APLICAÇÕES CLÍNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ESTRATIFICAÇÃO DE RISCO CARDIOVASCULAR

Resumo

A inteligência artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta inovadora e promissora na cardiologia, especialmente na estratificação de risco cardiovascular. As doenças cardiovasculares (DCV) continuam sendo a principal causa de morte no mundo, tornando essencial a identificação precoce de indivíduos com maior risco de eventos cardíacos. Nesse contexto, a IA, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, vem sendo amplamente utilizada para processar e interpretar grandes volumes de dados clínicos, laboratoriais, genéticos, de imagem e até dados contínuos de dispositivos vestíveis. A aplicação da IA permite a identificação de padrões complexos e não lineares entre fatores de risco, aumentando a precisão preditiva em comparação aos escores tradicionais, como Framingham e SCORE. Além disso, modelos preditivos baseados em IA podem ser continuamente atualizados, incorporando novos dados em tempo real, o que melhora a capacidade adaptativa do sistema em diferentes populações e cenários clínicos. Algumas das principais aplicações clínicas incluem a predição personalizada de infarto agudo do miocárdio, acidente vascular cerebral, insuficiência cardíaca e morte cardiovascular. A IA também pode otimizar a triagem de pacientes assintomáticos e facilitar o direcionamento de exames complementares apenas para aqueles com risco elevado, aumentando a eficiência do rastreamento populacional. Apesar dos avanços, há desafios importantes, como a necessidade de validação externa robusta, transparência dos algoritmos (explicabilidade) e garantia de segurança e privacidade dos dados. Além disso, a integração efetiva dessas ferramentas em fluxos clínicos depende de treinamentos adequados para profissionais da saúde e de uma infraestrutura tecnológica compatível. Conclui-se que a IA tem potencial transformador na estratificação de risco cardiovascular, podendo contribuir para uma medicina mais preditiva, personalizada e eficiente. No entanto, a adoção segura e ética dessa tecnologia exige diretrizes regulatórias claras e estudos prospectivos de alta qualidade.