Impacto da Inteligência Artificial na Taxa de Trombectomia Mecânica: Um Estudo Observacional Prospectivo

A trombectomia endovascular (EVT) estabeleceu-se como o padrão de cuidados para doentes com AVC isquémico por oclusão de grandes vasos, mas a sua eficácia depende criticamente do tempo (“Time is Brain”). Em sistemas de saúde complexos, a triagem e a transferência inter-hospitalar rápida de doentes elegíveis constituem os principais estrangulamentos logísticos. Recentemente, a introdução de software de inteligência artificial (IA) para o processamento automático de imagens (CT/CTA/CTP) prometeu acelerar a identificação de candidatos a EVT. O estudo prospectivo de Nagaratnam et al.¹, realizado no âmbito do National Health Service (NHS) em Inglaterra, avaliou o efeito real da implementação destas ferramentas em 107 hospitais, analisando dados de 350.551 doentes admitidos entre 2019 e 2023.

A análise estatística revela um impacto quantitativo inequívoco na capacidade de intervenção do sistema. Nos hospitais que adotaram software de IA (como Brainomix, RapidAI ou Viz.ai), a taxa de trombectomia aumentou significativamente, passando de uma média de 2,3% antes da implementação para 3,8% no período pós-implementação (p < 0,0001). Em termos relativos, este incremento representa uma probabilidade 1,65 vezes maior de um doente receber tratamento endovascular em unidades equipadas com IA. Mais importante ainda, o estudo demonstrou que este aumento não foi apenas o resultado de uma tendência temporal global, mas também esteve diretamente associado à presença do software, com um rácio de taxas ajustado (aRR) de 1,18 (IC 95%: 1,10–1,25).

Um dos dados mais relevantes para a gestão hospitalar está relacionado à eficiência das redes de referência. Observou-se que os centros de AVC primários (DGHs), ao utilizarem IA, reduziram o tempo médio entre a admissão e a transferência para o centro de intervenção em 14 minutos (de 136 para 122 minutos; p < 0,0001). Embora 14 minutos possam parecer modestos numa escala logística, em termos de viabilidade neuronal, esta redução traduz-se numa preservação significativa de tecido cerebral penumbrais. A capacidade da IA de notificar instantaneamente as equipas de intervenção por meio de aplicações móveis, permitindo a visualização remota e simultânea da angio-TC pelo radiologista e pelo neurorradiologista de intervenção, provou ser o catalisador desta otimização do fluxo de trabalho.

Contudo, o estudo também levanta questões críticas sobre a equidade e sobrediagnóstico. Enquanto a taxa de EVT aumentou, o tempo de trombólise intravenosa não sofreu alterações significativas, sugerindo que o impacto da IA é específico da patologia de grandes vasos. Em acréscimo, a variação observada entre diferentes softwares de IA disponíveis no mercado foi mínima, indicando que o benefício reside mais na mudança do paradigma de comunicação e triagem do que numa superioridade algorítmica específica.

Em conclusão, os dados de Nagaratnam et al.1 validam a IA não apenas como auxílio diagnóstico, mas também como uma ferramenta de infraestrutura crítica que aumenta a resiliência e a capacidade de resposta das redes de cuidados de AVC. Para o médico, a IA atua como um sistema de alerta precoce que democratiza o acesso a tratamentos de alta complexidade, garantindo que o tempo perdido na logística não dite o prognóstico funcional do doente.

¹ Nagaratnam K, Neuhaus AA, Fensome L, et al. Artificial intelligence imaging decision support for acute stroke treatment in England: a prospective observational study. Lancet Digit Health.

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