Inteligência artificial para detectar oclusão coronária aguda no ECG: o que o ESC 2026 mostrou

Introdução

O ESC Congress 2026, realizado em Munique entre 28 e 31 de agosto, teve ao menos nove trabalhos sobre modelos de inteligência artificial (IA) aplicados ao ECG para identificar oclusão coronária aguda (OCA). O tema chega ao congresso depois de três anos de validações publicadas e de uma autorização da Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos concedida poucos dias depois do evento.

Este artigo resume o que já está publicado sobre o desempenho da inteligência artificial no ECG para detectar oclusão coronária aguda, lista os trabalhos apresentados no ESC 2026 e discute os limites do uso clínico. O ponto de partida é o paradigma de infarto por oclusão (OCA/NOCA), proposto por Stephen Smith e Pendell Meyers.¹

Por que o supradesnivelamento não basta

O critério de IAMCSST foi construído como marcador indireto de oclusão coronária, e o marcador falha com frequência. Na metanálise de Khan e colaboradores, 25,5% dos pacientes com infarto sem supradesnivelamento tinham a artéria culpada ocluída na angiografia, com mortalidade de curto prazo maior nesse grupo (risco relativo de 1,67; IC 95% 1,31–2,13).²

Estudos do grupo de Smith e Meyers quantificaram a diferença entre o critério de supra e a leitura dirigida à oclusão. Entre 108 pacientes com OCA, apenas 67 preenchiam critérios de IAMCSST, e o tempo mediano entre a chegada e o cateterismo foi de 41 minutos nesse grupo e de 437 minutos no grupo sem critérios.³ Em estudo caso-controle com 808 pacientes, os critérios de IAMCSST tiveram sensibilidade de 41% para OCA, contra 86% da leitura por intérprete treinado nos achados de oclusão, com especificidades de 94% e 91%.⁴ No estudo DIFOCCULT, com 3.000 pacientes, 28,2% dos casos classificados como infarto sem supra foram reclassificados como oclusão aguda, com mortalidade mais alta.⁵

O problema aparece também em oclusões totais da descendente anterior. Em série recente, os critérios de IAMCSST deixaram de identificar 38% (20 de 53) das oclusões com fluxo TIMI 0, considerando todos os ECGs seriados; nesses 20 casos, a leitura especializada e o modelo de IA identificaram a oclusão já no primeiro traçado.⁶

A leitura dirigida à OCA depende de experiência com padrões sutis de oclusão: proporção entre o supra e o QRS, ondas T hiperagudas, infradesnivelamento máximo em V1–V4, alterações recíprocas discretas. É essa dependência do intérprete que os modelos de IA tentam reduzir. Para outra aplicação da IA no ECG, veja também como a IA estima a fração de ejeção do ventrículo esquerdo.

O que os modelos publicados mostraram

Dois modelos concentram a literatura. O primeiro, desenvolvido por Al-Zaiti e colaboradores, foi treinado e validado em 7.313 pacientes com dor torácica atendidos pelo serviço pré-hospitalar; obteve área sob a curva de 0,91 na derivação e de 0,87 na validação externa, superior à dos clínicos (0,80) e à do algoritmo comercial de interpretação do eletrocardiógrafo (0,75).⁷ O segundo, o Queen of Hearts (PMcardio, Powerful Medical), foi desenvolvido com 18.616 ECGs e é o mais estudado em validações independentes (Tabela 1).⁸

No registro americano, o modelo reduziu as ativações falsas da hemodinâmica de 41,8% para 7,9% e reclassificou corretamente 91% das ativações falso-positivas com biomarcadores negativos.⁹ No estudo sueco, o valor preditivo positivo foi de 51%, contra 17% dos critérios de IAMCSST, num cenário de baixa prevalência de oclusão.¹⁰ Os números variam muito entre os estudos porque as populações são diferentes: amostras enriquecidas com oclusão (como a de Herman 2024) inflam a sensibilidade aparente, e populações não selecionadas de emergência a reduzem.

A tabela também mostra o contraponto. Em pacientes de alto risco com SCA sem supra, a sensibilidade foi de 58% e o valor preditivo negativo de 57%; em quase metade das oclusões, o modelo não deu o alerta.¹¹

Os trabalhos apresentados no ESC 2026

Os resumos abaixo foram apresentados no congresso e, até a data deste artigo, não haviam sido publicados como artigos completos. Enquanto isso não ocorre, são descritos aqui pelo tema e pelo centro de origem:¹²

• validação externa de uma rede neural convolucional para o diagnóstico precoce de OCA (University Hospital Basel, Suíça);
• comparação entre um modelo ordinal de IA aplicado ao ECG e um modelo ordinal de troponina T de alta sensibilidade, em validação prospectiva multicêntrica (Basel);
• estudo multicêntrico de um modelo de IA para OCA no Reino Unido (Barts Heart Centre, Londres);
• leitura humana versus leitura assistida por IA na detecção de oclusão em síndrome coronariana aguda (CHU Arnaud de Villeneuve, Montpellier);
• IA para OCA em pacientes taquicárdicos, em pacientes bradicárdicos e em pacientes com QRS largo, em três trabalhos (Heart Center da Universidade de Colônia);
• identificação de OCA por IA em SCA sem supra e sua associação com tamanho do infarto e sobrevida (Hospital Central de Bolzano, Itália);
• ajuste fino de um modelo de fundação de ECG para detectar OCA (Akershus University Hospital, Noruega).

Dois padrões se destacam no conjunto. O primeiro é a migração dos estudos para os cenários em que os critérios clássicos são mais fracos: QRS largo, frequências extremas e SCA sem supra. O segundo é a comparação direta com a troponina e com a leitura humana assistida, que aproxima o tema da pergunta clínica real: se a ferramenta muda decisões e desfechos, além de acertar diagnósticos.

Situação regulatória e ensaios em andamento

Na Europa, o Queen of Hearts tem marcação CE como dispositivo médico classe IIb.¹³ Nos Estados Unidos, recebeu a designação de dispositivo inovador (Breakthrough Device Designation) em março de 2025 e autorização De Novo da FDA em setembro de 2026.¹⁴ A indicação autorizada é auxiliar na detecção de sinais de IAMCSST e de equivalentes de IAMCSST no ECG; o termo OCA não aparece na indicação.¹⁴ As duas autorizações classificam a ferramenta como apoio à decisão clínica, e não como diagnóstico autônomo.¹³

A pergunta que falta responder é se o uso da IA muda o tratamento e o desfecho. Dois ensaios randomizados estão em curso. O primeiro, conduzido no Cardiocentro Ticino (Lugano, Suíça), randomiza 500 pacientes com SCA sem critério claro de IAMCSST para interpretação do ECG assistida por IA ou interpretação habitual, com desfechos de tempo até a intervenção na oclusão e tamanho do infarto, e término previsto para 2027.¹⁵ O segundo, o DIFOCCULT-3, compara as estratégias de classificação IAMCSST/IAMSSST e OCA/NOCA em cerca de 6.000 pacientes, com desfecho de morte ou reinternação em um ano.¹⁶

O contexto normativo também mudou. A 5ª Definição Universal do Infarto, publicada no mesmo congresso, reconhece que até um em cada quatro infartos sem supra tem a artéria culpada ocluída e lista equivalentes de IAMCSST, sem adotar a sigla OCA; as ferramentas de IA aparecem no documento apenas de forma genérica.¹⁷

Limitações e uso na prática

A principal limitação é a sensibilidade num ECG isolado. Mesmo nos melhores estudos, entre 8% e 48% das oclusões não geram alerta, conforme a população analisada.^9–11 Um resultado negativo da IA não deve encerrar a investigação de um paciente com dor torácica persistente; ECGs seriados, ecocardiograma à beira do leito e troponina continuam necessários.

O valor preditivo positivo depende da prevalência. Em emergências com cerca de 2% de oclusão, metade dos alertas correspondeu a OCA confirmada; a outra metade, não.¹⁰ O alerta da IA é um motivo para revisar o traçado com atenção e discutir o caso, e a decisão de cateterismo continua clínica.

Há ainda questões metodológicas. Boa parte das validações foi conduzida com participação dos desenvolvedores, o padrão de referência para OCA (angiografia, fluxo TIMI e curva de troponina) varia entre os estudos, e os resultados dos ensaios randomizados ainda não existem.^8–11,15,16 Por fim, a ferramenta não substitui o conhecimento dos padrões de oclusão; quem interpreta ECG precisa saber reconhecer por que o modelo acendeu o alerta, inclusive para identificar os falsos-positivos.

Resumo

• Cerca de um quarto dos infartos sem supradesnivelamento tem a artéria culpada ocluída, com mortalidade maior.
• O paradigma OCA/NOCA, proposto por Stephen Smith e Pendell Meyers, dirige a leitura do ECG para a oclusão, e não para o limiar de supra.
• Modelos de IA tiveram sensibilidade maior que a dos critérios de IAMCSST em todas as validações publicadas, com especificidade semelhante na maioria.
• A sensibilidade varia muito com a população: de 92% em ativações de hemodinâmica a 52% em emergências não selecionadas e 58% em SCA sem supra de alto risco.
• O ESC 2026 teve ao menos nove resumos sobre IA para OCA, ainda sem publicação completa.
• O Queen of Hearts tem marcação CE e autorização De Novo da FDA (setembro de 2026) como apoio à detecção de IAMCSST e equivalentes.
• Dois ensaios randomizados vão testar se o uso da IA muda o tempo até a reperfusão, o tamanho do infarto e os desfechos.
• Um resultado negativo da IA não exclui oclusão; um resultado positivo pede revisão do traçado e decisão clínica.