 686 pacientes com doenças genéticas cardíacas (dos quais 50% tinham LQTS). Os valores de QTc foram obtidos de ECGs de 12 derivações e de traçados provenientes de um device semelhante ao encontrado no AliveCor Kardia Mobile 6L.

Houve uma forte concordância entre os valores mensurados pela inteligência artificial (IA) e cardiologistas experientes na análise do intervalo QTc. Quando aplicados aos traçados adquiridos pelo device portátil, a habilidade da DNN em se detectar intervalo QTc ≥ 500 ms apresentou uma área sob a curva, sensibilidade e especificidade de 0,97, 80% e 94,4%, respectivamente.

Os pesquisadores concluíram que o uso de um smartphone com esta tecnologia foi capaz de prever com acurácia o intervalo QTc de um ECG padrão de 12 derivações. A estimativa do intervalo QTc por meio desses devices pode ser custo efetivo para screening da síndrome do QT longo adquirido e congênito em uma variedade de cenários clínicos em que um aparelho de ECG convencional não é acessível ou custo-efetivo.

Os autores afirmam que os sistemas portáteis de ECG podem ser usados por médicos ou pacientes em casa, em qualquer ambiente de saúde, ou em praticamente qualquer lugar. Este dispositivo representa o tipo de tecnologia disruptiva capaz de transformar como o intervalo QTc é obtido e utilizado clinicamente. Apontam para uma potencial mudança de paradigma em relação a como e onde o intervalo QTc pode ser avaliado.

Conclusão do Cardiopapers: o monitoramento de variáveis biológicas por dispositivos vestíveis já é uma realidade. A aprovação desta tecnologia de IA pelos órgãos reguladores pode representar uma nova era para a prevenção de morte súbita cardíaca. Essa ferramenta poderá ser usada para monitoramento de atletas, usuários de fármacos que sabidamente prolongam o QTc, portadores de canalopatias, pacientes com COVID 19 etc.

Referências:

1. Using AI, Mobile ECG Aims to Expand QTc Screening Horizons. www.medscape.com/viewarticle/945484

2. John R. Giudicessi et al. Artificial Intelligence-Enabled Assessment of the Heart Rate Corrected QT Interval Using a Mobile Electrocardiogram Device. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.120.050231

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Sobre o autor

Pedro Veronese

Pedro Veronese

Médico Especialista em Clínica Médica pela Santa Casa de Misericórdia de São Paulo.
Médico Especialista em Cardiologia pela Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC.
Médico Especialista em Arritmia Clínica e Eletrofisiologia pela Sociedade Brasileira de Arritmias Cardíacas - SOBRAC.
Médico do Centro de Arritmias Cardíacas do Hospital Alemão Oswaldo Cruz.
Doutor em Cardiologia pelo InCor - FMUSP.
Preceptor da Residência de Clínica Médica do Hospital Estadual de Sapopemba e Hospital Estadual Vila Alpina.
Médico Chefe de Plantão do Pronto Socorro Central da Santa Casa de São Paulo.
Professor da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo.
Professor da Faculdade de Medicina UNINOVE.

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