Tecnologia vestível com IA detecta arritmias e reduz riscos cardíacos, diz Incor

Uma parceria entre a Lenovo e o Instituto do Coração (Incor), da Faculdade de Medicina da USP, desenvolve um dispositivo vestível com inteligência artificial capaz de detectar arritmias cardíacas com alto grau de precisão. Apresentado durante o IT Forum Trancoso 2025, o projeto, chamado TRAdA, opera com detecção quase imediata dos eventos, segundo os responsáveis. O tempo médio entre o sinal clínico e a resposta do sistema é de seis segundos.

O dispositivo é detalhado por Cláudio Stopatto, diretor de Software e Alianças da Lenovo ISG para América Latina, e por Marco Antonio Gutierrez, CIO do Incor, durante painel que integra a programação do evento.

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Diagnóstico em tempo real

Gutierrez explica que o TRAdA opera com base em inteligência artificial embarcada no próprio smartphone do paciente, o que elimina a necessidade de conexão constante com servidores externos. Segundo ele, a equipe adapta o sistema operacional Android de um celular Motorola para viabilizar o funcionamento da IA na borda (edge computing), modelo considerado mais eficiente para aplicações clínicas em tempo real.

“Transformar um modelo preditivo, treinado em supercomputadores, em algo que roda direto no celular é um desafio enorme”, afirma. “Mas essa arquitetura muda tudo no cuidado ao paciente, porque a resposta ocorre quase sem atraso.”

Testes clínicos realizados com populações da Ásia, Europa, América do Norte e Brasil mostram que o modelo atinge 99,2% de acurácia na detecção da fibrilação atrial, uma das arritmias mais prevalentes. Gutierrez destaca que a diversidade genética da população brasileira é um diferencial. “Se o modelo funciona aqui, funciona em quase qualquer lugar.”

Validação ética e exigências regulatórias

Por se tratar de uma aplicação na área da saúde, o projeto passa por validações em comitês de ética e exige autorização da Anvisa antes de ser disponibilizado em larga escala. Gutierrez afirma que a equipe precisa comprovar a segurança do dispositivo e a ausência de vieses nos algoritmos.

“Não basta funcionar. É preciso garantir que o sistema não cause dano ao paciente e que as decisões não sejam distorcidas por padrões de dados enviesados”, diz.

Ele lembra que o processo é semelhante ao de outras agências no mundo, como a FDA, nos Estados Unidos. “Por isso, projetos de IA em saúde exigem mais tempo, mas também mais rigor.”

Aplicação prática e impacto clínico

Stopatto afirma que a colaboração entre engenheiros de software, cientistas de dados e cardiologistas do Incor permite alinhar tecnologia de ponta a necessidades médicas reais. Segundo ele, a Lenovo investe mais de US$ 2 bilhões por ano em pesquisa e desenvolvimento e mantém mais de 600 profissionais atuando em projetos no Brasil.

“Aqui temos um exemplo de IA com propósito. Não é sobre eficiência operacional, é sobre salvar vidas”, diz. Ele relata que a equipe passa quatro anos em reuniões semanais até alcançar um modelo confiável e clínico. “Foi preciso ajustar desde o algoritmo até o chip. Esse grau de customização só faz sentido quando o problema é relevante.”

Expansão e próximos passos

O Incor trabalha para expandir o projeto para outras arritmias, como a taquicardia supraventricular. Gutierrez diz que o objetivo agora é tornar o TRAdA uma plataforma multiparamétrica de diagnóstico, com capacidade para orientar a conduta médica em diferentes contextos.

“O sistema pode se tornar um detector de múltiplas condições cardíacas, orientando intervenções em tempo real”, afirma. Ele informa ainda que a equipe busca aprovação formal junto à Anvisa para ampliar o uso em outras instituições públicas e privadas.

Tecnologia como suporte à decisão médica

Gutierrez observa que o sistema já demonstrou impacto direto no cuidado clínico. Ele cita o caso de uma paciente cuja arritmia só foi detectada após diversos exames negativos, graças à persistência do médico e à sensibilidade do TRAdA. “Se conseguimos alertar o médico em seis segundos, todo o processo muda”, diz.

Para Stopatto, o projeto representa um modelo a ser replicado. “Tecnologia não pode ser só demonstração. Se não resolve um problema real, não escala”, afirma.

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