Um estudo iniciado em janeiro de 2025 no Hospital Moinhos de Vento, em Porto Alegre, usa inteligência artificial e angiotomografia computadorizada para identificar placas de gordura nas artérias carótidas com maior risco de se romper e causar acidente vascular cerebral. A iniciativa tem o objetivo de aprimorar a prevenção e orientar decisões de tratamento em pacientes com suspeita de AVC.
A pesquisa utiliza imagens de angiotomografia reprocessadas por um módulo de software chamado CT Plaque Analysis, que avalia a composição das placas nas carótidas do pescoço, diferenciando gordura, tecido fibroso e cálcio. Até então, o risco era medido principalmente pelo grau de estreitamento da artéria, e agora passa a considerar a composição da placa, se ela é mais rica em gordura ou em tecido fibroso ou cálcio.
Como funciona a pesquisa
O projeto prevê a análise de cerca de 100 pacientes que realizaram angiotomografia por suspeita de AVC. Além da composição das placas, os pesquisadores avaliam a relação entre o volume de gordura e o de tecido fibroso para criar um índice de vulnerabilidade que pode prever o risco de embolização cerebral. Os resultados finais devem ser apresentados no primeiro semestre de 2026.
Uso da IA nos procedimentos
Durante a pesquisa, pela primeira vez, a imagem gerada por inteligência artificial foi usada para escolher o tipo de stent implantado em um procedimento. Os achados foram confirmados em tempo real por ultrassom intravascular, exame realizado dentro da artéria. “Nem sempre a artéria mais estreita é a mais perigosa. Às vezes, uma placa menor, mas instável, pode se romper e causar um AVC”, ressalta o cirurgião vascular Alexandre Araújo Pereira, idealizador do estudo.
Tecnologia utilizada
O software utilizado foi desenvolvido pela Siemens Healthineers e aplica algoritmos de IA para identificar automaticamente o tipo de tecido dentro da placa com base nos diferentes tons captados pela tomografia, gerando uma imagem colorida e tridimensional da artéria. As análises são realizadas pela residente em radiologia Gabriela Carboni e pelo chefe do Serviço de Radiologia do Hospital Moinhos de Vento, Henrique Guerra. O objetivo inicial do estudo é descrever as características das placas para que o protocolo possa ser usado futuramente na prática clínica.
Estudo piloto
Em um estudo piloto, os dados do software foram usados para escolher o tipo de stent para um paciente de 72 anos que havia sofrido um AVC recente. O algoritmo analisou características da placa para indicar o modelo mais adequado, e o ultrassom intravascular confirmou durante o procedimento a correspondência entre o que a IA identificou e o que estava na artéria.
Resultados preliminares
As análises iniciais indicam que placas com maior proporção de núcleo lipídico e superfície irregular estão associadas à instabilidade. O estudo busca transformar essas informações em ferramentas para orientar tanto a indicação do tratamento quanto a forma como ele será realizado. “É um passo além da previsão de risco. Agora conseguimos usar a própria imagem gerada pela IA para guiar a estratégia terapêutica, personalizando o tratamento para cada paciente”, destacou Alexandre Araújo Pereira. Segundo o coordenador do estudo, o uso combinado de IA e ultrassom intravascular pode resultar em menos complicações e tratamentos mais direcionados. “O uso combinado de IA e ultrassom intravascular representa um novo paradigma na medicina vascular, unindo diagnóstico avançado e personalização terapêutica em um mesmo fluxo de cuidado”, complementou Pereira. “Ao usarmos a inteligência artificial para entender melhor o comportamento das placas nas carótidas, que podem causar AVCs graves, conseguimos prever e evitar o acidente antes que ele aconteça. É um exemplo concreto de como a inovação pode transformar a prevenção e o tratamento”, pontuou a chefe do Serviço de Neurologia e Neurocirurgia do Hospital Moinhos de Vento, Sheila Martins.
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