Uma nova tecnologia baseada em inteligência artificial promete transformar o atendimento de emergência a pacientes com suspeita de infarto agudo do miocárdio. O sistema foi criado por meio de uma colaboração científica entre especialistas da Universidade de São Paulo e da Universidade de Uppsala, na Suécia, com o objetivo de reconhecer rapidamente o tipo mais letal da doença, caracterizado pela obstrução total das artérias do coração. Além de detectar o problema, a ferramenta consegue apontar com precisão o local exato do entupimento coronariano a partir da análise de exames digitais de eletrocardiograma.
Agilidade no atendimento de emergência
A velocidade na tomada de decisões é um fator crítico para salvar vidas e preservar o tecido cardíaco de danos irreversíveis. “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 algoritmo funciona como um classificador avançado que auxilia profissionais da saúde em ambulâncias e hospitais. Quando o paciente não consegue chegar rapidamente a uma unidade de saúde, os médicos enfrentam o dilema de administrar ou não medicamentos trombolíticos. Embora esses remédios salvem vidas, eles podem provocar efeitos colaterais severos, como hemorragias cerebrais. “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.
Desafios na leitura de sinais sutis
O diagnóstico de um infarto grave nem sempre é evidente no traçado elétrico tradicional, já que muitos episódios não exibem o marcador clássico conhecido como supradesnivelamento do segmento ST. “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.
Para superar essas barreiras, o modelo passou por um rigoroso processo de treinamento com centenas de milhares de exames coletados em serviços de emergência na Suécia ao longo de uma década. A validação ocorreu posteriormente com dados de pacientes atendidos no InCor e em outras bases públicas de saúde no Brasil e na Europa, confirmando a eficácia da tecnologia mesmo em populações com perfis genéticos distintos.
Precisão e limites da tecnologia
Nos exames em que o eletrocardiograma apresenta o padrão claro de supra-ST, a assertividade da ferramenta chega a 96%. O maior ganho clínico, contudo, ocorre justamente nos casos ambíguos. “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 Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor e coautor do estudo.
Os pesquisadores enfatizam que o sistema não substitui o julgamento profissional. “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.
Como próximos passos, a equipe pretende avaliar o desempenho do algoritmo em tempo real e em rotinas hospitalares complexas. A implementação definitiva do sistema na rede de saúde dependerá da aprovação oficial da Agência Nacional de Vigilância Sanitária.