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UMA REVISÃO DE LITERATURA: A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO AUXÍLIO DIAGNOSTICO DE ARRITMIAS ATRAVÉS DO ECG

Doenças cardiovasculares continuam sendo a principal causa de mortalidade no mundo, ressaltando a necessidade de abordagens inovadoras na detecção precoce e de um diagnóstico preciso. A inteligência artificial (IA) surgiu como uma ferramenta transformadora, fornecendo análise rápida e precisa de conjuntos de dados extensos, apoiando profissionais de saúde na tomada de decisões clínicas. Este estudo tem como objetivo analisar avanços recentes em diagnósticos de arritmia baseados em IA através do eletrocardiograma (ECG), por meio de uma revisão bibliográfica integrativa retrospectiva e transversal. Uma busca estruturada no PubMed e na Biblioteca Virtual em Saúde (BVS) rendeu uma amostra final de 36 artigos. Os resultados indicam um progresso significativo em modelos de aprendizado profundo e abordagens híbridas, as quais combinam dados de ECG em tempo real com parâmetros clínicos. Alcançando alta precisão diagnóstica na detecção de arritmias complexas, como fibrilação atrial e a Síndrome de Brugada. Estudos demonstram que modelos de IA, particularmente redes neurais convolucionais, oferecem alta sensibilidade e especificidade na análise de ECG. Embora a heterogeneidade metodológica e as limitações de dados dificultem a aplicabilidade clínica. Além disso, os desafios de interpretabilidade e transparência limitam a  clínica mais ampla, destacando a necessidade de metodologias padronizadas, conjuntos de dados maiores, mais heterogêneos e modelos de mais fácil implantação. Ferramentas de monitoramento de curto prazo, como dispositivos Holter de 2 horas, mostram-se promissoras para detecção eficiente das arritmias, enquanto abordagens multimodais que integram dados clínicos aumentam a precisão preditiva. Apesar desses avanços, a validação externa e os testes populacionais diversos continuam essenciais. Considerações éticas, incluindo privacidade do paciente e uso responsável de IA, são essenciais para dar suporte a uma integração sustentável na cardiologia. Embora os modelos de IA forneçam ferramentas promissoras para diagnósticos de arritmia, a transição da pesquisa para a prática clínica requer uma abordagem equilibrada que alinhe a inovação com a responsabilidade clínica e ética.
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UMA REVISÃO DE LITERATURA: A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO AUXÍLIO DIAGNOSTICO DE ARRITMIAS ATRAVÉS DO ECG

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.38125160117

  • Palavras-chave: Inteligência Artificial; Diagnostico; Arritmia; Cardiologia.

  • Keywords: Artificial Intelligence", "Diagnostic", "Arrhythmia" e "Cardiology"

  • Abstract: Abstract Cardiovascular diseases remain the leading cause of mortality worldwide, highlighting the need for innovative approaches to early detection and accurate diagnosis. Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool, providing rapid and accurate analysis of large data sets, supporting healthcare professionals in clinical decision-making. This study aims to analyze recent advances in AI-based arrhythmia diagnostics using electrocardiogram (ECG) data, through a retrospective and cross-sectional integrative literature review. A structured search in PubMed and the Virtual Health Library (VHL) yielded a final sample of 36 articles. The results indicate significant progress in deep learning models and hybrid approaches, which combine real-time ECG data with clinical parameters, achieving high diagnostic accuracy in the detection of complex arrhythmias, such as atrial fibrillation and Brugada Syndrome. Studies demonstrate that AI models, particularly convolutional neural networks, offer high sensitivity and specificity in ECG analysis. Although methodological heterogeneity and data limitations hamper clinical applicability, interpretability and transparency challenges further limit broader clinical application, highlighting the need for standardized methodologies, larger, more heterogeneous datasets, and easier-to-deploy models. Short-term monitoring tools such as 2-hour Holter devices show promise for efficient arrhythmia detection, while multimodal approaches that integrate clinical data improve predictive accuracy. Despite these advances, external validation and diverse population testing remain essential. Ethical considerations, including patient privacy and responsible use of AI, are essential to support sustainable integration in cardiology. While AI models provide promising tools for arrhythmia diagnostics, the transition from research to clinical practice requires a balanced approach that aligns innovation with clinical and ethical responsibility.

  • Fernanda Celente Amorim
  • Gabriela Ferreira Barbosa
  • Diego Pena Desterro e Silva
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