Pesquisadores do InCor-USP e da Universidade de Uppsala, na Suécia, desenvolveram um modelo de inteligência artificial que detecta o tipo mais letal de infarto, causado pelo bloqueio total de uma artéria do coração, a partir do eletrocardiograma de 12 derivações.
Além de identificar a obstrução, a ferramenta aponta de forma inédita o local exato do bloqueio. O estudo foi publicado na revista Nature Communications.
O maior ganho aparece nos casos em que o exame não mostra os sinais clássicos de infarto. Nessas situações, o sistema reconheceu a oclusão em 82% das avaliações.
Por que cada minuto pesa no infarto
Quando uma artéria coronária fica totalmente obstruída, o músculo cardíaco deixa de receber oxigênio e morre de forma irreversível. “Nos casos de infarto agudo do miocárdio, as decisões precisam ser rápidas, pois cada minuto importa”, disse à Agência Fapesp José Eduardo Krieger, diretor do Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular do InCor e um dos autores do estudo.
O problema é que muitos infartos graves não exibem no traçado o supradesnivelamento do segmento ST, o chamado supra-ST, marcador clássico do diagnóstico. Há pacientes com 100% de oclusão cujo exame não traz os padrões esperados. Para confirmar o quadro, o médico precisa recorrer à dor torácica, à dosagem de troponina e a exames de imagem.
O dilema dentro da ambulância
Fora do hospital, a dúvida é ainda maior. As equipes de socorro precisam decidir se aplicam um trombolítico, remédio que desobstrui a artéria e salva vidas, mas pode causar efeitos graves, como um AVC hemorrágico. Para Krieger, a IA funciona “como um classificador de alta precisão que dá mais segurança para agir quando o benefício supera o risco”.
Treino na Suécia, teste no Brasil
O modelo aprendeu com 540.372 eletrocardiogramas de 225.884 pacientes atendidos em emergências suecas entre 2005 e 2016. Desse total, 1.583 exames eram de infartos por oclusão coronariana aguda (OMI, na sigla em inglês) e 4.279 de infartos sem oclusão. Os demais eram de pessoas sem infarto. Todos os casos de infarto foram conferidos com o cateterismo, o exame de referência para localizar bloqueios.
A validação usou 401 pacientes do InCor atendidos entre 2017 e 2024, sendo 165 com OMI e 236 sem. Os pesquisadores também usaram bases públicas europeias e um banco de dados da UFMG. É o primeiro modelo do tipo validado em população brasileira.
Segundo o coautor Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática do InCor, o acerto chega a 96% quando o exame mostra o supra-ST. Nos casos sem esse sinal, que são os mais difíceis na rotina clínica, o índice ficou em 82%.
Apoio ao médico, não substituto
Os autores ressaltam que a ferramenta ainda é experimental e foi pensada para apoiar a decisão clínica. “A IA não fornece o diagnóstico final nem substitui o julgamento clínico do médico”, afirma Krieger. Na avaliação dele, o sistema pode reduzir atrasos e erros em plantões com muitos pacientes ao mesmo tempo.
A meta de longo prazo é que o algoritmo leia o eletrocardiograma em tempo real e sinalize quase de imediato quem precisa de cateterismo urgente para restabelecer o fluxo sanguíneo.
Essa não é a primeira aplicação de IA à cardiologia: um estudo europeu já havia mostrado que algoritmos conseguem prever risco de infarto e AVC a partir de mamografias de rotina. A ferramenta também se soma a outros avanços no apoio ao diagnóstico, como o sistema da Microsoft que superou médicos generalistas em casos clínicos complexos, em estudo publicado na Science.
Próximos passos
O InCor pretende testar o modelo em condições reais de atendimento, comparando as respostas da IA com os vários exames que pacientes em quadros complexos fazem na rotina. A instituição já reúne uma base de 30 mil eletrocardiogramas revisados por especialistas. A adoção na prática clínica ainda depende de aprovação da Anvisa.
Para Krieger, a parceria com Uppsala confirmou que o sistema funciona em populações geneticamente muito diferentes, o que aumenta a confiança na ferramenta.