Uso de IA em exame cardíaco melhora previsão de doenças cardiovasculares

Um estudo da Mayo Clinic identificou uma forma de aprimorar a predição do risco de longo prazo de doença cardiovascular ao incorporar inteligência artificial (IA) a um exame de imagem realizado rotineiramente. As doenças cardíacas são a principal causa de morte no mundo, o que torna essencial a identificação precoce do risco para prevenir eventos graves como infarto do miocárdio e acidente vascular cerebral (AVC).

A pesquisa acompanhou quase 12.000 adultos por aproximadamente 16 anos, aplicando IA às tomografias padrão de cálcio das artérias coronárias para medir a gordura ao redor do coração. Essa gordura pericárdica, já reconhecida como um marcador de risco cardiovascular, foi mensurada automaticamente, permitindo uma avaliação mais precisa sem necessidade de exames adicionais ou custos extras.

Os pesquisadores compararam o valor preditivo da gordura cardíaca isoladamente e em combinação com duas abordagens tradicionais: a equação PREVENT da American Heart Association, que considera fatores como idade, sexo, pressão arterial, colesterol e diabetes, e o escore de cálcio das artérias coronárias, que quantifica a placa calcificada.

Os resultados indicaram que o volume de gordura cardíaca pode predizer eventos cardiovasculares de forma independente e que sua inclusão melhora significativamente a precisão da predição de risco a longo prazo, especialmente em pacientes classificados como de baixo risco.

Segundo Zahra Esmaeili, primeira autora do estudo e pesquisadora do Departamento de Medicina Cardiovascular da Mayo Clinic, “a gordura pericárdica já é reconhecida como um marcador de risco cardiovascular, mas este estudo demonstra como agora podemos medi-la automaticamente e utilizá-la para melhorar de maneira significativa a predição de risco, especialmente em pacientes com risco limítrofe ou intermediário, nos quais as decisões clínicas costumam ser menos claras”. Ela destaca que essa inovação abre caminho para estratégias de prevenção mais personalizadas.

O estudo mostrou que quase 10% dos participantes desenvolveram doença cardiovascular durante o acompanhamento, e que maiores volumes de gordura coronariana estiveram associados a riscos elevados independentemente do escore de cálcio.

Francisco Lopez-Jimenez, cardiologista preventivo e codiretor do programa de IA em Cardiologia da Mayo Clinic, afirmou que “como essa medida é obtida a partir de exames de imagem que muitos pacientes já realizam, ela representa uma forma prática e escalável de aprimorar a avaliação de risco cardiovascular”.

Os pesquisadores indicam que estudos futuros são necessários para definir a melhor forma de incorporar essa medida à prática clínica rotineira e para avaliar seu potencial em orientar decisões terapêuticas.

O artigo completo, intitulado Deep Learning–Derived Pericardial Adipose Tissue by ECG-Gated Computed Tomography Predicts Cardiovascular Events Beyond Coronary Calcium, está publicado no American Journal of Preventive Cardiology.