Um sistema de inteligência artificial desenvolvido pela Universidade de Uppsala, na Suécia, em parceria com a USP, identifica o tipo mais grave de infarto, causado pelo bloqueio total de uma artéria do coração, e indica o local da obstrução a partir de um eletrocardiograma. A informação é da Agência Fapesp, republicada pelo Poder360 neste domingo (1º de novembro de 2026). O estudo foi publicado na revista Nature Communications.
A ferramenta ainda é experimental. De acordo com José Eduardo Krieger, diretor do Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular do InCor-USP (Instituto do Coração) e coautor do trabalho, o modelo é o primeiro validado em população brasileira para identificar e localizar infartos por oclusão coronariana usando só o ECG de 12 derivações, um exame rápido, acessível e de baixo custo.
Por que o ECG comum deixa casos graves passarem
Muitos pacientes com artéria totalmente bloqueada não apresentam no eletrocardiograma o supradesnivelamento do segmento ST (supra-ST), o marcador clássico do infarto. Sem ele, o exame lido a olho nu pode não alertar para a urgência. O modelo reconhece padrões que, segundo a Agência Fapesp, muitas vezes escapam à análise visual.
O problema aparece na ambulância. O médico precisa decidir se aplica um trombolítico, remédio que salva vidas mas pode causar efeitos colaterais graves, como o AVC hemorrágico. Uma indicação mais segura de que a artéria está mesmo ocluída ajudaria a encaminhar mais cedo quem precisa de cateterismo urgente.
Os números do treinamento e da validação no InCor
O sistema foi treinado com 540.372 exames de ECG de 225.884 pacientes atendidos em serviços de emergência na Suécia entre 2005 e 2016. Desse total, 534.510 exames eram de pessoas sem infarto, 1.583 de pacientes com oclusão coronariana aguda e 4.279 de pacientes com infarto sem oclusão aguda. Os achados foram comparados com a angiografia coronariana (cateterismo), tratada como padrão-ouro.
A validação independente usou 401 pacientes atendidos no InCor entre 2017 e 2024, sendo 236 sem oclusão aguda e 165 com, todos confirmados por cateterismo. Os pesquisadores também recorreram a dados públicos de ECG de 12 derivações da Europa e a um banco de dados da UFMG.
Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor e coautor, afirmou que a acurácia é de 96% nos casos com supra-ST bem definido. Nos casos sem alterações evidentes, a ferramenta distinguiu corretamente a oclusão em 82% das avaliações.
O que falta antes de chegar ao atendimento de emergência
Os autores dizem que a tecnologia apoia a decisão médica e não a substitui. Krieger afirmou que a IA não fornece o diagnóstico final nem dispensa o julgamento clínico do médico. O próximo passo é aprofundar a validação no InCor, que tem uma base de 30 mil ECGs revisados por especialistas, para medir desempenho e limitações em condições reais de atendimento.
A expectativa dos pesquisadores é que o modelo analise o exame em tempo real e aponte quase de imediato sinais de oclusão aguda. Para chegar a hospitais e ambulâncias, porém, o uso clínico depende de aprovação da Anvisa. Até lá, o ECG continua sendo lido pelo médico, sem apoio do algoritmo.
