Uma IA para detectar infarto foi treinada para identificar casos provocados por obstrução aguda das artérias coronárias e indicar a localização provável do bloqueio a partir de eletrocardiogramas. Segundo a Agência FAPESP, a tecnologia foi desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, e da Universidade de São Paulo (USP), e passa por validação com pacientes do Instituto do Coração (InCor), em São Paulo.
O sistema ainda é experimental e foi criado para auxiliar, e não substituir, a decisão da equipe médica. A proposta é tornar mais rápida a identificação de pacientes que podem precisar de cateterismo urgente ou de medicamentos para desobstruir a artéria, sobretudo em atendimentos de emergência e ambulâncias.
De acordo com a Agência FAPESP, o modelo analisou dados digitais do eletrocardiograma de 12 derivações, exame que registra a atividade elétrica do coração. Em parte dos infartos por oclusão coronariana, o traçado não apresenta o supradesnivelamento do segmento ST, sinal tradicionalmente usado na avaliação médica. Nesses casos, a confirmação costuma depender da combinação entre sintomas, exames laboratoriais e métodos de imagem.
O treinamento da ferramenta reuniu 540.372 eletrocardiogramas de 225.884 pacientes atendidos em serviços de emergência da Suécia entre 2005 e 2016. Os resultados dos exames foram comparados com dados de angiografia coronariana, procedimento utilizado para visualizar os vasos e confirmar a presença e o ponto de bloqueios.
A validação brasileira incluiu 401 pacientes atendidos no InCor entre 2017 e 2024, todos com diagnóstico confirmado por cateterismo, conforme a agência. A pesquisa também utilizou bases públicas europeias e um banco de dados da Universidade Federal de Minas Gerais.
Segundo Marco Antonio Gutierrez, coautor do estudo e diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor, o sistema teve assertividade de 96% em infartos com alterações características no eletrocardiograma. Nos casos sem esses sinais evidentes, a ferramenta distinguiu corretamente a oclusão em 82% das avaliações. O estudo foi publicado na revista Nature Communications.
Fonte do texto: agencia.fapesp.br.