IA da USP identifica artéria bloqueada em infarto em segundos

Inteligência Artificial

Sistema desenvolvido pela USP agiliza diagnóstico de obstrução coronariana, facilitando decisões rápidas em emergências médicas.

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Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, e da Universidade de São Paulo (USP) consegue analisar eletrocardiogramas digitais e apontar, com alta precisão, a presença e o local exato da obstrução coronariana aguda mais letal, ajudando médicos e socorristas a decidir rapidamente o tratamento em casos de infarto.

IA lê ECG e indica qual artéria está bloqueada

O sistema foi treinado para interpretar o eletrocardiograma (ECG) de 12 derivações, exame padrão feito na emergência, e atuar como um “classificador” de risco. Em poucos segundos, a IA indica se há oclusão total de uma artéria coronária e em qual segmento o bloqueio provavelmente está.

Na prática, isso pode mudar o atendimento ainda na ambulância ou na porta do pronto-socorro. Em situações em que o paciente demora a chegar ao hospital, socorristas precisam decidir se aplicam trombolíticos, remédios que desobstruem a artéria, mas trazem risco de efeitos graves, como AVC hemorrágico. “A IA funciona como um classificador de alta precisão que dá mais segurança para agir quando o benefício supera o risco”, afirma Krieger, coordenador do projeto apoiado pela Fapesp.

A ferramenta não se limita a dizer se há ou não infarto. Ela foca justamente no subtipo mais perigoso, causado pelo entupimento completo de uma artéria do coração, aquele em que minutos de atraso podem definir a sobrevivência e o grau de sequela do paciente.

Entenda o contexto

Em infartos graves, o eletrocardiograma costuma mostrar alterações típicas, conhecidas pelos especialistas, que indicam o bloqueio total de uma coronária. Nesses casos, o protocolo é claro: o paciente precisa de reperfusão rápida, seja por cateterismo com angioplastia, seja por trombólise.

O problema é que nem sempre o traçado do exame vem “típico”. Uma parcela significativa dos pacientes tem infarto com oclusão total sem alterações evidentes no ECG. Isso dificulta o diagnóstico, atrasa o encaminhamento para o cateterismo e aumenta o risco de morte e de danos irreversíveis ao músculo cardíaco.

É nesse cenário cinzento que o novo sistema de IA mostra maior impacto, ao identificar padrões sutis que podem escapar ao olho humano, sobretudo em plantões sobrecarregados e em serviços com menos especialistas em cardiologia.

Como foi feita a validação clínica

Para testar o desempenho, os pesquisadores validaram o modelo em uma coorte independente de 401 pacientes atendidos no Instituto do Coração (InCor), em São Paulo. Desse total, 236 não tinham obstrução coronariana aguda, enquanto 165 apresentavam oclusão confirmada por cateterismo cardíaco, exame invasivo considerado padrão-ouro para visualizar os vasos do coração.

Além dos casos do InCor, o sistema foi checado com bancos públicos de ECGs de 12 derivações da Europa e com uma base de dados da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), ampliando o teste para diferentes perfis de pacientes. Segundo os autores, a ferramenta mostrou desempenho consistente em populações geneticamente distintas, como a brasileira e a sueca.

No InCor, a equipe conta ainda com um patrimônio raro: uma base de 30 mil eletrocardiogramas revisados por especialistas, que serviu de alicerce para o treinamento e o refinamento dos algoritmos. “É um trabalho longo e caro, mas essencial para avançarmos em IA e no entendimento da doença”, diz Krieger.

Precisão alta até em casos mais difíceis

Os resultados animaram os cardiologistas. Em infartos com alterações típicas no traçado do ECG (os chamados casos de supra-ST), a IA alcançou 96% de assertividade na detecção da obstrução. Ou seja, quase todas as oclusões foram identificadas corretamente pelo sistema.

O grande salto, porém, aparece nos quadros em que essas alterações não são claras. “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”, afirma Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor e coautor do trabalho.

Segundo os pesquisadores, esse ganho de sensibilidade nos casos “discretos” tende a se traduzir em menos infartos graves despercebidos na triagem e em decisões mais rápidas sobre quem precisa ir direto para a sala de cateterismo.

IA não substitui médico, reforça decisão em tempo real

Os responsáveis pelo projeto insistem em um ponto: a tecnologia não tem como objetivo automatizar o diagnóstico nem tomar decisões no lugar do médico. “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”, explica Krieger.

A ideia é que, no futuro, o software esteja integrado aos aparelhos de ECG e aos sistemas de informação hospitalar. Assim, logo após o exame, o laudo gerado pela IA apareceria na tela com indicação da probabilidade de oclusão e do local suspeito da artéria entupida, ajudando a equipe a priorizar quem precisa de reperfusão urgente.

Em ambulâncias e serviços móveis de urgência, a mesma tecnologia poderia rodar em tablets ou estações conectadas, permitindo que o socorrista compartilhe o traçado com a IA e receba a avaliação em segundos. Isso encurtaria o tempo entre o início dos sintomas e o início do tratamento efetivo.

Próximos passos até chegar ao SUS e a hospitais privados

O próximo estágio do projeto será testar a ferramenta em condições reais de atendimento no InCor, acompanhando o desempenho do algoritmo na rotina, em pacientes submetidos a diversos exames complementares. A ideia é confrontar, caso a caso, as respostas da IA com os achados clínicos e de imagem para mapear limitações e situações em que o sistema pode falhar.

Só após essa fase de validação em campo é que os pesquisadores devem submeter a tecnologia à Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), etapa obrigatória para que a solução entre na rotina de hospitais públicos e privados. A incorporação dependerá ainda de investimentos em infraestrutura digital, integração com sistemas de prontuário eletrônico e treinamento de equipes.

Os autores avaliam que, uma vez implementada, a IA pode contribuir para reduzir atrasos diagnósticos, diminuir erros em cenários de grande volume de pacientes e oferecer uma segunda opinião instantânea a médicos de todo o país, especialmente em serviços com menor acesso a cardiologistas experientes.