O Uso da Inteligência Artificial no Diagnóstico da Amiloidose Cardíaca: Revisão Integrativa

Resumo

Fundamento:

A amiloidose cardíaca é uma forma rara de cardiomiopatia infiltrativa caracterizada pela deposição de proteínas no miocárdio, resultando em aumento da espessura parietal, comprometimento da função ventricular e possível progressão para insuficiência cardíaca. O diagnóstico é desafiador devido à baixa prevalência da doença e à inespecificidade das manifestações clínicas. Nesse cenário, a aplicação da inteligência artificial (IA) à análise de exames médicos surge como estratégia promissora para detecção precoce, diagnóstico mais preciso e início oportuno do tratamento.

Métodos:

Realizou-se revisão integrativa da literatura sobre o uso da IA no diagnóstico da amiloidose cardíaca. Foram pesquisados artigos publicados entre 2019 e 2024 nas bases de dados PubMed, Scopus, Web of Science, Embase e Cochrane Library.

Resultados:

Dos 420 artigos inicialmente identificados, 21 atenderam aos critérios de elegibilidade e foram incluídos na análise final. Observou-se predomínio de estudos observacionais retrospectivos com aplicação de modelos de aprendizado de máquina. Entre as modalidades diagnósticas avaliadas em associação com IA, o eletrocardiograma e o ecocardiograma foram os exames mais frequentemente estudados.

Conclusão:

A IA demonstra elevado potencial para aprimorar o rastreio e o diagnóstico da amiloidose cardíaca quando aplicada à análise de exames clínicos e de imagem. Os achados desta revisão indicam que a IA pode acelerar o processo diagnóstico, reduzir a necessidade de procedimentos invasivos e otimizar o uso de recursos em saúde. Entretanto, para ampliar sua integração à prática clínica e sua capacidade de generalização, são necessários aprimoramentos adicionais nos modelos e validações em populações mais diversas.