APRENDIZADO DE MÁQUINA NA DETECÇÃO DE DOENÇA ARTERIAL CORONARIANA: UMA REVISÃO TÉCNICO-CIENTÍFICA - Ribeiro, Helio de Araujo; Menegídio, Fabiano Bezerra; da Silva, Robson Rodrigues (ARACÊ, 2025)
As doenças cardiovasculares continuam sendo a principal causa de morte em todo o mundo, tornando os avanços na prevenção essenciais. Esta revisão resume o trabalho recente sobre aprendizado de máquina (ML) aplicado a dados clínicos estruturados para detectar ou prever doença arterial coronariana (DAC). Esta revisão narrativa foi conduzida sob a estrutura PRISMA 2020. Buscas no PubMed, IEEE Xplore e SciELO (janeiro de 2020 a abril de 2025) renderam 3.780 registros. Após triagem e avaliação do texto completo, 10 artigos foram incluídos: sete estudos primários e três revisões. Os tamanhos das amostras variaram de 303 a 70.000 indivíduos. Algoritmos e conjuntos baseados em árvore apresentaram as melhores pontuações, com precisão entre 0,82 e 0,99 e AUROC de 0,86 a 0,96. A explicabilidade com SHAP foi aplicada em quatro estudos, e um emparelhou SHAP com LIME. Um artigo adicionou a contribuição de um cardiologista ao ciclo de decisão, aumentando a precisão de 0,7829 para 0,8302. Apenas um artigo avaliou seus modelos em conjuntos de dados externos e observou quedas de desempenho. A calibração raramente foi abordada. Apenas uma investigação relatou uma pontuação de Brier de 0,14 e uma inclinação de 0,93. Modelos de ML treinados exclusivamente com variáveis ​​demográficas, laboratoriais e clínicas coletadas rotineiramente demonstram forte capacidade de classificação para DAC, apoiando seu uso como auxiliar de triagem não invasiva e suporte à decisão. Ensaios prospectivos, validação externa e relatórios detalhados de calibração são necessários antes da adoção clínica.