Um paciente chega inconsciente a uma ambulância em São Paulo com dor no peito. A equipe médica tem minutos para decidir se aplica um medicamento que pode desobstruir uma artéria do coração, mas que também pode causar um AVC hemorrágico. Essa decisão, hoje baseada na leitura visual do eletrocardiograma, pode ganhar um aliado tecnológico nos próximos anos.
Pesquisadores do Instituto do Coração (InCor), ligado à Universidade de São Paulo (USP), participaram do desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial capaz de identificar o tipo mais grave de infarto, aquele causado pelo bloqueio total de uma artéria coronária, e apontar o local exato da obstrução. O estudo, feito em parceria com a Universidade de Uppsala, da Suécia, foi publicado na revista científica Nature Communications.
Segundo o InCor, é o primeiro modelo do tipo validado em população brasileira. A ferramenta analisa o eletrocardiograma (ECG) de 12 derivações, exame rápido, barato e disponível na maioria dos pronto-socorros, e consegue reconhecer padrões de obstrução que passam despercebidos a olho nu.
De acordo com José Eduardo Krieger, diretor do Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular do InCor e um dos autores do estudo, o tempo é o fator que mais pesa no prognóstico de um infarto agudo do miocárdio. Quando a artéria fica totalmente obstruída e o oxigênio não chega ao músculo cardíaco, a lesão é irreversível.
O problema, segundo Krieger, é que muitos casos graves não mostram no ECG o chamado "supradesnivelamento do segmento ST", sinal clássico usado pelos médicos para fechar o diagnóstico rapidamente. Sem esse padrão, a equipe precisa recorrer a exames de sangue e de imagem, o que consome um tempo que o paciente muitas vezes não tem. A proposta da IA é justamente revelar esses sinais sutis que o olho humano não capta no traçado.
O desempenho do sistema varia conforme o caso. Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática do InCor e coautor da pesquisa, afirma que, quando o ECG já mostra as alterações clássicas, a IA acerta em 96% das vezes. Nos casos mais difíceis, sem os sinais evidentes, a taxa de acerto foi de 82%, segundo o estudo.
O algoritmo foi treinado com mais de 540 mil exames de ECG de cerca de 226 mil pacientes atendidos em serviços de emergência na Suécia entre 2005 e 2016. Depois, foi validado com dados de 401 pacientes atendidos no InCor, em São Paulo, entre 2017 e 2024, todos com diagnóstico confirmado por cateterismo cardíaco, exame considerado padrão-ouro para localizar bloqueios nas artérias. A validação também usou bancos de dados da Europa e da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
Os pesquisadores reforçam que a ferramenta não substitui o diagnóstico médico. Segundo Krieger, a IA funciona como apoio à decisão em momentos de alta pressão, quando a equipe precisa avaliar vários pacientes ao mesmo tempo. O próximo passo é ampliar a validação no InCor, comparando as respostas do sistema com exames detalhados feitos na rotina da instituição. A tecnologia, no entanto, ainda é experimental e só poderá ser usada na prática clínica depois de aprovação da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa).
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