Modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina demonstram potencial para melhorar a estratificação de risco para parada cardíaca súbita e arritmias ventriculares letais em comparação com ferramentas convencionais.
Revisão
A parada cardíaca súbita devido a arritmias ventriculares letais é uma das principais causas de mortalidade em todo o mundo e resulta em mais anos de vida potencial perdidos do que qualquer câncer individual. A maioria desses eventos de parada cardíaca súbita ocorre de forma inesperada em indivíduos que não foram identificados como de alto risco devido à inadequação das ferramentas atuais de estratificação de risco. Ferramentas de inteligência artificial estão sendo cada vez mais utilizadas para resolver problemas complexos e estão prontas para ajudar com essa grande necessidade não atendida no campo da eletrofisiologia clínica. Ao explorar conjuntos de dados grandes e detalhados, os modelos de predição baseados em inteligência artificial têm o potencial de aprimorar a estratificação de risco de arritmias ventriculares letais. Esta revisão apresenta uma síntese da literatura publicada e uma discussão sobre futuras direções neste campo.
Holmström et al. (Ter,) conduziram uma revisão em Arritmias Ventriculares e Parada Cardíaca Súbita. A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina vs. Ferramentas convencionais de estratificação de risco foram avaliados. Modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina demonstram potencial para aprimorar a estratificação de risco para parada cardíaca súbita e arritmias ventriculares letais em comparação com ferramentas convencionais.