Revista de Medicina Desportiva Informa Julho 2017 - Page 6

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 específicos 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 clínico 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 cardíaco 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 cardíaca e ainda que as medições realizadas por não ecocardiografistas ( ecografia focada ) tinham sido estatisticamente idênticas às 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 incluída 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 clínicas . 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 benefícios . 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 .
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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 específicos 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 clínico 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 cardíaco 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 cardíaca e ainda que as medições realizadas por não ecocardiogra- fistas (ecografia focada) tinham sido estatisticamente idênticas às 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 incluída 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 clínicas. 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 benefícios. 2 Bibliografia 1. Lucas C, Kerkhof DL, Briggs JE, Corrado GD. FRW6RbV66&Fw&2&W'F6ЧFW֖F27W'&VB7'G2VF6P&W'G2#sb"srӃ2"7V6W"BW&$&6'4RVƖ&26VvV$f7W6VB6&F0VG&6VC&V6VFF2g&FRRЧ&666WGbV66&Fw&W&`FRW&666WGbV66&Fw&#3#bbScrS2֗&&V6VW&W"B&W&VB2WfVू&RvVvR6WB6VBf7W6V@6&F2VG&6VC7G&VwF2BƖ֗FЧF2&6fW2b6&Ff67V"F6V6W2#S2r#RBW6f2VGf&G6VBvFW&6W@f7W26&F2VG&6VCFRWW&V766Fb6&Ff67V"vrfWrЧBWW&VV'BW&6&Ff67RЦ"vr#CRSbӓcRU2&6Ɩ6b6'&FrV&ǒ67&VRЦrf"6&Ff67V"&&ƗFW2vF&W'F6FV66&Fw&WFƗG`f7W6VB66W&FVBV66&Fw&&W'F6F67&VVrbFWFW2W&bVG&6VBVF6Sff6W&bFRW&67FGWFRbVG&6VBVF6R#C32"3r32