O e-book apresenta um panorama abrangente sobre como a inteligência artificial (IA) está transformando a prática da cardiologia. A IA tem sido aplicada com sucesso em diversas áreas da especialidade, desde o diagnóstico por imagem até a automação de tarefas administrativas. Em exames como ecocardiogramas, tomografias e ressonâncias magnéticas, algoritmos de machine learning são capazes de identificar estruturas cardíacas, calcular fração de ejeção e detectar estenoses com acurácia semelhante à de especialistas, tornando os exames mais rápidos e precisos.

No campo do eletrocardiograma (ECG), modelos de redes neurais profundas analisam sinais elétricos do coração e conseguem detectar disfunções ventriculares e arritmias com alta sensibilidade e especificidade. Essas tecnologias têm se mostrado superiores aos métodos convencionais, transformando o ECG em uma ferramenta preditiva de triagem.

A IA também está integrada a dispositivos vestíveis, como smartwatches e sensores, que monitoram em tempo real condições como fibrilação atrial, insuficiência cardíaca e hipertensão. Esses dispositivos permitem detecção precoce de eventos e melhor adesão ao tratamento. Modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina buscam estimar riscos cardiovasculares individualizados, combinando dados clínicos, laboratoriais e genéticos. Apesar do potencial, muitos desses modelos ainda carecem de validação externa robusta.

Ferramentas de apoio à decisão clínica auxiliam médicos ao sugerir diagnósticos e tratamentos com base em grandes volumes de dados. Essas soluções funcionam como uma “segunda opinião” automatizada e já são utilizadas para revisão de laudos, triagem de urgências e planejamento terapêutico. No campo administrativo, a IA tem agilizado tarefas rotineiras como agendamentos, codificações e preenchimento de documentos, contribuindo para maior eficiência e redução do burnout entre profissionais da saúde.

Além disso, interfaces conversacionais e chatbots vêm sendo testados para melhorar o contato entre médicos e pacientes, auxiliando no acompanhamento remoto, especialmente no pós-operatório ou em reabilitação. Exemplos brasileiros notáveis incluem o uso de IA em hospitais como o InCor e o Hospital de Amor, além de programas públicos como a Rede Telessaúde de Minas Gerais.

O e-book ainda destaca tendências futuras para o período entre 2025 e 2028, como o uso de modelos de linguagem generativa (como o GPT-4) na produção de laudos e apoio diagnóstico, a integração profunda da IA com prontuários eletrônicos, e a personalização de tratamentos com base em dados genômicos e fenotípicos. No entanto, também reforça a necessidade de regulamentação ética e validação científica antes da adoção ampla dessas tecnologias, apontando que o médico deve sempre permanecer no centro da decisão clínica.