Avanços em Inteligência Artificial Aplicados à Avaliação de Risco Cardiovascular em Doença Arterial Coronariana

• DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.842162512069

• Palavras-chave: Doença Arterial Coronariana, Inteligência Artificial, Avaliação de Risco, Previsão de Eventos Cardiovasculares

• Keywords: Doença Arterial Coronariana, Inteligência Artificial, Avaliação de Risco, Previsão de Eventos Cardiovasculares

• Abstract: Resumo Introdução: A doença arterial coronariana (DAC) permanece como uma das principais causas de morbidade e mortalidade no mundo. A avaliação precisa do risco cardiovascular é essencial para a estratificação e manejo de pacientes com suspeita ou diagnóstico confirmado de DAC. Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) emergiu como uma ferramenta promissora na medicina cardiovascular, permitindo a análise de grandes volumes de dados clínicos e de imagem com maior precisão e velocidade do que os métodos tradicionais. Objetivo: O objetivo desta revisão é analisar criticamente os principais avanços na aplicação da inteligência artificial para a avaliação do risco cardiovascular em pacientes com DAC, com foco em técnicas de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e suas aplicações clínicas. Métodos: Foi realizada uma busca narrativa nas bases de dados PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane Library e Google Scholar, com ênfase em estudos publicados nos últimos cinco anos. Foram incluídos artigos originais, revisões sistemáticas e metanálises sobre IA e risco cardiovascular em DAC. Resultados e Discussão: As abordagens baseadas em IA demonstraram elevado desempenho na predição de eventos cardiovasculares maiores, na segmentação de imagens coronarianas e na análise de exames complementares como eletrocardiogramas, tomografias e angiografias. Estudos mostram que algoritmos treinados com dados populacionais robustos conseguem prever desfechos clínicos com acurácia superior à de escores tradicionais, como o Framingham Risk Score. Conclusão: A aplicação da inteligência artificial na avaliação do risco cardiovascular em pacientes com DAC representa um avanço significativo na medicina personalizada. No entanto, ainda são necessários estudos clínicos de validação externa, padronização metodológica e discussão ética sobre a implementação dessas ferramentas em larga escala.