A IA é fria e sem coração? É verdade, mas ela pode examinar o seu.

Se você tem mais de 40 anos, com certeza já fez um eletrocardiograma (ECG) em algum momento. É um exame amplamente acessível que registra a atividade elétrica do coração, com a função de detectar arritmias e infartos.

Acontece que um gráfico de ECG nada mais é do que um dado estatístico do tipo “série temporal multivariada”, que já é analisado por inteligências artificiais há muito tempo para fazer previsões nas áreas de economia, clima, entre outras. Então, diante de um ECG, a IA olha e pensa: isso aí eu como no café da manhã.

Nesse contexto, pesquisadores do Imperial College London apresentaram no congresso da Sociedade Europeia de Cardiologia, em Munique, uma ferramenta baseada em IA capaz de identificar sinais de insuficiência cardíaca e problemas nas válvulas a partir de um ECG convencional em menos de dois segundos, com até 90% de acurácia.

Mas se o ECG não foi feito para detectar diretamente alterações estruturais (no músculo cardíaco ou nas válvulas), como essa IA consegue fazer isso?

É aqui que precisamos entender como a IA funciona. 

Os cientistas treinaram um algoritmo com milhões de ECGs utilizando deep learning, uma técnica em que redes neurais aprendem a identificar padrões complexos a partir de grandes volumes de dados. Primeiro a IA passa por uma fase chamada “treinamento”, onde são mostrados a ela milhões de ECGs (não a imagem, mas os valores que geraram a imagem) que, por serem de pacientes do passado, já se sabe, em cada caso, se tinham alterações estruturais ou não. A IA então aprende a identificar padrões, que nós não conseguiríamos, que diferenciam os casos onde existiam alterações estruturais dos casos onde elas não existiam. Depois do treinamento, na fase de “teste”, são mostrados a ela outros casos onde também se sabe se tinha alterações estruturais ou não, mas dessa vez só são mostrados os ECGs (a IA não recebe a informação das alterações estruturais) e então pede-se para ela dizer em cada caso, se tem alteração de músculo e válvula ou não e se calcula qual é o percentual de acerto dela. Depois de várias rodadas disso, na ordem de centenas, se ela atingir um nível de acerto acima de 90% ela está pronta.

Ou seja. Assim como o médico não vê alterações estruturais de músculo e válvulas cardíacas em ECG, a IA também não vê. Só que ela aprendeu a identificar padrões que, quando presentes em um ECG coincidem com casos onde as alterações estruturais existiam. E isso, por si só, já é suficiente para salvar muitas vidas, porque a IA pode avisar ao médico que aquele paciente precisa de exames mais especializados. Além de agilizar o atendimento de casos suspeitos, a tecnologia abre caminho para descobrir problemas em pessoas assintomáticas. Exames rotineiros, como check-ups de empresa ou avaliações pré-operatórias, poderão ser processados em segundo plano para identificar riscos ocultos.

Mas antes de você já sair escaneando seu ECG para jogar no ChatGPT, entenda que o ChatGPT, o Gemini e o Claude, embora sejam multimodais, de forma que conseguem trabalhar com textos e imagens, eles não foram treinados com ECG. Além disso, por questões de segurança, eles são pré-programados para não darem orientações médicas. No máximo eles devem dizer: “isso é um exame de eletrocardiograma”.