12 de agosto de 2026 (Bibliomed). Estudo realizado na Universidade de Cambridge, na Inglaterra, sugere que um sistema de inteligência artificial (IA) pode identificar corretamente 98% dos pacientes com estenose aórtica grave e 94% com regurgitação mitral grave usando gravações curtas de sons cardíacos obtidas com estetoscópios digitais.
No estudo, pesquisadores analisaram gravações de sons cardíacos de 1.767 pacientes usando um algoritmo de IA desenvolvido para estetoscópios digitais. Cada participante também foi submetido a um ecocardiograma, que serviu como padrão de referência.
Em vez de treinar a IA para identificar sopros cardíacos, que os médicos tradicionalmente procuram por meio da ausculta, os pesquisadores a treinaram diretamente com os resultados do ecocardiograma. Isso permitiu que o sistema aprendesse padrões acústicos sutis que podem não ser audíveis ao ouvido humano, inclusive em indivíduos sem sopro evidente.
O sistema de IA identificou com precisão 98% dos pacientes com estenose aórtica grave e 94% daqueles com regurgitação mitral grave. Quando comparado com 14 médicos de clínica geral, que avaliaram as mesmas gravações, o sistema de IA superou todos os médicos e produziu resultados consistentes. Embora os médicos de clínica geral tenham variado na forma como equilibraram sensibilidade e especificidade, a IA apresentou desempenho confiável em todos os casos, principalmente para doenças graves.
Fonte: npj Cardiovascular HealthTrusted Source. DOI: 10.1038/s44325-026-00103-y.
