Inovação em imagem: A Revolução da Inteligência Artificial

A imagem cardiovascular tem experimentado avanços nas últimas décadas, impulsionados pela rápida evolução tecnológica. Novas técnicas de imagem cardiovascular, como a tomografia computadorizada (TC) de alta resolução, ressonância magnética cardíaca e a ecocardiografia 3D permitem uma visualização detalhada das estruturas cardíacas e vasculares. Esses avanços têm possibilitado diagnósticos mais precoces e tratamentos eficazes, impactando diretamente a qualidade de vida dos pacientes. Contudo, a crescente complexidade e o volume de dados gerados por essas tecnologias demandam soluções para a sua interpretabilidade, abrindo espaço para o uso de ferramentas mais avançadas. Nesse contexto, a integração de inteligência artificial (IA) no campo da cardiologia tem revolucionado a forma como os dados são analisados, interpretados e incorporados à pratica clinica.

Dentre os principais modelos preditivos, destacam-se o uso de modelos estatísticos convencionais (regressão logística), que estimam relações lineares; algoritmos de árvore (Random Forest, XGBoost), adequados para interações complexas; e redes neurais, que capturam padrões não lineares, variando em interpretabilidade e requisitos de dados. Em ecocardiografia, esses modelos preditivos podem ser úteis na estratificação de risco prognóstico e diagnóstico etiológico.

Para maximizar o impacto dessas ferramentas na prática clínica, índices específicos, medidas quantitativas e análises avançadas podem ser combinados a algoritmos robustos, ampliando significativamente a precisão diagnóstica e prognóstica em doenças cardiovasculares.

O estudo de Choi et al. (2024) é um exemplo de aplicação de medidas ecocardiográficas em modelos algorítmicos para avaliação diagnóstica e prognóstica de doenças cardiovasculares. Neste trabalho, os autores desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo baseado em redes neurais para estimar a deformação longitudinal global do ventrículo esquerdo (SLG) a partir de eletrocardiograma (ECG). O modelo demonstrou forte correlação com as medições de SLG obtidas por ecocardiografia e foi eficaz na estratificação de risco a longo prazo em pacientes com insuficiência cardíaca (IC).

Além disso, um estudo publicado no BMC Cardiovascular Disorders apresentou um modelo de aprendizado de máquina baseado em dados clínicos derivados da ecocardiografia para desenvolver e verificar um modelo preditivo capaz de distinguir entre cardiomiopatia isquêmica e cardiomiopatia dilatada. O modelo demonstrou melhorias na acurácia diagnóstica e redução no risco de diagnóstico etiológico incorreto.

Esses estudos ilustram como a integração de índices ecocardiográficos, como o GLS, em modelos algorítmicos robustos pode ampliar significativamente a utilidade clínica da ecocardiografia, tanto para avaliações diagnósticas quanto prognósticas em doenças cardiovasculares.

Além dos avanços diagnósticos e prognósticos, a inteligência artificial também tem contribuído diretamente para o aumento da produtividade e eficiência no cotidiano dos profissionais de imagem cardiovascular. Ferramentas baseadas em IA já permitem a automação parcial de medidas ecocardiográficas, como fração de ejeção semi-automatizada, volumes ventriculares, strain miocárdico, cálculo da integral tempo-velocidade (VTI) e obtenção automatizada de gradientes pressóricos, reduzindo o tempo de análise manual e padronizando resultados. Isso não apenas melhora a acurácia e reprodutibilidade dos exames, mas libera o especialista em imagem cardiovascular para se concentrar em casos mais complexos ou em atividades que demandam maior julgamento clínico. Em vez de substituir o profissional, a IA atua como uma aliada que potencializa sua atuação, otimizando recursos e ampliando a capacidade de atendimento em um cenário cada vez mais exigente.

O uso crescente de algoritmos em medicina cardiovascular não é apenas uma tendência, mas uma necessidade imposta pela crescente complexidade dos cenários clínicos. Essas ferramentas se tornam essenciais para diagnósticos mais precisos, decisões rápidas e tratamentos personalizados, inaugurando uma nova era na cardiologia. Mais do que aprimorar a prática médica, exigem que os profissionais se mantenham atualizados e engajados com a inovação tecnológica, reforçando também a importância da colaboração entre cardiologistas, especialistas em imagem e pesquisadores na expansão das fronteiras do conhecimento cardiovascular.

Referências Bibliográficas

1-CHOI, Hong-Mi et al. AI derived ECG global longitudinal strain compared to echocardiographic measurements. Scientific Reports, v. 14, n. 1, p. 26458, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-024-78268-8. Acesso em: 26 abr. 2025.

2-ZHOU, Mei et al. Echocardiography-based machine learning algorithm for distinguishing ischemic cardiomyopathy from dilated cardiomyopathy. BMC Cardiovascular Disorders, v. 23, p. 476, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12872-023-03520-4. Acesso em: 26 abr. 2025.

3-OGUNPOLA, Adedayo et al. Machine Learning-Based Predictive Models for Detection of Cardiovascular Diseases. Diagnostics, v. 14, n. 2, p. 144, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.3390/diagnostics14020144. Acesso em: 26 abr. 2025.

Autor: Dr. Alexandre Costa Coordenador do Serviço de Ecocardiografia – HSR/RedeDor/BA Doutorando em Ciências Médicas IDOR – RJ Investigador Principal do Registro de Insuficiência Mitral / IDOR/BA