Idade-ECG Derivada de Inteligência Artificial como Preditora de Mortalidade e Eventos Cardiovasculares: Revisão Sistemática e Metanálise

Bozzi, Isadora Cristine Reis Sguizzato; Lima, Maria Clara de Araujo Gontijo; Ribeiro, Antonio Luiz Pinho; Paixão, Gabriela Miana de Mattos

doi:10.36660/abc.20250650

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Artigo Original • Arq. Bras. Cardiol. 123 (4) • Abr 2026 • https://doi.org/10.36660/abc.20250650 linkcopiar

Idade-ECG Derivada de Inteligência Artificial como Preditora de Mortalidade e Eventos Cardiovasculares: Revisão Sistemática e Metanálise

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Fundamento A idade eletrocardiográfica (idade-ECG) estimada pore inteligência artificial (IA) e a diferença entre a idade-ECG e a idade cronológica (delta-idade) são biomarcadores emergentes do envelhecimento cardiovascular e de desfechos adversos, mas seu valor prognóstico permanece incerto.

Objetivos Realizamos uma revisão sistemática e metanálise para avaliar as associações entre a idade-ECG estimada por IA ou a delta-idade e os desfechos clínicos.

Métodos Nove bases de dados foram pesquisadas até 1º de maio de 2025. Os estudos elegíveis avaliaram mortalidade ou eventos cardiovasculares e relataram medidas de associação. As hazard ratios agrupadas (pHRs) com intervalos de confiança (IC) de 95% foram calculadas por meio de modelos de efeitos fixos ou aleatórios, com significância estatística definida em p < 0,05. O protocolo foi registrado no PROSPERO (CRD420251042467).

Resultados Dez estudos (2021–2025) com mais de 550.000 participantes do Leste Asiático, das Américas e do Reino Unido foram incluídos. A maioria utilizou redes neurais convolucionais para estimar a idade-ECG; a delta-idade foi calculada como a idade-ECG menos idade cronológica. Uma delta-idade elevada foi associada ao aumento da mortalidade por todas as causas (pHR = 1,83, IC 95%: 1,45–2,32) e da mortalidade cardiovascular (pHR = 2,63, IC 95%: 1,93–3,58). Três estudos relataram aumento do risco de fibrilação atrial (pHR = 1,96, IC 95%: 1,43–2,69), embora os dados fossem limitados e heterogêneos. Análises descritivas sugeriram que uma delta-idade maior prediz a incidência de insuficiência cardíaca e acidente vascular cerebral.

Conclusões A idade-ECG estimada por IA, particularmente a delta-idade, está associada à mortalidade por todas as causas e à mortalidade cardiovascular, reforçando seu papel como um biomarcador não invasivo do envelhecimento cardiovascular. As evidências para fibrilação atrial são sugestivas, mas limitadas. Algoritmos padronizados, validação externa robusta e estudos prospectivos multicêntricos são necessários para confirmar a utilidade clínica e integrar a idade-ECG à estratificação de risco, mesmo em indivíduos assintomáticos.

Palavras-chave:
Eletrocardiografia; Inteligência Artificial; Aprendizagem Profunda; Aprendizado de Máquina; Prognóstico

Figura Central
: Idade-ECG Derivada de Inteligência Artificial como Preditora de Mortalidade e Eventos Cardiovasculares: Revisão Sistemática e Metanálise

Autor e ano de publicação	Desenho do estudo	Período de estudo	Características da população	População total do estudo	População de análise prognóstica	Idade média	Masculino (%)	Erro Absoluto Médio	Valor de corte de delta-idade*	Resultados
Baek et al., 2023¹⁹	Coorte Retrospectiva	2006 - 2021	Adultos sul-coreanos submetidos a um ECG padrão de 12 derivações	226476	34317	48,13 ± 20,79	51,3%	Não relatado	≥ 6 anos	Mortalidade por todas as causas, mortalidade por doenças cardiovasculares e eventos cardiovasculares adversos maiores (MACE)
Bran et al., 2023²⁰	Coorte Retrospectiva	1986 - 2021	Coorte do Framingham Heart Study	9877	9877	55 ±13	45,1%	9±7 anos	≥ 9 anos	Mortalidade por todas as causas ou desfechos cardiovasculares (FA, IM e IC)
Chang et al., 2022¹³	Coorte Retrospectiva	2012 - 2019	Adultos taiwaneses entre 20 e 80 anos sem diagnóstico prévio dos desfechos cardiovasculares em investigação	71741	30469	51,8 ± 16,9	51,7%	6,899 anos	≥ 7 anos	Mortalidade por todas as causas, mortalidade por DCV, IC, DM, DRC, IM, AVC, DAC, FA, hipertensão
Cho et al., 2024²²	Coorte Retrospectiva	2003 - 2020	População geral da Universidade Nacional de Seul	264487	1951	Não relatado	41,5%	Não relatado	≥ 20 anos	Mortalidade por todas as causas e mortalidade cardiovascular
Cho et al., 2025²¹	Coorte Retrospectiva	2006 - 2021	Pacientes com idades entre 20 e 90 anos que visitaram ou foram encaminhados em todo o país para o Hospital Severance, na Coreia do Sul	811341	121702	51,9 ± 16,4	45,9%	6,44	≥ 7 anos	FA de início recente e de início precoce
Ladejobi et al., 2021²³	Coorte Retrospectiva	1997 - 2003	Pacientes com idade ≥30 anos sem doença cardiovascular prévia em Minnesota, EUA	33229	25144	53,71 ± 11,59	46%	Não relatado	> 14,8 anos	Mortalidade por todas as causas e mortalidade cardiovascular
Leung et al., 2024²⁴	Coorte Retrospectiva	2006 - 2010	Voluntários de 40 a 69 anos inscritos no UK Biobank	67757	67757	65 ± 8	48,3%	Não relatado	≥ EAM (valor não relatado)	Acidente vascular cerebral isquêmico e acidente vascular cerebral hemorrágico (intracerebral e subaracnoide)
Lima et al., 2021¹⁶	Coorte Retrospectiva	2010 - 2017	CODE: População brasileira em geral; ELSA: Servidores públicos brasileiros; SaMi-Trop: Pacientes com cardiomiopatia chagásica	1574282	CODE: 218169 ELSA:14236 SaMi-Trop: 1631	CODE: 51 ± 20 ELSA: 52 ± 9 SaMi-Trop: 60 ± 13	CODE: 41% ELSA: 46% SaMi-Trop: 34%	CODE: 15%: 8,38 ELSA: 8,44 SaMi-Trop: 10,04	> 8 anos	Mortalidade por todas as causas
Lorenz et al., 2023²⁵	Coorte Retrospectiva	2014 - 2019	Adultos que foram submetidos à avaliação para transplante de rim (ou rim e pâncreas) na Clínica Mayo	2183	2183	53,3 ± 13,6	59,1%	Não relatado	≥ 10 anos	Mortalidade na lista de espera, mortalidade pós-transplante (subconjunto de pacientes transplantados)
Park et al., 2024²⁶	Coorte Retrospectiva	Não relatado	Cohortes de ablação por cateter de fibrilação atrial de dois hospitais sul-coreanos	421834	7030	Não relatado	YUHS 74,7% KUAH 73,2%	9,2^†	≥ 10 anos	Recorrência de FA após ablação por cateter

Estudo	Algoritmo de IA	Entrada de ECG	Fonte de dados	Conjunto de dados de desenvolvimento	Conjunto de dados de teste	Validação externa
Baek et al., 2023¹⁹	DNN	Dados XML extraídos de um ECG de 12 derivações.	Centro de Exames de Saúde do Hospital Universitário Inha, Coreia do Sul	Hospital Universitário Inha, Coreia do Sul	Hospital Universitário Inha, Coreia do Sul	-
Brant et al., 2023²⁰	DNN – Ribeiro et al²⁷	Sinal de ECG	Cohortes do Framingham Heart Study, EUA	CODE, Brasil*	Framingham Heart Study, EUA	-
Chang et al., 2022¹³	DLM	Sinal de ECG	Hospital Geral Tri-Service, Taiwan	Hospital Geral Tri-Service, Taiwan	Hospital Geral Tri-Service, Taiwan	CODE-15%, SaMI-Trop
Cho et al, 2024²²	DLM	Imagem de ECG de 12 derivações	Hospital Universitário Nacional de Bundang, Seul, Coreia do Sul	Hospital Universitário Nacional de Bundang, Coreia do Sul	Hospital Universitário Nacional de Bundang, Coreia do Sul	CODE-15%
Cho et al, 2025²¹	DNN	Sinal de ECG	Hospital Severance, Coreia do Sul	Severance, Coreia do Sul	Severance, Coreia do Sul	Severance Health Check-up, UK Biobank, Mayo Clinic, Shaoxing (China), PTB-XL (Alemanha)
Ladejobi et al, 2021²³	CNN – Attia et al¹²	Sinal de ECG	Olmsted Medical Center, a Clínica Mayo e alguns outros prestadores de serviços privados. Condado de Olmsted, Minnesota	Clínica Mayo, EUA*	Condado de Olmsted (Clínica Mayo, Centro Médico de Olmsted), EUA	-
Leung et al, 2024²⁴	DNN – Ribeiro et al²⁷	Sinal de ECG	UK Biobank	CODE, Brasil*	UK Biobank	-
Lima et al, 2021¹⁶	DNN – Ribeiro et al²⁷	Sinal de ECG	CODE: população em geral, Brasil ELSA: servidores públicos, Brasil SaMi-Trop: pacientes com miocardiopatia chagásica, Brasil	CODE, Brasil*	CODE-15%	ELSA, SaMI-Trop
Lorenz et al, 2023²⁵	CNN – Attia et al¹²	Sinal de ECG	Clínica Mayo, Minnesota	Clínica Mayo, EUA*	Clínica Mayo, EUA	-
Park et al, 2024²⁶	DNN – Ribeiro et al²⁷	Sinal de ECG	Sistema de Saúde da Universidade Yonsei e Hospital Anam da Universidade da Coreia, Coreia do Sul	CODE, Brasil*	Sistema de Saúde da Universidade Yonsei e Hospital Anam da Universidade da Coreia, Coreia do Sul	CODE-15%, PhysioNet, SaMI-Trop, UK Biobank

Estudo	Ano	Seleção				Comparabilidade		Resultado			Escala
Estudo	Ano	Exposto	Não exposto	Determinação da exposição	Começo sem um resultado presente	Fator principal	Fator adicional	Avaliação de resultados	Duração do acompanhamento	Adequação do resultado	Escala
Baek et al.¹⁹	2023	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	9
Brant et al.²⁰	2023	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	9
Chang et al.¹³	2022	✩	✩	✩	✩	✩		✩	✩	✩	8
Chang et al.¹³ - CODE-15%	2022	✩	✩	✩	✩	✩		✩	✩	✩	8
Chang et al.¹³ - SaMi-Trop	2022		✩	✩	✩	✩		✩	✩	✩	7
Cho et al.²² - 10% CODE-15%	2024	✩	✩	✩	✩	✩		✩	✩	✩	8
Ladejobi et al.²³	2021	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	9
Lima et al.¹⁶ - CODE-15%	2021	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	9
Lima et al.¹⁶ - ELSA	2021		✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	8
Lima et al.¹⁶ - SaMi-Trop	2021		✩	✩		✩	✩	✩	✩	✩	7
Lorenz et al.²⁵	2023	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	9
Cho et al.²¹	2025	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	✩	9

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[TFN1] Os dados são apresentados como média ± DP, salvo indicação em contrário. A significância estatística foi definida como p < 0,05 em todos os estudos incluídos. FA: fibrilação atrial; DAC: doença arterial coronariana; DCV: doença cardiovascular; DRC: doença renal crônica; DM: diabetes mellitus; IC: insuficiência cardíaca; EAM: erro absoluto médio; MACE: eventos cardiovasculares adversos maiores; IAM: infarto agudo do miocárdio; KUAH: Hospital Universitário Anam da Universidade da Coreia; DP: desvio padrão; YUHS: Sistema de Saúde da Universidade Yonsei. *Grupo com maior delta-idade relatada, calculada como idade do ECG menos a idade cronológica. ^†EAM médio das quatro coortes de validação.