Modelo de IA treinado com 540 mil eletrocardiogramas identifica infarto por oclusão coronária e localiza a artéria bloqueada; teste no InCor ainda é experimental

Quando uma artéria do coração fica totalmente bloqueada, cada minuto conta, porque o músculo cardíaco sem sangue morre de forma irreversível. O eletrocardiograma (ECG), exame barato e disponível até em ambulâncias, é a ferramenta mais usada para decidir o que fazer, mas nem sempre revela o problema. Um estudo publicado na revista Nature Communications, com participação da Universidade de São Paulo (USP), do Instituto do Coração (InCor), da Universidade de Uppsala (Suécia) e da UFMG, descreve um modelo de inteligência artificial treinado para reconhecer, no ECG, o infarto por oclusão coronária e para indicar qual artéria está bloqueada. A Agência FAPESP divulgou o trabalho em 27 de outubro de 2026.

Um ponto central desde já: a ferramenta é experimental. Ela ainda precisa ser validada em condições reais no InCor e aprovada pela Anvisa antes de qualquer uso clínico no Brasil. E, segundo o coordenador, ela não fornece o diagnóstico final nem substitui o julgamento clínico do médico.

O problema: o infarto que o ECG clássico não mostra

O estudo trata do infarto agudo do miocárdio por oclusão (OMI, do inglês occlusion myocardial infarction), causado pelo bloqueio total de uma artéria coronária. A reportagem o descreve como o tipo mais letal. O sinal clássico, no ECG, é a elevação do segmento ST (o “supra-ST”), um desvio característico do traçado. Só que muitos pacientes com artéria totalmente ocluída não apresentam esse sinal, e nesses casos o diagnóstico pode atrasar. É aí que o modelo de IA pretende ajudar: reconhecer padrões sutis que o olho humano, ou as regras tradicionais, deixam passar. (A reportagem não usa a sigla STEMI; a associação entre supra-ST e esse tipo de infarto é a explicação geral do NTB.)

Como o modelo foi treinado e testado

Os dados de treinamento vieram da Suécia, de serviços de emergência, entre 2005 e 2016:

• 540.372 ECGs de 225.884 pacientes;
• 534.510 de pacientes sem infarto (grupo de controle);
• 1.583 de pacientes com infarto por oclusão;
• 4.279 de pacientes com infarto sem oclusão.

O padrão-ouro para saber quem realmente tinha a artéria bloqueada foi a coronariografia, o exame com cateter e contraste que mostra as artérias por dentro. Ou seja, a IA aprendeu a partir de casos em que a resposta estava confirmada.

A validação independente foi feita no Brasil, com pacientes do InCor entre 2017 e 2024: 401 pacientes, sendo 165 com oclusão e 236 sem, todos confirmados por cateterismo. O estudo também usou dados públicos de ECG da Europa e uma base da UFMG. A reportagem descreve a ferramenta como a primeira validada em população brasileira.

Os resultados

• nos casos com o sinal clássico (supra-ST), a acurácia foi de cerca de 96%;
• nos casos sem alterações evidentes no ECG, o modelo identificou corretamente a oclusão em cerca de 82% das avaliações;
• o modelo também indica a localização da artéria bloqueada, o que a reportagem apresenta como inédito.

Para ler esses números com cuidado: a reportagem não informa métricas usuais de desempenho, como sensibilidade, especificidade ou área sob a curva (AUC), nem quais artérias foram localizadas e com que acerto. “Acurácia” sozinha pode enganar quando os grupos são muito desiguais (no treino, só cerca de 0,3% dos ECGs eram de oclusão), e o NTB não leu o artigo original para checar isso. Vale a mesma cautela com o 82%: ele vale para o subgrupo difícil, e o texto não explica como a conta foi feita.

Para que serviria

O uso imaginado é, sobretudo, pré-hospitalar: ajudar paramédicos e médicos de ambulância a decidir, quando o paciente não consegue chegar rápido a um hospital com hemodinâmica, se vale aplicar um trombolítico, remédio que dissolve coágulos, salva vidas, mas traz risco de sangramento grave, como o AVC hemorrágico (hemorragia no cérebro). Com a IA, a decisão seria mais bem informada. Em um segundo momento, a análise em tempo real do ECG poderia sinalizar o infarto cedo e acelerar o cateterismo e a reabertura da artéria. O coordenador, José Eduardo Krieger, do Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular do InCor, descreve a IA como um classificador de alta precisão que ajuda a agir quando o benefício supera o risco. Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática do InCor, aponta como principal avanço os casos sem alterações óbvias no exame. A reportagem não menciona o SUS.

Limites declarados

• o uso em tempo real ainda não foi demonstrado;
• algumas oclusões totais não têm o padrão clássico no ECG, e o modelo pode errar; a equipe clínica precisa integrar sintomas, exame de sangue (troponina) e imagem;
• o próximo passo é testar o desempenho e as limitações no InCor, com pacientes que já passam por avaliação extensa;
• o desenvolvimento conta com apoio da FAPESP, por meio do INCT-MACC (Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Medicina Assistida por Computação Científica), e com uma base de 30 mil ECGs revisados por especialistas, montada pelo InCor.

Por que a notícia importa

O infarto é uma das principais causas de morte no Brasil, e o acesso rápido a uma sala de hemodinâmica é desigual pelo país. Uma ferramenta que melhore o uso do ECG, exame que cabe em qualquer ambulância, pode ter impacto grande, se funcionar fora do laboratório. A parceria com Uppsala também sugere que o modelo funcionou em populações geneticamente diferentes, segundo Krieger. O que falta, e é muito, é a prova de que ele melhora o desfecho de pacientes reais em condições reais de emergência, não apenas em bases de dados. Essa é a diferença entre um bom resultado de pesquisa e um recurso que salva vidas.

Em caso de dor no peito, falta de ar, suor frio ou mal-estar súbito, não espere nem tente se avaliar sozinho: procure atendimento de emergência (SAMU 192). Esse aviso é do NTB.

Nota da redação: texto elaborado pelo NTB, com auxílio de inteligência artificial e revisão editorial, a partir da reportagem da Agência FAPESP (27/10/2026). O NTB não leu o artigo da Nature Communications; todos os números são os da reportagem. O título do artigo está traduzido pelo NTB. A leitura crítica sobre acurácia e a explicação do supra-ST são contexto do NTB. As falas de Krieger e Gutierrez estão parafraseadas pelo NTB a partir da reportagem. Informações de saúde não substituem avaliação profissional.