Dados do Trabalho

Título

Uso da inteligência artificial com base em dados da capnografia na avaliação de indivíduos com dispneia na Unidade de Clínica Médica em hospital de referência do Distrito Federal

Resumo

Introdução: A dispneia é um desafio diagnóstico em hospitalizados, dado etiologia multifatorial. A capnografia avalia a pressão parcial de gás carbônico expirado (PETCO2), colaborando nessa avaliação. A inteligência artificial (IA) simula a capacidade humana de resolver problemas e auxilia em decisões clínicas. Objetivo: Objetivou-se avaliar a acurácia de uma forma de onda de capnografia na determinação de doenças cardíacas ou pulmonares usando a tecnologia de IA. Metodologia: Estudo transversal com avaliação por capnografia e de prontuários eletrônicos de 252 pacientes internados entre setembro de 2022 a fevereiro de 2023. Foram incluídos adultos, conscientes e orientados; e excluídos desacordados ou desorientados, sangramento ativo, incapazes de manter padrão respiratório estável por 3 minutos ou de preencher o TCLE. Dividiu-se os pacientes em cardiopatas, pneumopatas, cardiopatas e pneumopatas e não cardiopatas e não pneumopatas. Coletou-se os dados no capnógrafo e de prontuários eletrônicos. Seguido pela avaliação estatística e a elaboração do algoritmo de aprendizado profundo por classificação binária, diferenciando saudáveis e doentes por meio da análise de formas de onda de biossinais da capnografia.Resultados: Incluídos 252 casos, cerca de 60% homens. Os grupos foram compostos por: cardiopatas - 54, pneumopatas - 68, cardiopatas e pneumopatas - 74 e não cardiopatas e não pneumopatas - 56. Os grupos foram semelhantes com relação a idade, com média de 63.83 anos. Os pneumopatas apresentaram tendência a menor PETCO2 (28.64 ± 5.783, p = 0,08). O modelo de IA identificou o grupo de não cardiopatas e não pneumopatas, com um verdadeiro positivo de 88% e um verdadeiro negativo de 82%. O algoritmo de forma de onda de capnografia IA mostrou um desempenho médio de 86% de Acurácia, 85% de Especificidade, 85% de Revocação e 83% de Precisão, 84% de pontuação F1 e 85% de AUC-ROC.Conclusão: O formato de onda da capnografia é capaz de prever a presença de pneumopatia e cardiopatia. Entretanto, não distinguiu as patologias, divergindo da literatura, onde pneumopatas apresentam menor valor de PETCO2, desfecho possivelmente associado à estabilidade clínica na única análise. Foram limitadores, o estudo unicêntrico e N reduzido. São necessários estudos com maior N e com múltiplas avaliações de PETCO2 para validação de algoritmos diagnósticos.

Palavras Chave

Inteligência Artificial; Capnografia; Pressão parcial de Gás Carbônico Expirado

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