Repeat variation and definition dependence of ECG/VCG markers: an exploratory audit of one implementation (LoopLens 10.1)

O coração humano bate com um ritmo que é tão único quanto uma impressão digital, mas fala uma linguagem escrita em eletricidade. Quando os médicos colocam adesivos no peito de um paciente, eles estão capturando essa história elétrica em uma tira de papel ou em uma tela digital, criando um traçado conhecido como eletrocardiograma. Por mais de um século, esta ferramenta tem sido o padrão para verificar a saúde do coração, permitindo que os médicos identifiquem irregularidades ao observar a forma e o tempo das ondas. No entanto, a história que o coração conta nem sempre é a mesma história que a máquina escreve. Os números que um computador cospe dependem fortemente de como o software foi construído, quais fórmulas matemáticas ele utiliza para traduzir os sinais brutos e exatamente onde o ser humano ou a máquina decide que uma onda começa e termina. Isso cria um problema: se dois programas de computador diferentes olham para o mesmo batimento cardíaco, eles podem medir a duração de um pulso de forma diferente, ou calcular o ângulo da força elétrica em uma direção diferente. Isso cria um problema: se os números mudam com base na ferramenta utilizada, em vez da saúde real do paciente, torna-se difícil saber se uma mudança na leitura significa que o paciente está melhorando, piorando, ou se o computador simplesmente mudou de ideia.

Um pesquisador da Universidade Johannes Kepler de Linz partiu para investigar o quanto essas medições dependem do software e das regras específicas utilizadas para criá-las. O estudo focou em um software específico chamado LoopLens, versão 10.1, que é projetado para encontrar automaticamente os pontos de início e fim das ondas cardíacas e calcular várias medições a partir delas. O pesquisador não perguntou se o software poderia diagnosticar uma doença ou prever um ataque cardíaco. Em vez disso, a pergunta era mais simples e fundamental: se você pegar a mesma gravação cardíaca e passá-la pelo software duas vezes, ou se você alterar o mapa matemático que o software usa para traduzir o sinal, o quanto os números mudam? Para encontrar a resposta, o pesquisador reuniu uma coleção massiva de gravações cardíacas de um banco de dados público contendo dezenas de milhares de pacientes. Eles observaram pares de gravações feitas da mesma pessoa em um intervalo de poucas horas para ver o quanto os números flutuam naturalmente. Eles também testaram o que acontecia quando substituíam as fórmulas matemáticas usadas para reconstruir a forma elétrica 3D do coração a partir do registro padrão de 12 derivações. Finalmente, compararam as marcações automáticas do software de onde uma onda começa com as marcações feitas por especialistas humanos.

Os resultados revelaram que os números produzidos pelo software são muito menos estáveis do que se poderia esperar. Ao observar milhares de pares de gravações feitas da mesma pessoa com apenas algumas horas de diferença, as medições variaram significamente. Para a duração do pulso elétrico principal, conhecido como complexo QRS, a diferença entre duas medições do mesmo coração pôde ser de até 27 milissegundos. Para o tempo que o coração leva para se recarregar, conhecido como intervalo QT, a variação foi ainda maior, chegando a quase 62 milissegundos. No mundo das medições cardíacas, onde os médicos frequentemente buscam mudanças de apenas alguns milissegundos para tomar decisões críticas, esses desvios são substanciais. O estudo descobriu que, para muitas das medições, o software não conseguia distinguir de forma confiável entre uma mudança real e o ruído natural do processo de medição. Apenas uma pequena fração das medições mostrou um alto nível de consistência, enquanto a maioria mostrou concordância moderada a baixa. Isso significa que, se um médico vê um número mudar ligeiramente entre duas visitas, pode ser um sinal de um problema de saúde real, ou pode ser simplesmente o resultado do software medindo o mesmo coração de forma ligeiramente diferente a cada vez.

A investigação também mostrou que a escolha do mapa matemático usado para reconstruir a forma 3D do coração tem um efeito profundo nos resultados. O software pode usar diferentes conjuntos de regras para traduzir o registro plano de 12 derivações em uma visão tridimensional. Quando o pesquisador substituiu um conjunto de regras por outro, mais de 60 por cento das medições mudaram o suficiente para serem consideradas dependentes das regras específicas utilizadas. Na verdade, nenhuma medição permaneceu perfeitamente estável quando as regras foram alteradas. Isso sugere que o número que um médico vê não é apenas uma propriedade do coração, mas uma propriedade do coração combinada com as escolhas matemáticas específicas feitas pelo software. Mesmo pequenos ajustes em onde o software decide que uma onda começa ou termina poderiam deslocar os resultados. Quando o pesquisador testou a capacidade do software de encontrar o início da onda P, que representa o sinal elétrico que desencadeia o aperto do coração, o erro foi de 14 milissegundos quando comparado a especialistas humanos usando um conjunto de regras. Quando o ponto de referência foi alterado para um padrão diferente, o erro caiu para apenas 1 milissegundo. Isso demonstra que a definição de um limite é tão importante quanto a própria medição.

O estudo também observou como essas medições se sustentavam em outros conjuntos de dados e comparou o software com outras ferramentas. Em gravações feitas com até um dia de diferença, a variação foi semelhante ou ligeiramente melhor do que a vista no primeiro conjunto de dados, mas o pesquisador não pôde afirmar definitivamente se o software era melhor ou pior do que outras ferramentas porque as condições não eram idênticas. Quando o software foi testado em gravações de um ensaio clínico onde pacientes tomaram medicamentos conhecidos por afetar o tempo cardíaco, o software identificou corretamente a direção da mudança para todos os três medicamentos que deveriam prolongar o tempo de recarga do coração. No entanto, o tamanho da mudança medida pelo software nem sempre coincidia com o tamanho medido pelos anotadores originais do ensaio. Em alguns casos, o software e os anotadores humanos discordaram sobre a magnitude do efeito e, em um caso, o software detectou uma mudança na largura do pulso que os anotadores humanos não viram. Isso indica que, embora o software possa detectar que algo está acontecendo, os números exatos que ele produz dependem de como ele foi construído e de como foi instruído a olhar para os dados.

Em última análise, a pesquisa conclui que os números gerados por ferramentas automatizadas de análise cardíaca não são verdades absolutas, mas sim interpretações que dependem fortemente das regras internas do software. A variação vista entre medições feitas com horas de intervalo, a sensibilidade ao mapa matemático usado e a dependência de como os limites são definidos significam que um único número não pode ser tomado isoladamente. O estudo não afirma que essas ferramentas são inúteis, mas mostra que sua confiabilidade é limitada. Para que um médico confie em uma medição, ele deve entender que o valor está vinculado à versão específica do software e às regras específicas usadas para gerá-lo. As descobertas sugerem que, antes que essas medições possam ser usadas para tomar decisões sobre a saúde de um paciente, as fontes de variação devem ser compreendidas e separadas da condição real do coração. O trabalho serve como um lembrete de que, na era digital, as ferramentas que usamos para medir o corpo humano são tanto parte da história quanto o próprio corpo.