Inovação · Coração

A IA que lê o eletrocardiograma: o que ela já enxerga no coração

Algoritmos treinados com centenas de milhares de traçados encontram sinais invisíveis ao olho humano. O que já foi provado.

PorRedação Piantare

Publicado7 out 2026

Leitura9 min

Neste texto

1. Um exame de 10 segundos com muito mais informação
2. Enxergar um coração que bombeia menos
3. Ritmos escondidos e a idade do coração
4. Do laboratório para o consultório: o ensaio EAGLE
5. O que relógios e anéis já fazem e o que não fazem
6. O que ainda não sabemos
7. Como acompanhar o seu coração no dia a dia
8. Perguntas frequentes
9. Fontes

Um exame de 10 segundos com muito mais informação

O eletrocardiograma, ou ECG, registra a atividade elétrica do coração. O exame padrão usa 12 derivações, ou seja, 12 ângulos de leitura, e dura cerca de 10 segundos. É barato, rápido, não invasivo e está em quase todo consultório e pronto-socorro.

Há mais de um século, cardiologistas aprendem a ler esse traçado buscando padrões conhecidos: ritmo, intervalos, ondas fora do lugar. Mas cada traçado tem milhares de pontos de dados, e o olho humano aproveita uma fração deles.

A partir de 2019, um grupo da Mayo Clinic, nos Estados Unidos, publicou uma série de estudos com redes neurais convolucionais, o mesmo tipo de inteligência artificial usado para reconhecer imagens. Os algoritmos foram treinados com centenas de milhares de ECGs pareados a outros exames dos mesmos pacientes. O resultado foi uma mudança de perspectiva: o ECG passou a ser lido também como fonte de sinais que ninguém tinha aprendido a ver.

O ECG é um candidato quase ideal para esse tipo de pesquisa. O exame é digital, padronizado e feito em grande volume há décadas, o que permite montar bancos com centenas de milhares de traçados ligados a diagnósticos confirmados por outros exames. Quanto maior e mais bem anotado o banco, melhor o algoritmo aprende. Por isso os primeiros resultados vieram de grandes centros médicos com arquivos digitais antigos.

A lógica é parecida com a de outras aplicações de IA em saúde, como as que explicamos em IA para ler exames.

Enxergar um coração que bombeia menos

A fração de ejeção mede quanto sangue o coração empurra a cada batida. Quando ela cai, o coração bombeia com menos força. Essa disfunção pode existir sem sintomas e costuma ser descoberta pelo ecocardiograma, um exame de imagem mais caro e menos disponível.

No estudo publicado na Nature Medicine em 2019, a rede neural foi treinada com ECGs e ecocardiogramas de 44.959 pacientes e testada em outros 52.870 EV B. Usando só o ECG, ela identificou fração de ejeção de 35% ou menos com:

• área sob a curva de 0,93, numa escala em que 1 seria perfeito e 0,5 seria acaso;
• sensibilidade de 86,3% e especificidade de 85,7%.

Um achado chamou ainda mais atenção. Entre as pessoas com coração normal no ecocardiograma, as que tinham o ECG marcado como positivo pela IA tiveram cerca de quatro vezes mais chance de desenvolver a disfunção nos anos seguintes. O algoritmo parecia captar mudanças antes que elas aparecessem na imagem.

Ritmos escondidos e a idade do coração

Fibrilação atrial em um traçado normal

A fibrilação atrial é uma arritmia comum que muitas vezes vem e vai sem sintomas, e está associada a AVC. Detectá-la costuma exigir monitorar o coração por dias. Num estudo publicado na The Lancet em 2019, a equipe treinou uma rede com 649.931 ECGs em ritmo normal, de 180.922 pacientes EV B. A pergunta era se um traçado sem arritmia no momento do exame guardava sinais de que a pessoa tinha episódios em outros momentos.

Com um único ECG, o algoritmo teve área sob a curva de 0,87, sensibilidade de 79,0% e especificidade de 79,5%. Usando todos os ECGs do primeiro mês de cada paciente, a área subiu para 0,90.

A idade que o ECG mostra

Outro estudo treinou redes com ECGs de 499.727 pacientes para estimar idade e sexo, testando em 275.056 EV B. O erro médio da idade estimada foi de 6,9 anos. O dado mais interessante veio dos desvios: pessoas cuja idade pelo ECG ultrapassava a real em mais de 7 anos tinham com mais frequência fração de ejeção baixa, hipertensão e doença coronariana. Os autores sugerem que a idade pelo ECG pode servir como uma medida fisiológica de saúde, com mais validação. É a mesma ideia por trás da idade biológica.

Do laboratório para o consultório: o ensaio EAGLE

Acertar num banco de dados é diferente de mudar a prática. Para testar isso, a Mayo Clinic fez um ensaio pragmático randomizado, publicado na Nature Medicine em 2021 EV A.

• 120 equipes de atenção primária, em 45 clínicas e hospitais, foram sorteadas.
• Metade passou a receber o resultado da IA junto com cada ECG de rotina. A outra metade seguiu o cuidado habitual.
• Ao todo, 22.641 adultos sem insuficiência cardíaca conhecida fizeram ECG no período.

O ponto forte do resultado: a IA aumentou os diagnósticos sem elevar de forma relevante o total de ecocardiogramas. Os médicos usaram o resultado da IA para direcionar o exame a quem tinha mais chance de precisar. O estudo mediu diagnóstico, não eventos cardiovasculares nem anos de vida.

O que relógios e anéis já fazem e o que não fazem

A IA do ECG nasceu no exame de 12 derivações do consultório. Wearables trabalham com sinais mais simples, e vale separar os casos.

Pulso irregular pelo relógio

O Apple Heart Study acompanhou 419.297 pessoas com um algoritmo que analisa o pulso pelo sensor óptico do relógio EV B. Só 0,52% receberam notificação de pulso irregular. Entre os que enviaram de volta um adesivo de ECG usado depois, 34% tinham fibrilação atrial no registro. Quando a notificação coincidia com o adesivo, ela correspondeu à fibrilação atrial em 84% das vezes.

ECG de uma derivação no pulso

Alguns relógios gravam um ECG de uma única derivação quando a pessoa encosta o dedo no sensor. Num estudo prospectivo da Mayo Clinic, o algoritmo de fração de ejeção baixa foi adaptado a esse traçado. Entre 421 participantes que tinham ECG do relógio e ecocardiograma próximos, 16 tinham fração de ejeção de 40% ou menos, e a IA chegou a área sob a curva de 0,885 EV C. O resultado é promissor, mas o número de casos é pequeno.

O que nenhum wearable faz

• Não substitui o ECG de 12 derivações nem o ecocardiograma.
• Não descarta doença quando não emite aviso.
• Não dá diagnóstico: um aviso é motivo para conversar com o médico, que decide os próximos exames.

Anéis inteligentes, em geral, não fazem eletrocardiograma. Eles acompanham tendências como frequência cardíaca de repouso e variabilidade da frequência cardíaca, que dizem muito sobre recuperação e condicionamento.

O que ainda não sabemos

• Se diagnosticar antes muda os desfechos. O EAGLE mostrou mais diagnósticos. Ainda falta mostrar menos internações, menos infartos e AVCs ou mais anos com saúde.
• Se o desempenho se mantém em outras populações. Grande parte dos modelos foi treinada com pacientes de uma mesma instituição americana. Validação em populações diversas, inclusive brasileiras, é essencial.
• O custo dos falsos positivos. Com especificidade perto de 80% a 86%, uma parte das pessoas marcadas pela IA não tem a condição.
• Como integrar ao fluxo de cuidado. Quem recebe o resultado, como ele é comunicado e quem paga o exame seguinte são perguntas de sistema de saúde, não só de algoritmo.
• Por que o algoritmo decide o que decide. Redes neurais não explicam com clareza quais traços do ECG pesaram no resultado. Entender esses sinais ajudaria médicos a confiar no método e poderia revelar fisiologia nova.
• O alcance dos wearables. Os estudos com ECG de relógio ainda são pequenos e com participantes já ligados a um grande centro médico.

Como acompanhar o seu coração no dia a dia

A IA do ECG mostra para onde a cardiologia caminha: ler sinais simples, repetidos ao longo do tempo, para enxergar mudanças antes que elas apareçam. O Piantare Ring PRO é um anel de titânio que mede sono, HRV, frequência cardíaca, temperatura da pele, SpO₂ e atividade, com bateria de 8 a 12 dias e homologação da Anatel. Ele não faz eletrocardiograma nem diagnóstico; mostra tendências que você leva para a conversa com o médico. Custa R$ 1.299, com 6 meses de PRO, e as vendas começam em 20/11. Para uma primeira leitura agora, a Leitura de Pulso estima sua frequência de repouso e a HRV pela câmera do celular, e tudo se integra ao app, parte da visão de infraestrutura de saúde e longevidade da Piantare.

Perguntas frequentes

Fontes

1. Attia ZI, Kapa S, Lopez-Jimenez F et al. Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram. Nature Medicine, 2019;25(1):70-74. doi.org/10.1038/s41591-018-0240-2 · Evidência B
2. Attia ZI, Noseworthy PA, Lopez-Jimenez F et al. An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction. Lancet, 2019;394(10201):861-867. doi.org/10.1016/S0140-6736(19)31721-0 · Evidência B
3. Attia ZI, Friedman PA, Noseworthy PA et al. Age and sex estimation using artificial intelligence from standard 12-lead ECGs. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology, 2019;12(9):e007284. doi.org/10.1161/CIRCEP.119.007284 · Evidência B
4. Yao X, Rushlow DR, Inselman JW et al. Artificial intelligence-enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial. Nature Medicine, 2021;27(5):815-819. doi.org/10.1038/s41591-021-01335-4 · Evidência A
5. Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H et al. Large-scale assessment of a smartwatch to identify atrial fibrillation. New England Journal of Medicine, 2019;381(20):1909-1917. doi.org/10.1056/NEJMoa1901183 · Evidência B
6. Attia ZI, Harmon DM, Dugan J et al. Prospective evaluation of smartwatch-enabled detection of left ventricular dysfunction. Nature Medicine, 2022;28(12):2497-2503. doi.org/10.1038/s41591-022-02053-1 · Evidência C