ROCHESTER, EUA – Uma nova fronteira na cardiologia preventiva acaba de ser estabelecida pela Mayo Clinic. Pesquisadores identificaram que a integração de Inteligência Artificial (IA) em tomografias de rotina permite mensurar a gordura ao redor do coração (gordura pericárdica), tornando a predição de infartos e AVCs significativamente mais precisa, especialmente em pacientes considerados de "baixo risco" pelos métodos atuais.

Os achados, apresentados na sessão científica de 2026 do American College of Cardiology e publicados no American Journal of Preventive Cardiology, são fruto de um estudo robusto que acompanhou quase 12 mil adultos por 16 anos.

O "Insight" da IA em Dados Existentes

A grande inovação não está na criação de um novo exame, mas na extração de dados antes invisíveis em tomografias de cálcio coronário já realizadas rotineiramente.

• O Método: A IA foi aplicada para medir o volume de gordura cardíaca e comparada à tradicional equação PREVENT e ao escore de cálcio.

• O Resultado: O volume de gordura cardíaca mostrou-se um preditor independente de eventos graves. Quando somado aos métodos tradicionais, a precisão global da avaliação de risco deu um salto qualitativo.

Prevenção Personalizada e Sem Custos Adicionais

Segundo o Dr. Francisco Lopez-Jimenez, cardiologista preventivo e codiretor do programa de IA da Mayo Clinic, a escalabilidade é o ponto forte da descoberta. "Como essa medida é obtida a partir de exames que o paciente já realiza, ela representa uma forma prática de aprimorar a avaliação sem necessidade de novos testes ou custos extras", afirma.

Para a pesquisadora Zahra Esmaeili, autora principal do estudo, a IA resolve um dilema clínico: "Ela melhora a predição em pacientes com risco limítrofe ou intermediário, onde as decisões médicas costumam ser menos claras, abrindo caminho para uma prevenção personalizada."

Principais Conclusões do Estudo:

• Associação Direta: Quanto maior o volume de gordura ao redor do coração, maior o risco de eventos cardiovasculares, independentemente do nível de cálcio nas artérias.

• Refinamento de Risco: A inclusão dessa métrica permitiu identificar riscos elevados em pacientes que seriam classificados como "seguros" pelos modelos estabelecidos.

• Eficiência Diagnóstica: O estudo demonstra que a IA pode transformar um exame padrão em uma ferramenta de diagnóstico profundo e preditivo.