IA analisa eletrocardiograma em segundos e localiza bloqueio coronariano oculto

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 indicar, com alta precisão, a presença e o local exato de uma obstrução coronariana aguda. A tecnologia foi criada para apoiar decisões rápidas em casos de infarto, especialmente quando há risco de atraso no tratamento.

O sistema interpreta o eletrocardiograma de 12 derivações, exame padrão realizado em emergências, e funciona como um classificador de risco. Em poucos segundos, a ferramenta estima se existe uma oclusão total em uma artéria coronária e em qual segmento o bloqueio provavelmente está localizado.

Na prática, a tecnologia pode auxiliar o atendimento ainda na ambulância ou na chegada ao pronto-socorro. Em situações nas quais o paciente demora a alcançar o hospital, socorristas precisam avaliar a utilização de trombolíticos, medicamentos que podem desobstruir a artéria, mas também apresentam riscos, como o AVC hemorrágico. Segundo Krieger, coordenador do projeto apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), a IA atua como um classificador de alta precisão para oferecer mais segurança quando os benefícios do tratamento superam os riscos.

A ferramenta não se limita a identificar a ocorrência de um infarto. Seu foco é o subtipo mais grave, provocado pelo entupimento completo de uma artéria do coração, situação em que o tempo de resposta pode influenciar a sobrevivência e o grau de sequelas.

Nos casos graves, o eletrocardiograma costuma apresentar alterações conhecidas pelos especialistas, que sugerem o bloqueio total de uma artéria coronária. Nessa situação, o protocolo prevê a realização rápida de reperfusão, por meio de cateterismo com angioplastia ou de trombólise.

Entretanto, o traçado nem sempre apresenta alterações típicas. Uma parcela significativa dos pacientes pode ter oclusão total sem sinais evidentes no ECG, o que dificulta o diagnóstico, atrasa o encaminhamento para o cateterismo e aumenta o risco de morte ou de danos irreversíveis ao músculo cardíaco.

É nesse cenário que o sistema busca contribuir, ao identificar padrões sutis que podem passar despercebidos na avaliação humana, principalmente em plantões sobrecarregados ou em serviços com menor disponibilidade de especialistas em cardiologia.

Para avaliar o desempenho da tecnologia, 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 apresentavam obstrução coronariana aguda e 165 tinham oclusão confirmada por cateterismo cardíaco, exame invasivo considerado padrão-ouro para visualizar os vasos do coração.

O sistema também foi testado com bancos públicos europeus de eletrocardiogramas de 12 derivações e com uma base de dados da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). A ampliação permitiu avaliar diferentes perfis de pacientes. Segundo os autores, a ferramenta apresentou desempenho consistente em populações geneticamente distintas, como as brasileiras e suecas.

No InCor, os pesquisadores utilizaram uma base de aproximadamente 30 mil eletrocardiogramas revisados por especialistas, que serviu para treinar e aperfeiçoar os algoritmos. Krieger afirma que a construção desse conjunto de dados é um processo longo e caro, mas necessário para o avanço da inteligência artificial e do conhecimento sobre a doença.

Nos infartos com alterações típicas no ECG, conhecidos como casos de supra-ST, a IA alcançou 96% de assertividade na detecção da obstrução. Já nos quadros em que essas alterações não eram evidentes, o sistema identificou corretamente a oclusão em 82% das avaliações, de acordo com Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor e coautor do estudo.

Segundo os pesquisadores, o aumento da sensibilidade em casos menos evidentes pode ajudar a reduzir o número de infartos graves não identificados na triagem e agilizar a decisão sobre quais pacientes devem ser encaminhados diretamente à sala de cateterismo.

Os responsáveis pelo projeto ressaltam que a tecnologia não pretende automatizar o diagnóstico nem substituir o médico. Krieger explica que a IA deve funcionar como uma ferramenta de apoio à decisão, capaz de reconhecer rapidamente padrões de risco que podem passar despercebidos em situações de alta pressão assistencial.

A expectativa é que, no futuro, o software seja integrado a aparelhos de ECG e aos sistemas de informação hospitalar. Após o exame, o sistema poderia apresentar uma estimativa da probabilidade de oclusão e indicar o local suspeito da artéria bloqueada, ajudando a equipe a priorizar os casos que necessitam de reperfusão urgente.

Em ambulâncias e serviços móveis de urgência, a ferramenta poderia operar em tablets ou estações conectadas. O socorrista compartilharia o traçado com a IA e receberia a avaliação em segundos, potencialmente reduzindo o intervalo entre o início dos sintomas e o tratamento.

A próxima etapa do projeto será testar o sistema em condições reais de atendimento no InCor. Os pesquisadores pretendem acompanhar o desempenho do algoritmo na rotina hospitalar e comparar suas respostas com os achados clínicos e de imagem, a fim de identificar limitações e situações em que a tecnologia pode falhar.

Somente após essa fase de validação em campo os pesquisadores deverão submeter a solução à Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), etapa necessária para uma eventual utilização em hospitais públicos e privados. A incorporação também dependerá de investimentos em infraestrutura digital, integração com prontuários eletrônicos e treinamento das equipes.

Os autores avaliam que, se implementada, a ferramenta poderá contribuir para reduzir atrasos no diagnóstico, diminuir erros em cenários de grande volume de pacientes e oferecer uma segunda opinião instantânea a médicos de diferentes regiões, especialmente em serviços com menor acesso a cardiologistas experientes.

Fonte: Miraí Broadcast