Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) agora pode encontrar doenças cardíacas ocultas a partir de um teste rotineiro.
Todo ano, milhões de pessoas deixam um hospital sem saber que têm um problema sério no coração. Não porque os médicos sejam negligentes. Não porque os testes adequados não existam. Mas porque os testes padrão que os médicos costumam usar simplesmente não conseguem identificar muitos tipos de doenças cardíacas estruturais por si só.
Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Columbia e do NewYork-Presbyterian pode ter encontrado uma forma de mudar essa situação. Eles desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial chamada EchoNext, que analisa dados de um teste cardíaco rotineiro e detecta doenças cardíacas estruturais com maior precisão do que os cardiologistas humanos. Este estudo foi publicado na revista Nature em julho de 2025.
O que é doença cardíaca estrutural?
A doença cardíaca estrutural refere-se a problemas físicos com o coração — suas válvulas, câmaras, músculo ou os vasos diretamente conectados a ele. A doença inclui condições como insuficiência cardíaca, doença valvular, hipertensão pulmonar e espessamento severo do músculo cardíaco. Muitas dessas condições, se identificadas precocemente, podem ser tratadas com medicamentos ou cirurgia. Se não forem detectadas, podem ser fatais.
O teste padrão para diagnosticar doenças cardíacas estruturais é o ecocardiograma — um ultrassom do coração. Um ecocardiograma fornece aos médicos uma imagem clara da estrutura e função do coração. O problema é que ecocardiogramas são caros, requerem especialistas treinados para serem realizados e interpretados, e não estão disponíveis em todos os lugares. Devido a essas barreiras, os médicos geralmente solicitam um ecocardiograma apenas quando um paciente já apresenta sintomas ou quando têm uma forte razão para suspeitar de um problema.
Isso significa que um grande número de pessoas com doenças cardíacas estruturais nunca realiza o teste que poderia revelar sua condição. Pesquisas sugerem que, quando a triagem sistemática com ecocardiografia é realizada nas comunidades, o número de casos de doença valvular cardíaca detectados mais do que dobra em comparação com o atendimento rotineiro. Em outras palavras, até metade de todos os casos pode passar despercebida.
O eletrocardiograma é uma ferramenta amplamente utilizada, mas tem limitações
O eletrocardiograma (ECG) é um tipo diferente de teste cardíaco. Ele mede a atividade elétrica do coração. Os médicos usam ECGs para detectar ritmos cardíacos anormais, artérias coronárias bloqueadas e infartos anteriores. Os ECGs são baratos, rápidos, não invasivos e estão disponíveis em quase todos os hospitais e clínicas do mundo. Os médicos realizam centenas de milhões de ECGs todos os anos.
No entanto, os ECGs têm uma limitação bem conhecida. Por décadas, os cardiologistas entenderam que não é possível detectar doenças cardíacas estruturais apenas a partir de um eletrocardiograma. Os sinais elétricos que o teste capta não revelam diretamente danos físicos às válvulas ou ao músculo cardíaco. Como disse o Dr. Pierre Elias, que liderou a pesquisa do EchoNext: “Todos nós aprendemos na faculdade de medicina que não se pode detectar doenças cardíacas estruturais a partir de um eletrocardiograma.”
O EchoNext desafia essa suposição.
Como funciona o EchoNext
EchoNext é um modelo de aprendizado profundo — um tipo de inteligência artificial que aprende padrões a partir de grandes quantidades de dados. Os pesquisadores treinaram esse modelo com mais de 1,2 milhão de pares de ECG–ecocardiograma coletados de mais de 230.000 pacientes em oito hospitais ao longo de 14 anos. Ao estudar cada ECG ao lado do correspondente resultado do ecocardiograma do mesmo paciente, o modelo aprendeu a encontrar padrões sutis nos dados do ECG que correspondem a problemas cardíacos estruturais — padrões muito fracos e complexos para serem detectados a olho nu.
Esse modelo utiliza como entrada tanto a forma de onda bruta do ECG quanto sete valores padrão que os médicos já registram: idade, sexo, frequência atrial, frequência ventricular, intervalo PR, duração do QRS e intervalo QT corrigido. Ele então produz uma pontuação de risco que informa aos médicos quão provável é que o paciente tenha uma doença cardíaca estrutural.
Crucialmente, o EchoNext não tenta substituir o ecocardiograma. Em vez disso, atua como um filtro inteligente. Ele identifica quais pacientes, entre os muitos que fazem ECGs rotineiros, estão em risco alto o suficiente para que os médicos devam prosseguir com um ecocardiograma. “O EchoNext basicamente usa o teste mais barato para descobrir quem precisa do ultrassom mais caro”, explicou o Dr. Elias.
O que esta pesquisa encontrou
Os resultados deste estudo foram impressionantes. Em uma comparação direta com 13 cardiologistas que revisaram 3.200 ECGs, o EchoNext alcançou uma taxa de precisão de 77%, contra 64% para os cardiologistas. Mesmo quando os cardiologistas tiveram acesso às pontuações de risco do EchoNext para auxiliar em suas decisões, eles ainda se saíram pior do que o modelo de inteligência artificial atuando sozinho.
A equipe de pesquisa também realizou o EchoNext em um que chamaram de “implantação silenciosa” — aplicaram essa ferramenta em quase 85.000 pacientes que haviam recebido um ECG, mas não tinham um ecocardiograma anterior. Essa ferramenta identificou mais de 7.500 desses pacientes (cerca de 9%) como de alto risco para doenças cardíacas estruturais não diagnosticadas. Os médicos que monitoraram esses pacientes no ano seguinte confirmaram que as previsões do EchoNext se mantiveram, com um valor preditivo positivo de 74% entre aqueles que foram submetidos a ecocardiogramas.
Os pesquisadores então validaram o EchoNext em quatro sistemas hospitalares independentes, incluindo Cedars-Sinai, a Universidade da Califórnia em San Francisco e o Instituto do Coração de Montreal. Este modelo manteve uma forte precisão em hospitais com diferentes populações de pacientes e diferentes taxas de doenças cardíacas estruturais, o que sugere que esta ferramenta funciona de forma confiável fora do ambiente específico onde foi desenvolvida.
Pacientes reais, resultados reais
Os pesquisadores do EchoNext compartilharam três casos específicos em que essa ferramenta levou diretamente a um diagnóstico que mudou a vida. No primeiro caso, o EchoNext detectou estenose aórtica severa — uma condição em que a válvula que controla o fluxo sanguíneo para fora do coração se torna perigosamente estreita — em um paciente que não tinha um diagnóstico anterior de doença cardíaca estrutural. Esse paciente então recebeu um procedimento minimamente invasivo de substituição da válvula cardíaca conhecido como substituição da válvula aórtica transcateter.
No segundo caso, essa ferramenta detectou regurgitação mitral severa – uma condição onde o sangue vaza de volta entre duas câmaras do coração. O paciente passou por uma cirurgia corretiva da válvula. No terceiro caso, o EchoNext detectou insuficiência cardíaca, e o paciente acabou recebendo um transplante de coração. Cada um desses pacientes havia passado por um ECG rotineiro sem que ninguém suspeitasse de doença cardíaca estrutural. O EchoNext encontrou o que os olhos humanos não perceberam.
O que isso significa para você?
Se você já fez um ECG em um hospital ou clínica, você já experimentou o tipo de teste que o EchoNext analisa. Você não precisou de um procedimento separado, equipamento extra ou preparação adicional. Os mesmos dados que o teste já produz poderiam, com o EchoNext funcionando em segundo plano, alertar seu médico que você precisa de uma investigação adicional.
Isso é especialmente importante em locais onde cardiologistas e máquinas de ecocardiograma são escassos — hospitais rurais, clínicas comunitárias e sistemas de saúde em países de renda mais baixa. Como o EchoNext opera com dados padrão de ECG, ele poderia ampliar o alcance da triagem de doenças cardíacas para pessoas que, de outra forma, nunca realizariam um ecocardiograma.
O Dr. Elias e sua equipe acreditam que “ECG mais inteligência artificial tem o potencial de criar um paradigma de triagem totalmente novo.” Os pesquisadores estão atualmente trabalhando para tornar essa tecnologia mais amplamente disponível e para melhorar ainda mais o modelo à medida que o treinam com conjuntos de dados adicionais de pacientes.
O EchoNext ainda não faz parte do cuidado clínico padrão. Os pesquisadores e sua instituição – Universidade de Columbia – registraram uma patente para o algoritmo, e a equipe está trabalhando para uma implantação mais ampla. Eles também lançaram um conjunto de dados público e uma versão leve do modelo para apoiar pesquisas adicionais por cientistas ao redor do mundo.
A comunidade de pesquisa reagiu com considerável interesse. Outras equipes já estão construindo sobre o conjunto de dados de referência do EchoNext para desenvolver novos modelos que combinem inteligência artificial com métodos estatísticos, visando tornar os resultados não apenas precisos, mas também interpretáveis — para que os médicos possam entender quais características específicas de um sinal de ECG levaram a uma determinada pontuação de risco.
Fontes de informação:
- Centro Médico Irving da Universidade de Columbia. A IA pode detectar doenças cardíacas ocultas?
- ColumbiaDoctors / NewYork-Presbyterian. EchoNext: A Ferramenta de IA Encontra Doenças Cardíacas Estruturais Ocultas
- Avanços em Cardiologia do NewYork-Presbyterian. Estudo Mostra que Ferramenta de Triagem com IA Pode Detectar Doenças Cardíacas Estruturais Usando Dados de Eletrocardiograma
- News-Medical. Modelo de ECG com IA Supera Médicos na Detecção de Doenças Cardíacas Ocultas
- Inside Precision Medicine. IA Transforma ECGs em Poderosa Ferramenta de Triagem de Doenças Cardíacas
- ODSC / Open Data Science. Modelo de IA Detecta Doenças Cardíacas Ocultas a partir de ECGs, Superando Cardiologistas
- Revista Nature. Detecção de Doenças Cardíacas Estruturais a partir de Eletrocardiogramas Usando IA PhysioNet. EchoNext: Um Conjunto de Dados para Detecção de Doenças Cardíacas Estruturais Confirmadas por Ecocardiograma a partir de ECGs
- Colégio Americano de Cardiologia. Tendências Transformadoras na Medicina Cardiovascular para 2025
- Healio. 2026: O Ano em que Nossa Caixa de Ferramentas se Expande em Cardiologia