Artificial Intelligence for Direct-to-Physician Reporting of Ambulatory Electrocardiography

Johnson, L. S.

doi:10.1038/s41591-025-03516-x

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DeepRhythmAI

Artificial Intelligence for Direct-to-Physician Reporting of Ambulatory Electrocardiography

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 14.606 registos de ECG ambulatório anotados batimento a batimento, uma leitura por IA comunicada diretamente ao médico melhorou a sensibilidade para arritmias críticas face a painéis de consenso de cardiologistas em comparação com técnicos de ECG certificados.

N

14 606doentes

Desenho

Comparação de exatidão diagnóstica não aleatorizada face a 17 painéis de consenso de cardiologistas

Desfecho

Sensibilidade para arritmias críticas versus a anotação do painel de consenso de cardiologistas

Relevância

3Complementar — contexto, não conhecimento obrigatório.

ResultadoSensibilidade para arritmias críticas 98,6 % (IC de 95 % 97,7–99,4) vs. 80,3 % (IC de 95 % 77,3–83,3) para 167 técnicos; falsos negativos 3,2 vs. 44,3 por 1.000 doentes (risco relativo de diagnóstico falhado 14,1 para os técnicos, IC de 95 % 10,4–19,0); falsos positivos 12 vs. 5 por 1.000 doentes-dia.

Johnson LS, et al. Nat Med. 2025;31(3):925-931. 10.1038/s41591-025-03516-x

Discussão e crítica

A maior comparação direta de IA contra técnicos humanos no ECG ambulatório, apoiando o relatório por IA em primeira linha com revisão médica. É um estudo de exatidão, não um ensaio de desfechos: o padrão de referência foi uma amostra aleatória de 5.235 eventos adjudicada por cardiologistas, e não todos os registos, a comparação não foi aleatorizada e o preço da sensibilidade muito elevada foi uma maior carga de falsos positivos que os médicos têm de absorver.