INTRODUÇÃO: A maior causa de mortalidade no Brasil e no mundo são as doenças cardiovasculares (DCV), principalmente o infarto agudo do miocárdio (IAM). O uso de tecnologias inovadoras é crucial para a obtenção do diagnóstico, pois o tempo entre a análise diagnóstica e o início do tratamento é um fator decisivo para o desfecho clínico do paciente. OBJETIVO: Avaliar o impacto do uso de tecnologias no diagnóstico precoce de emergências cardiovasculares. MÉTODOS: Realizou-se uma revisão integrativa na base de dados LILACS, utilizando os descritores "artificial intelligence", "diagnosis" e "cardiovascular disease”, que selecionou artigos publicados entre 2019 e 2024. Após aplicação dos critérios de inclusão, dos 15 artigos encontrados, selecionaram-se dois. RESULTADOS: Destacaram-se como principais estratégias para redução do tempo do diagnóstico de DCV o uso de uma rede neural artificial (RNA) para a detecção de fibrilação atrial no eletrocardiograma (ECG), que alcançou 94,5% de especificidade e 100% de sensibilidade, e a implementação da plataforma Kardia - utiliza a inteligência artificial (IA) para identificar ECGs - no atendimento de emergência para dor torácica, a qual reduziu significativamente o tempo entre o início dos sintomas e o tratamento da Síndrome Coronariana Aguda. CONCLUSÃO: A identificação precoce e o tratamento personalizado de DCV têm o potencial de reduzir de forma expressiva a morbidade e a mortalidade relacionadas a essas condições.
Comissão Organizadora
Lucas Pedrosa Souto Maior
Priscila Cabral Melo Holanda
Ana Cláudia Barros de Jesus
OTONI FLAVIO ANDRADA VERISSIMO
Comissão Científica
Lucas Pedrosa Souto Maior
Ana Carolina do Nascimento Calles
Candyce Simões Malta Marques Silva
CYNTHIA PAES PEREIRA
Glauber Schettino-Silva
Paulo César de Assis Santana Júnior
Yuri Cavalcanti Albuquerque Tenorio
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