DIC 26: Nem tudo é avanço

Sim, a IA pode ajudar muito

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Mas é preciso atenção aos achados

Sugerir Estenose Aortica grave pela análise da voz pode ser atraente

Mas será que apenas a voz foi analisada?

O sopro aórtico pode ter gerado um ruído de fundo ou um efeito anulador de frequências semelhantes da voz

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Então a IA ouviu o sopro?

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Mesma confusão ocorre na Amiloidose

Diagnóstico com 1 clipe apenas?

Mas foram pacientes idosos com parede posterior acima de 13 mm!

Só podia ser Amiloidose

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Prefiro a IA das máquinas de ecocardiograma

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Reconhecem bordas, realizam medidas e ajudam o médico

DIC 26: Quem precisa de ECG?

Quem tem pressa não gosta de ECG no ecocardiograma

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A Philips retirou o problema

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Faz as medidas sem os cabos e eletrodos

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Também faz todas as medidas , mede volume e fração de ejeção automaticamente, no aparelho intermediário

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Empresa parece ter ouvido o cliente brasileiro que tem conta para pagar

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Pode reduzir o tempo de exame em 50%

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Vantagem concreta

DIC 26: Philips aprendeu geometria?

Incrível análise da contração segmentar

Sem usar o Strain?

Como?

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Não consegue ver espessamento

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Sobra apenas a geometria

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A IA já havia escolhido a geometria para analisar o Ecoestresse em estudo britânico

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Será?

Philips a um passo de analisar Ecoestresse com exatidão…

Entenda o básico de uma pesquisa

O que uma moeda nos ensina sobre estatística e ciência?

Ao jogar uma moeda 20 vezes — dando um passo à esquerda para cara e à direita para coroa —, você provavelmente terminará longe da origem. Poucos lançamentos não garantem a proporção teórica de 50/50. Mas, ao repetir o processo 10 mil vezes, o equilíbrio estatístico se impõe e você voltará ao ponto de partida.

Na ciência, ocorre o mesmo: para confirmar um resultado sem a interferência do acaso, é indispensável realizar um número elevado de experimentos. É por isso que estudos com poucos pacientes ou sem grupo controle servem apenas para levantar hipóteses, jamais para comprovar eficácia.

O que aconteceu com a evolução dos aparelhos na resolução de imagem?

Screenshot

Antes de trocar de aparelho, você precisa responder esta pergunta.

Por que a evolução dos aparelhos não trouxe elevação da sensibilidade para isquemia no Ecoestresse?

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Na tomografia foi evidente, ao passar de 16 canais detectores para 64, tudo mudou. Com 128 detectores, analisar coronária na tomografia ficou fácil e confiável.

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Por que isto não aconteceu na ecocardiografia?

Os cristais evoluiram, o tratamento de imagem evoluiu, existe o pulso invertido, controle automático do ganho em profundidade e a taxa de quadros aumentou.

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As empresas quase não falam mais de Ecoestresse.

Não tem novidade para apresentar.

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As novas modalidades não servem para ecoestresse.

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Para nossa sorte, o problema também afeta a RMC e mesmo a Tomografia na análise de isquemia induzida.

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Todas estacionadas em 85% de sensibilidade.

ICfep ainda engana

É uma fraqueza que as medidas ecocardiográficas e invasivas não tenham sido analisadas de forma cega, introduzindo o potencial de viés do observador.

Além disso, o registro das velocidades venosas pulmonares mostrado na Figura
4F parece conter artefatos (além de uma aparente mudança de tempo dos sinais de velocidade em relação ao ECG), levantando preocupações sobre a qualidade da medição e se isso pode ter contribuído para a utilidade limitada observada da relação entre a velocidade sistólica/diastólica venosa pulmonar.

Finalmente, a disfunção transitória do AE (‘atordoamento atrial’) após episódios recentes de fibrilação atrial pode ter afetado a associação entre a tensão do reservatório do AE, o índice de volume do AE e a pressão do AE e também pode ter contribuído para a especificidade relativamente baixa na Etapa 2 do algoritmo.

Conclusão

O estudo apoia a diretriz ASE1 de 2025 como um método clinicamente mais aplicável para estimar o LAP. Comparado com as recomendações ASE/EACVI de 2016,2 ele melhora significativamente a viabilidade e a sensibilidade para detectar LAP elevado, mantendo precisão geral semelhante, embora ao custo de menor especificidade.

https://doi.org/10.1093/ehjci/jeag134