Inteligência artificial melhora detecção de infartos graves e reduz alarmes falsos, aponta estudo

O uso de inteligência artificial (IA) na análise de eletrocardiogramas (ECG) mostrou resultados promissores na detecção de infartos graves, incluindo aqueles com sintomas incomuns. Segundo um estudo publicado no Journal of American College of Cardiology (JACC) e apresentado no congresso TCT 2025, realizado em San Francisco (EUA), a tecnologia também reduziu significativamente o número de falsos positivos, o que pode evitar atendimentos desnecessários e otimizar recursos médicos.

O foco do estudo foi o infarto do tipo STEMI (infarto com elevação do segmento ST), uma das formas mais severas de ataque cardíaco. Nesse quadro, uma artéria coronária fica completamente bloqueada, impedindo o fluxo de sangue para o músculo cardíaco. A restauração rápida dessa circulação, por meio da intervenção coronariana percutânea (ICP), é essencial. No entanto, atrasos ainda são comuns, principalmente em hospitais sem centros especializados ou em regiões rurais. Quando o tempo até a reperfusão ultrapassa 90 minutos, o risco de morte pode ser até três vezes maior.

IA melhora a triagem e reduz sobrecarga de equipes

De acordo com o cardiologista e pesquisador Robert Herman, principal autor do estudo, a aplicação de IA pode ajudar a diferenciar infartos verdadeiros de falsos alarmes logo no primeiro contato médico.

“A interpretação de ECG com IA pode unir o melhor dos dois mundos – identificar infartos reais rapidamente e reduzir ativações desnecessárias”, afirmou Herman. “Isso melhora a precisão da triagem, agiliza o atendimento e diminui a sobrecarga das equipes médicas.”

O estudo é uma das primeiras análises em larga escala do uso de IA em situações reais de emergência para triagem de pacientes com suspeita de infarto. Foram avaliados 1.032 pacientes entre janeiro de 2020 e maio de 2024, em três centros de ICP localizados em diferentes regiões. Todos os pacientes acionaram protocolos de reperfusão emergencial e tiveram seus ECGs analisados por um modelo de IA chamado Queen of Hearts, desenvolvido para identificar obstruções coronarianas agudas e distinguir padrões benignos.

Resultados mostram ganhos expressivos

A angiografia e exames laboratoriais confirmaram que 601 pacientes (58%) realmente apresentavam STEMI, enquanto 431 (42%) eram falsos positivos. O modelo de IA identificou corretamente 553 dos 601 casos confirmados, enquanto o método convencional detectou apenas 427. Além disso, a taxa de falsos positivos caiu de 41,8% para 7,9%, uma redução de cinco vezes.

Para Timothy D. Henry, coautor do estudo e diretor médico do Centro de Pesquisa e Educação Carl e Edyth Lindner, em Cincinnati (EUA), a tecnologia pode trazer avanços práticos importantes.

“Esses resultados mostram que o diagnóstico aprimorado por IA no primeiro atendimento pode encurtar o tempo até o tratamento e reduzir ativações equivocadas”, afirmou Henry. “A ferramenta pode ser especialmente útil na transferência de pacientes de hospitais sem capacidade de ICP, garantindo cuidado adequado e rápido.”

Especialistas destacam cautela e próximos passos

Em um comentário editorial, o cardiologista Mohamad Alkhouli, da Mayo Clinic, elogiou o desenvolvimento da ferramenta.

“Os pesquisadores devem ser reconhecidos por criar um modelo operacional de IA voltado a um dos aspectos mais complexos e sujeitos a erros da cardiologia intervencionista – a ativação para STEMI”, destacou.

Entretanto, Alkhouli reforçou que a tecnologia ainda precisa de testes adicionais. Ele lembrou que o modelo foi desenvolvido originalmente para identificar artérias bloqueadas, não especificamente o STEMI.

“O verdadeiro desafio não é apenas provar a precisão, mas garantir preparo para integrar e interpretar a IA como complemento ao julgamento humano, especialmente em situações críticas e sensíveis ao tempo”, afirmou.

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