Uma IA para detectar infarto foi capaz de identificar, a partir do eletrocardiograma, o tipo mais grave da doença e de indicar a artéria coronária bloqueada. O modelo, descrito em estudo publicado na revista Nature Communications, ainda é experimental e foi desenvolvido por uma colaboração entre a Universidade de Uppsala, na Suécia, e a USP, com participação do InCor.
A ferramenta analisa o eletrocardiograma de 12 derivações para detectar a oclusão coronariana aguda. Veja como o modelo foi treinado, os resultados da validação, as ressalvas apontadas e o que o avanço pode representar para a gestão de clínicas e instituições de saúde.
Modelo analisa o ECG de 12 derivações
O sistema foi criado para identificar a oclusão coronariana aguda, forma mais grave de infarto, e apontar qual artéria está obstruída. O eletrocardiograma é um exame já usado na rotina de emergências.
O objetivo é apoiar a identificação de casos em que o bloqueio exige atenção imediata. A ferramenta, porém, é uma proposta em fase de pesquisa e não está em uso clínico.
Treinamento usou mais de 540 mil eletrocardiogramas
Para treinar o modelo, os pesquisadores utilizaram 540.372 eletrocardiogramas de 225.884 pacientes atendidos em serviços de emergência na Suécia entre 2005 e 2016. Nesse grupo, havia 1.583 casos de oclusão aguda e 4.279 de infarto sem oclusão aguda, todos confirmados por angiografia coronariana.
A confirmação pelo exame de imagem é um ponto importante, pois permite comparar o resultado do algoritmo com o diagnóstico definitivo de cada paciente.
Validação no InCor e em outras bases
A validação incluiu 401 pacientes do InCor atendidos entre 2017 e 2024, sendo 165 com oclusão e 236 sem. Os pesquisadores também usaram dados públicos europeus e um banco de dados da UFMG.
Nos testes, o modelo teve taxa de acerto de cerca de 96% nos casos com alterações típicas do segmento ST no eletrocardiograma. Nos casos em que essas alterações não são evidentes, a taxa foi de 82%, menor, mas ainda elevada para situações mais difíceis de reconhecer.
O uso de dados de origens diferentes, da Suécia, do Brasil e de bases públicas europeias, permite avaliar o modelo em populações e serviços distintos, ainda que isso não substitua testes em atendimento real.
Ressalvas: apoio ao médico, sem substituir a avaliação clínica
Os resultados sugerem potencial para auxiliar a triagem, mas a ferramenta apoia, e não substitui, o julgamento médico. A análise em tempo real é uma expectativa futura, e não uma funcionalidade disponível hoje.
A próxima etapa é validar o desempenho em condições reais de atendimento no InCor. Além disso, a adoção na prática clínica depende de aprovação da Anvisa, o que significa que ainda há um caminho regulatório a percorrer. Em outras palavras, o estudo representa um passo inicial, e não uma ferramenta pronta para uso nos serviços de saúde.
O que isso muda para clínicas e instituições de saúde
Para clínicas, consultórios e hospitais, o estudo não muda condutas atuais, mas mostra como a inteligência artificial pode ser aplicada a exames já realizados na rotina. Como o modelo ainda não foi validado em atendimentos reais nem aprovado por órgão regulador, o mais adequado é acompanhar os próximos passos da pesquisa.
Na gestão, o tema reforça a importância de registros organizados e de dados de qualidade, base para qualquer ferramenta de apoio à decisão. Também mantém em evidência o papel do médico na interpretação dos exames e nas decisões de cuidado.
A IA para detectar infarto ainda precisa de validação em condições reais, mas já indica caminhos para o apoio ao diagnóstico. A QuarkClinic acompanha as principais mudanças e tendências do setor de saúde e ajuda clínicas e consultórios a organizar a gestão com mais segurança.
