Pesquisadores criaram um algoritmo de inteligência artificial que identifica sinais de doença cardíaca estrutural a partir do sinal de eletrocardiograma de uma única derivação captado por relógios inteligentes. O objetivo é usar um aparelho comum no pulso como um primeiro ponto de verificação, apontando quem pode precisar de uma avaliação cardiológica mais aprofundada.
Como foi treinado
O modelo aprendeu com uma grande base de dados: mais de 266 mil gravações de ECG de 12 derivações, vindas de mais de 110 mil adultos. Com esse material, a ferramenta passou a reconhecer padrões ligados a problemas como redução da capacidade de bombeamento do coração, alterações nas válvulas e espessamento do músculo cardíaco.
Teste em hospitais comunitários
Em um estudo prático feito em hospitais comunitários no Brasil, 600 pacientes usaram o relógio inteligente no mesmo dia em que passaram por ecocardiograma. Ao comparar as leituras do smartwatch com o exame de imagem, a inteligência artificial conseguiu diferenciar pessoas com e sem doença estrutural com acerto de 88% e teve 100% de identificação correta dos indivíduos sem a doença (verdadeiros negativos).
Resultados principais:
- 600 participantes no teste.
- Acurácia de 88% para distinguir presença ou ausência de doença estrutural.
- 100% de identificação de indivíduos sem doença (verdadeiros negativos).
Por que isso importa
Imagine o relógio como um filtro inicial: em vez de substituir exames, ele pode ampliar onde e quando a triagem acontece. Isso facilita a identificação precoce de quem precisa de exames mais complexos — especialmente em áreas com pouco acesso a especialistas.
Próximos passos
Os pesquisadores planejam ampliar a base de estudos e testar a ferramenta em fluxos clínicos reais. Há interesse em avaliar o desempenho em diferentes regiões, inclusive em estados como a Bahia, e em verificar como integrar a tecnologia a programas de triagem e cuidados preventivos.
Se os resultados forem confirmados em estudos maiores, essa abordagem pode abrir caminho para uma triagem mais ampla e acessível, ajudando a identificar com antecedência quem deve receber atenção cardiológica especializada.
