Detecção e Previsão Precisas de Arritmias Atriais Utilizando Inteligência Artificial e Dispositivos Wearable de Consumo (REMOTE-AF2)

A fibrilhação auricular (FA) é a arritmia cardíaca mais prevalente, afetando mais de um milhão de pessoas no Reino Unido. Está associada a um aumento da morbilidade e mortalidade cardiovascular e custa ao SNS entre 1,4 mil milhões e 2,5 mil milhões de libras anualmente. Os métodos atuais para detetar a FA incluem a palpação do pulso oportunista, eletrocardiogramas (ECG) de 12 derivações num único momento, monitorização Holter ambulatória e gravadores de loop implantáveis (GLIs). Os métodos de monitorização intermitente mais utilizados, como os ECG e a monitorização Holter, são limitados em termos de duração e têm rendimentos de deteção mais baixos para arritmias auriculares. No outro extremo do espetro, o GLI pode fornecer uma deteção de arritmia contínua e precisa, mas é invasivo e requer conhecimentos especializados para implantar, monitorizar e analisar.

Nos últimos anos, o uso de dispositivos móveis de saúde (mHealth) vestíveis surgiu como uma opção direta ao consumidor para monitorizar parâmetros como a frequência cardíaca e os níveis de atividade. De uma perspetiva clínica, oferecem potencialmente uma abordagem de investigação menos invasiva e económica, com soluções de monitorização remota para possivelmente prever e detetar a FA. Esta tecnologia tem um potencial significativo em termos de monitorização passiva, não invasiva e contínua para auxiliar no diagnóstico precoce e gestão da FA.

O estudo original REMOTE-AF (NCT05037136) desenvolveu uma metodologia inovadora para detetar a FA utilizando dados derivados de PPG de um dispositivo vestível. Este estudo irá melhorar ainda mais este trabalho fundamental, recrutando doentes para desenvolver um algoritmo multi-paramétrico com IA, utilizando dados derivados de PPG para detetar a FA.