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Inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do Brasil e da Suécia reconhece sinais difíceis de infarto no eletrocardiograma e sugere onde há obstrução. Testada em 401 exames do InCor, a tecnologia ainda é experimental.

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Escrito por Noel Budeguer Publicado em 27/10/2026 às 18:07 Atualizado em 27/10/2026 às 18:10
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Infarto grave pode passar despercebido no eletrocardiograma, mas IA testada em 401 exames no InCor identifica sinais ocultos e aponta artéria bloqueada após análise de 540 mil registros suecos
Inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do Brasil e da Suécia reconhece sinais difíceis de infarto no eletrocardiograma e sugere onde há obstrução. Testada em 401 exames do InCor, a tecnologia ainda é experimental.
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Infarto grave pode passar despercebido no eletrocardiograma, mas IA testada em 401 exames no InCor identifica sinais ocultos e aponta artéria bloqueada após análise de 540 mil registros suecos

Um infarto grave pode bloquear a circulação em uma artéria do coração mesmo quando o eletrocardiograma não mostra o sinal que costuma disparar o alerta nas emergências. Pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, e da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma inteligência artificial que identifica esses bloqueios e indica a região da artéria afetada a partir de um exame comum.

O estudo reuniu 540.372 eletrocardiogramas de pacientes atendidos na Suécia e testou o modelo em diferentes bases, incluindo 401 exames do Instituto do Coração (InCor), em São Paulo. A Agência FAPESP apresentou os resultados em 27 de outubro de 2026. A ferramenta ainda é experimental, mas abre a possibilidade de acelerar decisões em atendimentos nos quais o tempo faz diferença.

O sinal clássico do infarto pode não aparecer mesmo com a artéria bloqueada

O eletrocardiograma registra a atividade elétrica do coração e costuma ser um dos primeiros exames realizados quando alguém chega à emergência com suspeita de infarto. Em muitos casos, a elevação de um trecho do traçado, chamado segmento ST, ajuda a reconhecer rapidamente o problema e encaminhar o paciente ao tratamento.

Mas existem pacientes com bloqueio completo ou quase completo de uma artéria coronária que não apresentam essa alteração. A equipe médica precisa reunir sintomas, outros sinais do exame, marcadores no sangue e, quando indicado, exames de imagem para confirmar o diagnóstico. Enquanto isso, o músculo cardíaco pode continuar sem receber oxigênio.

Foi para ajudar a reconhecer esses casos que a equipe criou um modelo de aprendizado profundo. Ele analisa o eletrocardiograma de 12 derivações, um exame amplamente utilizado, e procura combinações de sinais que podem ser discretas demais para uma identificação visual imediata.

Registro de eletrocardiograma de 12 derivações impresso em papel quadriculado com traçados de atividade elétrica do coração
Exemplo de eletrocardiograma de 12 derivações, tipo de exame usado pelo algoritmo; o registro não pertence aos pacientes do estudo. Crédito: Peter H. Charlton / Wikimedia Commons, CC BY 4.0.

Algoritmo estudou 540 mil exames e aprendeu a distinguir os tipos de infarto

A base principal reuniu 540.372 eletrocardiogramas associados a 225.824 pacientes atendidos em serviços de emergência suecos entre 2005 e 2016. Entre os registros, os pesquisadores classificaram 1.583 casos de infarto com oclusão coronariana aguda, 4.279 infartos sem esse tipo de bloqueio e 534.510 exames de controle.

Os dados foram separados em conjuntos para treinar e testar o algoritmo. Nos casos de infarto, os resultados foram relacionados às conclusões da angiografia coronariana, procedimento invasivo que visualiza o interior das artérias e ajuda a localizar a obstrução responsável pelo problema.

Além de distinguir os casos de maior risco, o sistema foi desenvolvido para sugerir o território da obstrução em três grandes ramificações coronarianas. Essa informação pode orientar a investigação feita pela equipe que realiza o cateterismo, embora a localização precise ser confirmada pelos exames e pelo médico.

Diagrama anatômico em português identifica as artérias coronárias direita, esquerda, descendente anterior e circunflexa sobre a figura de um coração
Diagrama anatômico destaca as artérias coronárias, cuja obstrução o modelo busca identificar. Crédito: Mr. Fulano / Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

Teste brasileiro revelou desempenho relevante nos casos mais difíceis

Uma das verificações ocorreu com 401 exames registrados entre 2017 e 2024 no InCor, em São Paulo. Desse grupo, 165 foram classificados como infarto por oclusão e 236 serviram de comparação. Cardiologistas revisaram registros clínicos e resultados de exames para estabelecer as classificações utilizadas no teste.

Nessa população, o modelo alcançou índice de discriminação de 0,83 para diferenciar infarto com oclusão dos controles. O indicador foi de 0,96 nos casos com elevação do segmento ST e de 0,82 quando essa alteração clássica não estava presente, segundo o estudo publicado na revista Nature Communications.

Os números são estatísticas de desempenho do modelo na separação dos grupos, não porcentagens diretas de diagnósticos corretos em todos os pacientes. O resultado em exames sem o sinal clássico do infarto é especialmente relevante, pois são casos nos quais o diagnóstico costuma exigir uma avaliação mais complexa.

Os autores também utilizaram conjuntos externos de eletrocardiogramas da Europa e do Brasil, incluindo dados de Minas Gerais. A avaliação em populações e equipamentos diferentes é importante para identificar limitações antes de transportar um modelo treinado em um país para o atendimento de outro.

Emergências e ambulâncias poderiam receber um alerta antes do cateterismo

Quando a artéria deixa de levar sangue ao coração, o atraso para restabelecer a circulação aumenta o risco de lesão do músculo cardíaco. Por isso, um alerta adicional no próprio eletrocardiograma poderia apoiar a decisão de encaminhar rapidamente o paciente para um hospital com capacidade de realizar cateterismo e intervenção.

A possibilidade interessa particularmente a serviços de emergência afastados de centros especializados. Em determinadas circunstâncias, as equipes precisam avaliar a administração de medicamentos trombolíticos, capazes de dissolver coágulos, mas associados a riscos importantes de sangramento. A decisão depende do quadro clínico e jamais de um resultado isolado da inteligência artificial.

José Eduardo Krieger, pesquisador do InCor e coautor, afirmou à FAPESP que a tecnologia pode dar mais agilidade ao atendimento. O objetivo é oferecer apoio aos profissionais, que continuarão responsáveis por interpretar sintomas, exames e riscos antes de qualquer intervenção.

Pesquisa ainda precisa comprovar benefícios no atendimento real

O estudo científico foi publicado em maio de 2026 e os resultados ganharam nova divulgação no Brasil em outubro. Os pesquisadores agora planejam ampliar a validação no InCor e observar o desempenho da ferramenta diante de situações reais da prática clínica, em vez de depender somente da análise retrospectiva de bases de exames.

O InCor também mantém uma base de 30 mil eletrocardiogramas revisados por especialistas, que ajuda a sustentar trabalhos científicos com informações confiáveis. O próximo desafio é verificar se o desempenho observado em testes se traduz em melhores decisões e resultados para os pacientes.

A adoção do sistema no atendimento dependerá ainda de avaliação e aprovação pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), conforme destacou a FAPESP. Até lá, o trabalho aponta uma possibilidade promissora, mas não representa um serviço já disponível aos pacientes.

Se os testes confirmarem ganhos em segurança e agilidade, a mudança mais relevante poderá acontecer antes mesmo de o paciente chegar à sala de cateterismo: reconhecer com maior antecedência a obstrução que exige atenção imediata. Você considera importante ampliar o uso de inteligência artificial como apoio às decisões médicas? Deixe sua opinião nos comentários.

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Noel Budeguer

Sou jornalista argentino baseado no Rio de Janeiro, com foco em energia e geopolítica, além de tecnologia e assuntos militares. Produzo análises e reportagens com linguagem acessível, dados, contexto e visão estratégica sobre os movimentos que impactam o Brasil e o mundo. 📩 Contato: noelbudeguer@gmail.com

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