mais simples , menor treino do operador , menos cortes e menor tempo gasto na aquisição de imagem ( em média demora 5 minutos ). Tem como objectivo a identificação da presença ou ausência de um ou vários achados especÃficos usando um protocolo pré-estabelecido . 2 , 3 A interpretação pode fazer-se indicando apenas a ausência ou presença dessas anormalidades , sem descrição exaustiva da mesma .
Estes dados devem ser integrados pelo médico especialista em medicina desportiva , em conjunto com os outros elementos da história , exame clÃnico e electrocardiograma , para poder imediatamente formular o diagnóstico final . Esta metodologia parece diminuir de forma muito significativa o numero de refenciações à especialidade de cardiologia .
Em caso de dúvida ou sempre que os dados ecocardiograficos forem considerados relevantes para a decisão final , o atleta deve ser orientado para realização de um ecocardiograma completo com relatório descritivo formal . Um médico que adquiriu conhecimentos apenas suficientes para a realização de ecocardiogramas focados não deve avaliar um doente cardÃaco sintomático . O desportista deve também ser avisado que este exame se enquadra numa nova metodologia de avaliação que pode não dispensar a realização posterior de um ecocardiograma clássico . 2
Medidas obtidas com ecografia limitada e ecografia padrão 1
Neste âmbito limitado da avaliação médico-desportiva , e seguindo as recomendações internacionais , parece relativamente consensual a divulgação destas metodologias e respetivo treino . 1 , 4 O estudo citado por Corrado ( Yim e al ) mostrou uma redução de 33 % das referenciações de atletas suspeitos de doença cardÃaca e ainda que as medições realizadas por não ecocardiografistas ( ecografia focada ) tinham sido estatisticamente idênticas à s obtidas com a ecografia formal . Não parece , no entanto , que no artigo do Prof . Corrado e colaboradores 1 se utilize com rigor a terminologia proposta pela Sociedade Americana de Ecocardiografia no que se refere aos termos focado e limitado . De qualquer modo , transparece de uma forma muito clara a utilidade potencial da ecocardiografia focada quando incluÃda no exame de avaliação medico-desportiva , até porque os custos foram consideravelmente atenuados , diminuindo até o número de atletas referenciados para a especialidade . 5
Espera-se que os trabalhos de investigação atualmente em curso contribuam a curto prazo para a melhor caracterização estrutural do coração do atleta e consequente melhoria dos critérios ecocardiográficos de anormalidade , à semelhança do que se passou com os critérios eletrocardiográficos desde 2005 até ao presente .
Quanto ao futuro , os autores ( 2 ) salientaram que a aprendizagem automática ( machine-learning technology ) pode expandir consideravelmente o uso da ecografia para triagem e diagnóstico . Estão continuamente a ser produzidas enormes quantidades de imagens ecográficas , a maior parte das quais não são usadas por médicos para diagnóstico . Essas mesmas imagens podem ser interpretadas com técnicas de aprendizagem automática para ajudar a avaliar a acurácia das avaliações clÃnicas . As imagens associadas com a máxima acurácia para cada patologia podem ser usadas com algoritmos de aprendizagem automática para desenvolver algoritmos de aprendizagem automática cognitivos . Estes algoritmos podem ser utilizados como suporte ao diagnóstico , assinalando desvios para análise mais detalhada pelos médicos . A computação cognitiva empregue na aprendizagem automática pode potenciar a acurácia dos diagnósticos feitos por operadores inexperientes e reduzir os custos da medicina . Há desafios óbvios na transição para a big data e a aprendizagem automática cognitiva mas parecem ofuscar-se perante os potenciais benefÃcios . 2
Bibliografia
1 . Lucas C , Kerkhof DL , Briggs JE , Corrado GD . The Use of Echocardiograms in Preparticipation Examinations . Current Sports Medicine Reports . 2017 ; 16 ( 2 ): 77-83 .
2 . Spencer KT , Kimura BJ , Korcarz CE , Pellikka PA , Rahko PS , Siegel RJ . Focused Cardiac Ultrasound : Recommendations from the American Society of Echocardiography . Journal of the American Society of Echocardiography . 2013 ; 26 ( 6 ): 567-581 .
3 . Mirabel M , Celermajer D , Beraud AS , Jouven X , Marijon E , Hagege AA . Pocket-sized focused cardiac ultrasound : strengths and limitations . Archives of cardiovascular diseases . 2015 ; 108 ( 3 ): 197-205 .
4 . Neskovic AN , Edvardsen T , Galderisi M , et al . Focus cardiac ultrasound : the European Association of Cardiovascular Imaging viewpoint . European heart journal cardiovascular Imaging . 2014 ; 15 ( 9 ): 956-960 .
5 . Yim ES , Basilico F , Corrado G . Early screening for cardiovascular abnormalities with preparticipation echocardiography : utility of focused physician-operated echocardiography in preparticipation screening of athletes . Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine . 2014 ; 33 ( 2 ): 307-313 .
4 Julho 2017 www . revdesportiva . pt
mais simples, menor treino do
operador, menos cortes e menor
tempo gasto na aquisição de
imagem (em média demora 5
minutos). Tem como objectivo
a identificação da presença ou
ausência de um ou vários achados
especÃficos usando um protocolo
pré-estabelecido. 2,3 A interpretação
pode fazer-se indicando apenas
a ausência ou presença dessas
anormalidades, sem descrição
exaustiva da mesma.
Estes dados devem ser integrados
pelo médico especialista em medi-
cina desportiva, em conjunto com os
outros elementos da história, exame
clÃnico e electrocardiograma, para
poder imediatamente formular o
diagnóstico final. Esta metodologia
parece diminuir de forma muito sig-
nificativa o numero de refenciações
à especialidade de cardiologia.
Em caso de dúvida ou sempre
que os dados ecocardiograficos
forem considerados relevantes para
a decisão final, o atleta deve ser
orientado para realização de um
ecocardiograma completo com rela-
tório descritivo formal. Um médico
que adquiriu conhecimentos apenas
suficientes para a realização de
ecocardiogramas focados não deve
avaliar um doente cardÃaco sinto-
mático. O desportista deve tam-
bém ser avisado que este exame se
enquadra numa nova metodologia
de avaliação que pode não dispensar
a realização posterior de um ecocar-
diograma clássico. 2
Neste âmbito limitado da avalia-
ção médico-desportiva, e seguindo
as recomendações internacionais,
parece relativamente consensual a
divulgação destas metodologias e
respetivo treino. 1,4 O estudo citado
por Corrado (Yim e al) mostrou uma
redução de 33% das referenciações
de atletas suspeitos de doença
cardÃaca e ainda que as medições
realizadas por não ecocardiogra-
fistas (ecografia focada) tinham
sido estatisticamente idênticas à s
obtidas com a ecografia formal. Não
parece, no entanto, que no artigo
do Prof. Corrado e colaboradores 1
se utilize com rigor a terminologia
proposta pela Sociedade Ameri-
cana de Ecocardiografia no que se
refere aos termos focado e limitado.
De qualquer modo, transparece
de uma forma muito clara a utili-
dade potencial da ecocardiografia
focada quando incluÃda no exame
de avaliação medico-desportiva, até
porque os custos foram considera-
velmente atenuados, diminuindo até
o número de atletas referenciados
para a especialidade. 5
Espera-se que os trabalhos de
investigação atualmente em curso
contribuam a curto prazo para a
melhor caracterização estrutural
do coração do atleta e consequente
melhoria dos critérios ecocardio-
gráficos de anormalidade, à seme-
lhança do que se passou com os
critérios eletrocardiográficos desde
2005 até ao presente.
Quanto ao futuro, os autores (2)
salientaram que a aprendizagem
Medidas obtidas com ecografia limitada e ecografia padrão 1
4 Julho 2017 www.revdesportiva.pt
automática (machine-learning techno-
logy) pode expandir consideravelmente
o uso da ecografia para triagem e
diagnóstico. Estão continuamente a
ser produzidas enormes quantidades
de imagens ecográficas, a maior
parte das quais não são usadas por
médicos para diagnóstico. Essas
mesmas imagens podem ser inter-
pretadas com técnicas de aprendiza-
gem automática para ajudar a
avaliar a acurácia das avaliações
clÃnicas. As imagens associadas com
a máxima acurácia para cada
patologia podem ser usadas com
algoritmos de aprendizagem auto-
mática para desenvolver algoritmos
de aprendizagem automática
cognitivos. Estes algoritmos podem
ser utilizados como suporte ao
diagnóstico, assinalando desvios
para análise mais detalhada pelos
médicos. A computação cognitiva
empregue na aprendizagem auto-
mática pode potenciar a acurácia
dos diagnósticos feitos por operado-
res inexperientes e reduzir os custos
da medicina. Há desafios óbvios na
transição para a big data e a aprendi-
zagem automática cognitiva mas
parecem ofuscar-se perante os
potenciais benefÃcios. 2
Bibliografia
1. Lucas C, Kerkhof DL, Briggs JE, Corrado GD.
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