INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE RISCO DE FIBRILAÇÃO ATRIAL

Pedro Alexandre Leite de Almeida; Antônio Francisco de Lima Filho; Paloma Horrana Almeida Silva; Edkayo Cezar Fonseca De Farias; Rodrigo Luiz de Jesus Nunes; Serena Maria Lé Pinto; Nayla Lima dos Santos; Lívia Beatriz De Aquino Cavalcante

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Trabalho

Título do Trabalho

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE RISCO DE FIBRILAÇÃO ATRIAL

Autores

Pedro Alexandre Leite de Almeida
Antônio Francisco de Lima Filho
Paloma Horrana Almeida Silva
Edkayo Cezar Fonseca De Farias
Rodrigo Luiz de Jesus Nunes
Serena Maria Lé Pinto
Nayla Lima dos Santos
Lívia Beatriz De Aquino Cavalcante

Modalidade

Resumo simples

Área temática

Tecnologias Emergentes em Cardiologia

Data de Publicação

21/05/2025

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/ii-congresso-nacional-de-cardiologia-multidisciplinar-519735/1095959-inteligencia-artificial-na-predicao-de-risco-de-fibrilacao-atrial

ISBN

978-65-272-1350-5

Palavras-Chave

Inteligência artificial, Fibrilação atrial, Predição de risco.

Resumo

Introdução: A fibrilação atrial (FA) é a arritmia sustentada mais comum na prática clínica e está associada a um risco aumentado de acidente vascular cerebral, insuficiência cardíaca e mortalidade. A detecção precoce da FA é essencial para a implementação de estratégias preventivas eficazes. No entanto, a identificação de indivíduos em risco permanece um desafio, uma vez que os fatores predisponentes variam amplamente entre diferentes populações. O avanço da inteligência artificial (IA) na área médica tem possibilitado o desenvolvimento de algoritmos preditivos, capazes de detectar padrões ocultos e melhorar a estratificação de risco para FA, otimizando o rastreamento e o manejo clínico. Objetivo: Avaliar o impacto do uso de inteligência artificial na predição de risco de fibrilação atrial, analisando sua eficácia na identificação precoce da arritmia e sua crescente aplicabilidade. Metodologia: Foi realizada uma revisão de literatura utilizando as bases de dados MEDLINE/PubMed. A busca incluiu os descritores "Artificial Intelligence" AND "Atrial Fibrillation" AND "Risk Prediction". Foram selecionados artigos originais publicados entre 2020 e 2025, disponíveis em inglês e com acesso ao texto completo. Dos 7 resultados disponíveis, 4 estudos foram aptos para nossa análise, compondo o resumo. Resultados: Modelos baseados em IA demonstraram alto desempenho na predição de risco de FA ao utilizar dados clínicos e parâmetros cardíacos, como variabilidade da frequência cardíaca e desequilíbrio autonômico. O uso de aprendizado profundo permitiu a identificação de novos fatores de risco e padrões subclínicos, oferecendo maior precisão diagnóstica em comparação com métodos convencionais. Além disso, a incorporação de algoritmos preditivos em estratégias de triagem reduziu significativamente o número de pacientes necessários para rastreamento, otimizando recursos e melhorando a detecção da FA não diagnosticada. Evidências sugerem que o estado socioeconômico e fatores psicossociais também podem influenciar o risco de FA, indicando a necessidade de uma abordagem multidimensional na predição da doença. Conclusões: A inteligência artificial apresenta um papel promissor na predição de risco de fibrilação atrial, permitindo uma abordagem mais eficiente e personalizada para identificação precoce da doença. O uso de algoritmos preditivos pode facilitar o direcionamento de estratégias de rastreamento e intervenção, reduzindo a incidência de complicações associadas à FA. Estudos adicionais são necessários para validar e aprimorar esses modelos, garantindo sua aplicabilidade em diferentes populações e cenários clínicos.

Título do Evento: II Congresso Nacional de Cardiologia Multidisciplinar
Título dos Anais do Evento: Anais do II Congresso Nacional de Cardiologia Multidisciplinar
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

ALMEIDA, Pedro Alexandre Leite de et al.. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE RISCO DE FIBRILAÇÃO ATRIAL.. In: Anais do II Congresso Nacional de Cardiologia Multidisciplinar. Anais...Sete Lagoas(MG) online, 2025. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/ii-congresso-nacional-de-cardiologia-multidisciplinar-519735/1095959-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-NA-PREDICAO-DE-RISCO-DE-FIBRILACAO-ATRIAL. Acesso em: 31/08/2025