Ilustração de Anumana // Por que trazer a IA para um teste que já existe há cem anos? | Cada uma das minhas histórias inclui uma obra de arte original. Clicar neles o levará aos seus sites. Agradeço a todos os colaboradores, compartilhando seu trabalho.
Por que trazer a IA para um teste que já existe há cem anos?
Barato, rápido, em qualquer lugar; cerca de 300 milhões de ECG os traçados são produzidos em todo o mundo todos os anos em uma máquina cujo funcionamento não custa quase nada. Agora, os traçados que não foram alterados há um século estão sendo interpretados pela IA. E a mudança é real.
Pergunte à Viz.ai, Anumana e AliveCor se os seus algoritmos estão prontos para ler o ECG de 12 derivações e obterá uma resposta quase unificada: já autorizado, já implantado em centenas de hospitais e clínicas dos EUA, já produzindo provas revisadas por pares. Pergunte a alguns médicos e a resposta será diferente: ainda não é totalmente confiável.
A discordância não é sobre se a IA pode extrair sinal de um rastreamento. Ambos aceitam que sim. A divergência é sobre o que conta como prova, quem decide quando um algoritmo ganhou um lugar à beira do leito e o que fazer no intervalo entre a autorização da FDA e as diretrizes nacionais. Discuti essa mesma questão com três CEOs do AI-ECG e um renomado educador de ECG.
As evidências chegaram?
Dra.que fundou uma das primeiras bolsas de estudo de cardiologia de emergência na Universidade de Maryland e passou quase 30 anos treinando médicos para ler ECGs, estabelece um padrão explícito. “A IA precisa provar o seu valor em grandes estudos, [then] precisa ser aprovado para uso clínico, [then] ele precisa ser adotado nas diretrizes nacionais antes que a cardiologia aceite rotineiramente interpretações de IA para influenciar os cuidados”, diz ele. Sua estimativa para quando o ciclo se fechar: 10 anos.
O mercado está se movendo rapidamente. Anumanauma joint venture entre a Mayo Clinic e a empresa de IA nference, desenvolve algoritmos de IA baseados em ECG e enquadrou o trabalho em termos farmacêuticos. “Gastamos muito tempo, mais de 100 publicações em periódicos revisados por pares”, diz o CEO Maulik Nanavaty. “Seguimos um caminho de desenvolvimento muito tradicional para garantir que estamos construindo o mesmo tipo de evidência que um dispositivo farmacêutico ou farmacêutico faria”. O carro-chefe é o Ensaio EAGLE na Nature Medicineum estudo pragmático randomizado por cluster com 22.641 pacientes e 358 médicos de cuidados primários que constatou que a triagem com AI-ECG aumentou a taxa de diagnóstico de baixa fração de ejeção em cerca de um terço em relação aos cuidados habituais. Em março, o FDA liberou o algoritmo de Anumana para detecção precoce de hipertensão pulmonar; amiloidose cardíaca ocorreu logo depois.
Viz.ai recebido a primeira autorização De Novo do FDA em 2023 para software de notificação cardiovascular baseado em aprendizado de máquina, para um algoritmo que sinaliza cardiomiopatia hipertrófica em ECGs de rotina. A plataforma agora está implantada em centenas de locais nos EUA, incluindo Mount Sinai, Cleveland Clinic e UCSD. “Estamos vendo o tempo para o diagnóstico da CMH cair de cinco anos para cinco semanas”, diz o CEO e cofundador Chris Mansi.
ECG pessoal da AliveCor // Cada uma das minhas histórias inclui uma obra de arte original. Clicar neles o levará aos seus sites. Agradeço a todos os colaboradores, compartilhando seu trabalho.
VivoCor fabrica dispositivos de ECG pessoais aprovados pela FDA, colocando o dispositivo clássico no bolso do usuário. Isto recebeu autorização em janeiro para cinco determinações cardíacas adicionais em seu portátil Kardia 12L, elevando o total do dispositivo para 39. “Estamos construindo um ‘hospital no seu bolso’ em que os médicos realmente confiam para o diagnóstico”, disse o CEO e presidente Priya Abani.
As folgas existem. As provações existem. Mattu não contesta nenhum dos dois. Ele contesta se algum deles já cruzou o território onde um cardiologista que trata um paciente deveria aceitar a leitura do modelo.
Os cardiologistas vão usá-lo?
Mattu vê o segundo ponto de inflamação como o mais íngreme. “O cardiologista intervencionista é quem faz o cateterismo; então se [they] não acredite em IA, o resultado da IA é quase irrelevante”, diz ele. Ele imagina o cenário: “se estou trabalhando em um turno e cuidando de um paciente com dor no peito e recebo um ECG, finja que o ECG me parece estar bem, mas a IA diz que é um ataque cardíaco agudo. Aí eu ligo para o cardiologista e digo: ‘Tenho um ECG que não me preocupa, mas o dispositivo de IA diz que você precisa levar esse paciente de emergência para o cateterismo. laboratório!’ É muito provável que o cardiologista apenas diga ‘adeus’ e desligue.”
Mansi contesta esse enquadramento. “Muito pelo contrário. Os cardiologistas intervencionistas são adotantes entusiasmados”, diz ele. “Eles se beneficiam do AI-ECG porque o ECG é muitas vezes a investigação de triagem que leva os pacientes certos até eles em primeiro lugar”. Segundo ele, o atrito ocorre antes do laboratório de cateterismo, e não nele. “O verdadeiro atrito reside no upstream, em fluxos de trabalho fragmentados e roteamento atrasado.”
Seiscentos sites nos EUA. Clínica Cleveland entre eles. O ponto mais amplo de Mattu ainda é válido: a autorização da FDA não é o mesmo que a adoção de diretrizes, e “é improvável que os cardiologistas que conheço aceitem uma leitura de IA como algo que deveria, por si só, influenciar o cuidado”.
Substituir ou aumentar?
Todos concordam que o algoritmo não deve ser o tomador de decisões.
Mattu quer o médico ao volante. “O médico precisa ser o condutor aqui; e a IA pode, na melhor das hipóteses, fazer algumas sugestões”.
A articulação da mesma linha de Mansi é mais específica do design. “O objetivo não é substituir o julgamento clínico. É garantir que o julgamento seja aplicado a todos os pacientes, sempre, não importa onde eles apareçam”. Ele leva o princípio do design ainda mais longe. “Os médicos precisam permanecer raciocinadores ativos, e não aprovadores passivos”.
Nanavaty coloca isso em termos ainda mais conservadores. “Não se pode aspirar a mudar a prática do médico. O que é preciso fazer é realmente fornecer as ferramentas certas que lhes permitam tomar as suas decisões naquele momento, sem necessariamente adicionar etapas e complexidade.”
Três enquadramentos diferentes da mesma postura: IA como aumento, médico como motorista. A questão não resolvida é se o fluxo de trabalho diário realmente preserva essa postura quando um número suficiente de hospitais for implantado. Como qualquer aumento de IA, uma vez dada uma recomendação, é difícil discordar dela – criando um preconceito cognitivo e um dilema médico-legal para o médico praticante.
O que conta como sucesso?
Para Mattu, a evidência que falta são os resultados dos pacientes. “Eles estão publicando artigos com sucesso na literatura sobre cardiologia. Mas eu gostaria de vê-los realizar estudos randomizados que mostrassem que a confiança na IA não é apenas superior ao diagnóstico humano, mas que a confiança na IA realmente resulta em vidas salvas.”
Mansi reconhece a demanda e a complica. “É uma pergunta justa. Os ensaios clínicos randomizados são o padrão-ouro, e nós respeitamos isso. Mas eles apresentam um desafio ético genuíno nos caminhos de cuidados habilitados pela IA. Uma vez que você tenha fortes evidências do mundo real de que uma ferramenta está levando os pacientes ao tratamento mais rapidamente, randomizar os pacientes para longe dela se torna um desafio.”
Essa é a linha mais profunda de desacordo. Mattu quer ensaios clínicos randomizados de mortalidade. Mansi argumenta que o campo já passou do ponto em que a retenção da ferramenta de um braço de controle passa pelo conselho de ética. Ambos podem ser verdadeiros. Os próximos cinco anos serão gastos decidindo quais evidências os médicos praticantes concordam em contar.
Como médico treinado na leitura de ECGs há décadas, a integração do AI-ECG representa uma excelente oportunidade para melhores cuidados. Ao mesmo tempo, pergunto-me: será que os futuros médicos perderão completamente esta habilidade fundamental? Eles se tornarão especialistas em controle de qualidade, revisando a lógica de uma recomendação em vez de produzi-la sozinhos? É uma questão que nossa profissão está começando a compartilhar com os engenheiros de software na era de Claude Code.
Este artigo foi publicado originalmente em Forbes. com
