Papel da biometria cardíaca automatizada assistida por inteligência artificial na triagem pré-natal para coarctação da aorta

Objetivo Apesar dos avanços notáveis na medicina fetal e no diagnóstico pré-natal de cardiopatias congênitas, cerca de 60% dos recém-nascidos com coarctação isolada da aorta (CoA) não são identificados antes do nascimento. A detecção pré-natal da CoA demonstrou ter um impacto significativo nas taxas de sobrevivência dos bebês afetados. Para isso, a implementação da inteligência artificial (IA) na ultrassonografia fetal pode representar um avanço revolucionário. Nosso objetivo foi investigar se o uso de medidas biométricas cardíacas automatizadas com IA durante o exame de anomalias entre 18 e 22 semanas melhoraria a identificação de fetos em risco de desenvolver CoA. Métodos Desenvolvemos um modelo de IA capaz de identificar planos cardíacos padrão e realizar medições biométricas cardíacas automatizadas. Nossos dados consistiram em imagens de ultrassonografia obstétrica e dados de desfechos de gestações entre 2008 e 2018, coletados de quatro regiões distintas na Dinamarca. Casos com diagnóstico pós-natal de CoA foram pareados com controles saudáveis na proporção de 1:100 e combinados por idade gestacional com diferença máxima de 2 dias. As biometria cardíacas obtidas a partir das vistas de quatro câmaras e três vasos foram incluídas em um modelo preditivo baseado em regressão logística. Para avaliar sua capacidade preditiva, analisamos sensibilidade e especificidade em curvas ROC. Resultados No exame entre 18 e 22 semanas, a área e comprimento do ventrículo direito (VD), o diâmetro do ventrículo esquerdo (VE) e as razões entre áreas VD/VE e diâmetros da artéria pulmonar principal/aorta ascendente apresentaram diferenças significativas, com escores Z acima de 0,7, ao comparar os indivíduos com diagnóstico pós-natal de CoA (n = 73) e os controles saudáveis (n = 7300). Utilizando regressão logística e seleção reversa de variáveis, nosso modelo preditivo obteve uma área sob a curva ROC de 0,96 e especificidade de 88,9% com sensibilidade de 90,4%. Conclusões A integração da tecnologia de IA com medidas biométricas cardíacas automatizadas obtidas durante o exame de anomalias de 18 a 22 semanas tem potencial para melhorar substancialmente a performance da triagem para CoA fetal e, consequentemente, a taxa de detecção da CoA. Pesquisas futuras devem esclarecer como a tecnologia de IA pode ser usada para auxiliar na triagem e detecção de anomalias cardíacas congênitas a fim de melhorar os desfechos neonatais. © 2024 The Authors. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology publicado por John Wiley & Sons Ltd em nome da International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology.