AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NA DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE ARRITMIAS EM ELETROCARDIOGRAMAS: ESTUDO OBSERVACIONAL COMPARATIVO

Descrição

As arritmias cardíacas representam importante causa de morbimortalidade e o eletrocardiograma (ECG) permanece como exame central para sua detecção e classificação. Apesar de amplamente disponível, a interpretação eletrocardiográfica pode variar conforme a experiência do profissional e a qualidade técnica do traçado, o que reforça a necessidade de investigar ferramentas de apoio diagnóstico. Este projeto tem como objetivo avaliar o desempenho de um modelo multimodal de inteligência artificial generativa na detecção e classificação de arritmias em ECGs, utilizando como referência diagnóstica a avaliação independente e consensual de especialistas. Trata-se de estudo observacional, analítico, transversal e exploratório, a ser realizado com ECGs de pacientes atendidos no Hospital Universitário Júlio Bandeira, após aprovação ética. Os exames serão previamente anonimizados e avaliados pela IA por meio de prompt padronizado. As respostas serão comparadas ao padrão de referência estabelecido por especialistas cegados para o resultado da IA. Serão calculadas acurácia, sensibilidade, especificidade, valores preditivos, F1-score, matriz de confusão e coeficiente Kappa, com intervalos de confiança de 95%. Quando houver escore de confiança disponível, será avaliada a curva ROC e a área sob a curva. Espera-se que o estudo contribua para avaliar a viabilidade da IA como ferramenta complementar à interpretação de ECGs, sem substituir o julgamento clínico. Como limitações, prevê-se a natureza unicêntrica, o tamanho amostral exploratório e a dependência da qualidade das imagens dos ECGs. Palavras-chave: Arritmias cardíacas; Eletrocardiografia; Inteligência artificial.