IA detecta infarto grave e localiza artéria bloqueada com alta precisão

Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) poderá ajudar médicos e socorristas a identificar o tipo mais letal de infarto – aquele causado pelo bloqueio total das artérias do coração.

O sistema, desenvolvido em uma colaboração internacional que uniu pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, e da Universidade de São Paulo (USP), tem a capacidade de analisar rapidamente os dados digitais do eletrocardiograma (ECG). Com isso, o modelo promete detectar a obstrução aguda e, de forma inédita, apontar o local exato onde a artéria está entupida.

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“Nos casos de infarto agudo do miocárdio, as decisões precisam ser rápidas, pois cada minuto importa. Se a artéria estiver totalmente obstruída e não permitir levar o oxigênio, o músculo cardíaco morre e isso é irreversível. Por isso, o tempo é o grande definidor [do prognóstico]. A ferramenta de IA poderá dar mais agilidade ao processo”, conta José Eduardo Krieger, diretor do Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular do Instituto do Coração (InCor-USP) e um dos autores do estudo, publicado na revista Nature Communications.

O modelo de IA descrito no artigo é o primeiro validado em população brasileira capaz de identificar e localizar infartos por oclusão coronariana usando apenas o ECG de 12 derivações – um exame rápido, acessível e de baixo custo que registra a atividade elétrica do coração sob diferentes ângulos. A ferramenta, que ainda é considerada experimental, permite reconhecer padrões que muitas vezes escapam à análise visual do exame, podendo auxiliar médicos na tomada de decisão.

Krieger explica que, quando o paciente não consegue chegar rapidamente ao hospital, os médicos nas ambulâncias enfrentam um dilema: decidir se aplicam ou não um medicamento para desobstruir a artéria (trombolítico). Essa medicação salva vidas, mas pode causar efeitos colaterais graves, como um acidente vascular cerebral (AVC) hemorrágico. “A IA funciona como um classificador de alta precisão que dá mais segurança para agir quando o benefício supera o risco”, afirma o pesquisador, que coordena um projeto apoiado pela Fapesp.

A expectativa é que, no futuro, o sistema de IA possa analisar os dados do ECG em tempo real, identificando quase que imediatamente os sinais de oclusão coronariana aguda. Isso permitiria que a equipe médica reconhecesse de modo precoce os pacientes que precisam de cateterismo urgente, agilizando assim o encaminhamento para a restauração do fluxo sanguíneo (reperfusão) quando necessário.

Sinais sutis

Identificar um infarto agudo do miocárdio e determinar qual artéria está obstruída nem sempre é uma tarefa simples. Isso porque muitos casos graves não apresentam no ECG o que médicos e cientistas chamam de “supradesnivelamento do segmento ST” (supra-ST), um marcador clássico no traçado do batimento cardíaco que indica o diagnóstico.

“Há pacientes com 100% de oclusão cujo ECG não apresenta os padrões clássicos esperados. Nessas situações, o médico precisa integrar informações clínicas, como a presença de dor torácica, exames laboratoriais para dosagem de biomarcadores cardíacos, como a troponina, e exames de imagem complementares para confirmar o diagnóstico. O problema é que, em um infarto, cada minuto conta. A IA ajuda a revelar sinais sutis que podem não ser vistos no traçado”, explica Krieger.

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O modelo de IA foi treinado a partir de 540.372 exames de ECGs obtidos de 225.884 pacientes atendidos em serviços de emergência na Suécia (entre os anos de 2005 e 2016). Do total de exames usados para treinar a tecnologia:

• 534.510 correspondiam a pacientes sem infarto do miocárdio (grupo-controle)
  
• 1.583 a pacientes com infarto por oclusão coronariana aguda (OMI, na sigla em inglês para occlusion myocardial infarction)
  
• 4.279 a pacientes com infarto do miocárdio sem oclusão coronariana aguda (non-OMI)

Em todos os casos de infarto, os achados eletrocardiográficos foram correlacionados aos resultados da angiografia coronariana (cateterismo cardíaco), considerada o padrão-ouro para confirmação da presença e localização da oclusão coronariana.

Os dados foram validados em uma coorte independente de 401 pacientes atendidos no InCor, em São Paulo, entre os anos de 2017 e 2024, composta por 236 pacientes sem OMI e 165 pacientes com OMI, todos confirmados por cateterismo cardíaco – um exame invasivo considerado o padrão-ouro na medicina para visualizar o interior dos vasos sanguíneos e localizar bloqueios nas artérias do coração. Além dos pacientes do InCor, os achados também foram validados com dados públicos de eletrocardiogramas de 12 derivações da Europa e com um banco de dados da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

Para os autores do estudo, a inteligência artificial destacou-se pela precisão ao identificar a obstrução coronariana aguda, superando limitações frequentes do diagnóstico humano. Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor e coautor do trabalho, explica que, em infartos em que o eletrocardiograma apresenta alterações bem definidas e características (conhecidas tecnicamente como "supra-ST"), o sistema atinge uma assertividade de 96%. "Contudo, o principal avanço ocorre nos casos em que essas alterações não estão evidentes no exame, cenários que representam um desafio significativo na prática clínica diária. Mesmo nessas condições desfavoráveis, a ferramenta conseguiu distinguir corretamente a oclusão em 82% das avaliações", conta o pesquisador.

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Os autores ressaltam que a tecnologia foi desenvolvida para apoiar, e não substituir, a tomada de decisão médica. A interpretação clínica do paciente, a integração com outros exames e a definição da conduta terapêutica continuam sendo responsabilidades exclusivas da equipe assistencial. “A IA não fornece o diagnóstico final nem substitui o julgamento clínico do médico. Seu papel é atuar como uma ferramenta de apoio à decisão, identificando rapidamente padrões de risco que podem passar despercebidos em situações de alta pressão assistencial. Em cenários críticos, ela pode contribuir para reduzir atrasos diagnósticos, minimizar erros e auxiliar equipes que precisam avaliar simultaneamente grande número de pacientes”, afirma Krieger.

Nos últimos anos, ele conta, o InCor construiu uma base de 30 mil ECGs revisados por especialistas, garantindo diagnósticos confiáveis e a participação de estudos internacionais de grande porte. “É um trabalho longo e caro, mas essencial para avançarmos em IA e no entendimento da doença”, diz Krieger. Para ele, a parceria com Uppsala confirmou que o sistema funciona em populações muito diferentes geneticamente, como a brasileira e a sueca, aumentando a confiança na ferramenta.

De acordo com Krieger, o próximo passo é aprofundar a validação da ferramenta no InCor, verificando o desempenho e as limitações do algoritmo em condições reais de atendimento. “Para isso, aproveitaremos uma vantagem importante da instituição: os pacientes com quadros complexos são submetidos a diversos exames na rotina, o que permite confrontar as respostas da IA com informações clínicas e diagnósticas detalhadas”, conta o cientista, destacando que a adoção da tecnologia na clínica ainda dependerá de aprovação na Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa).

O artigo A deep learning ECG model for identification and localization of occlusion myocardial infarction pode ser lido em: nature.com/articles/s41467-026-73023-1.

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