Diagnosticul rapid al infarctului miocardic rămâne dificil în anumite situaţii, mai ales atunci când lipsesc semnele clasice. Un nou studiu arată că inteligenţa artificială (AI) poate ajuta la identificarea mai precisă a acestor cazuri, folosind datele obţinute încă de la prima electrocardiogramă.
Interpretarea electrocardiogramei (ECG) cu ajutorul AI a depăşit metodele standard în detectarea infarctului miocardic ocluziv, potrivit unui studiu prezentat, vineri, la congresul ESC Acute CardioVascular Care 2026, organizat de Societatea Europeană de Cardiologie, desfăşurat între 20 - 21 martie, la Lisabona, în Portugalia.
La pacienţii cu suspiciune de sindrom coronarian acut, prezenţa unei modificări specifice pe ECG, numită supradenivelare de segment ST, indică de obicei o ocluzie a unei artere coronare. Acest tip de infarct necesită intervenţie rapidă pentru restabilirea fluxului sanguin. Atunci când această modificare nu apare, cauza durerii toracice este mai dificil de stabilit, iar confirmarea diagnosticului necesită investigaţii suplimentare.
Studiul recent a urmărit dacă un algoritm bazat pe AI poate îmbunătăţi detectarea infarctului miocardic ocluziv la pacienţii fără supradenivelare de segment ST, folosind prima ECG efectuată.
Cercetarea, desfăşurată într-un singur centru, a inclus 1.490 de pacienţi cu simptome sugestive, vârsta medie fiind de 63 de ani, iar 42% dintre participanţi fiind femei.
În evaluarea standard, medicii au interpretat ECG-ul iniţial, au măsurat nivelul troponinei (un biomarker cardiac) şi au efectuat angiografie coronariană, atunci când a fost necesar, conform ghidurilor europene.
În paralel, aceeaşi ECG a fost analizată de un algoritm AI certificat, utilizat pe smartphone.
Algoritmul AI a exclus infarctul ocluziv la 1.382 de pacienţi şi l-a identificat la 108 pacienţi, reprezentând 7% din total.
Acurateţea în identificarea cazurilor a fost de 84%. Sensibilitatea a fost de 77%, specificitatea de 99%, iar valoarea predictivă negativă de 98%. Au fost înregistrate 27 de rezultate fals negative şi 17 fals pozitive.
Prin metoda standard, infarctul ocluziv a fost exclus la 1.207 pacienţi pe baza nivelului de troponină, iar 283 de pacienţi au fost trimişi pentru angiografie coronariană.
Interpretarea ECG realizată de medici a identificat corect infarctul ocluziv în 42% dintre cazuri.
Raportat la totalul cazurilor existente, AI a avut o rată de identificare de aproximativ două ori mai mare.
Autorii studiului subliniază că această abordare bazată pe AI este simplă şi accesibilă şi a demonstrat o acurateţe superioară faţă de metodele convenţionale la pacienţii fără supradenivelare de segment ST.
Rezultatele necesită confirmare în studii suplimentare, dar sugerează că analiza ECG asistată de AI poate completa instrumentele existente, contribuind la diagnostic precoce şi la iniţierea rapidă a tratamentului.
Rolul inteligenţei artificiale în sprijinirea managementului bolilor cardiovasculare va fi analizat în detaliu ca temă principală a Congresului anual al Societăţii Europene de Cardiologie, din acest an, care va avea loc în perioada 28–31 august 2026, la München, în Germania.
