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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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.

Escrito por Noel Budeguer

Publicado em 27/10/2026 às 18:07

Atualizado em 27/10/2026 às 18:10

Ciência e Tecnologia

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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.

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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.

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.

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.