Dois estudos, um com mais de 779 mil e outro com 800 mil eletrocardiogramas, serão apresentados no ESC Digital & AI Summit 2026 e no World Congress of Cardiology. Os resultados comprovam o desempenho da IA da Neomed na prática clínica.
A Neomed, healthtech brasileira que une Inteligência Artificial e cardiologistas para transformar o cuidado cardiovascular, anuncia a apresentação de dois estudos científicos de validação em mundo real ao ESC Digital & AI Summit 2026 e ao World Congress of Cardiology, dois dos principais congressos internacionais de cardiologia. Os dois estudos analisaram mais de 780 mil e 800 mil eletrocardiogramas, coletados entre janeiro de 2023 e março de 2026, em serviços de saúde públicos e privados de todas as cinco regiões do Brasil, e representam a maior validação em mundo real de um modelo de Inteligência Artificial para triagem de fibrilação atrial apresentada por uma empresa brasileira em congressos internacionais.
O estudo, realizado pela própria Neomed, avaliou o desempenho de um modelo de Inteligência Artificial para identificar automaticamente a fibrilação atrial. A tecnologia foi testada, em tempo real, como apoio à triagem em um serviço de telecardiologia já utilizado por instituições de saúde no Brasil.
O que o estudo mostra
O modelo utilizado é uma rede neural convolucional unidimensional baseada em arquitetura ResNet, desenvolvida pela equipe técnica da Neomed e aplicada dentro da plataforma Kardia.
Os resultados serão apresentados pela primeira vez nesses congressos e comprovam o alto desempenho da ferramenta em situações reais de atendimento.
Todos os exames foram rotulados por médicos especialistas e passaram por processo padronizado de pré-processamento antes da análise pelo modelo, garantindo consistência metodológica em uma base de dados de escala nacional.
Por que esse resultado importa
A fibrilação atrial é a arritmia cardíaca sustentada mais comum no mundo e está associada a elevada morbidade, mortalidade e a quase 20% dos casos de acidente vascular cerebral isquêmico. Com o envelhecimento populacional em curso, a prevalência da condição tende a crescer de forma expressiva, aumentando a pressão sobre sistemas de saúde já limitados em capacidade de triagem especializada. No Brasil, apenas 4,1% dos médicos com título de especialista são cardiologistas, e 71% desses profissionais estão concentrados nas regiões Sul e Sudeste, o que amplia a desigualdade de acesso ao diagnóstico cardiovascular em outras regiões do país.
O estudo demonstra que um modelo de Inteligência Artificial aplicado à triagem de fibrilação atrial pode operar em escala nacional, dentro de um fluxo clínico já existente, sem exigir a substituição do julgamento médico. A IA atua como camada de apoio à triagem, priorizando casos e agilizando a chegada de exames críticos ao especialista responsável pelo laudo, o que é distinto de qualquer promessa sobre desempenho futuro: trata-se de resultado obtido em operação real, com dados de pacientes reais, processados dentro do fluxo assistencial que já está em funcionamento.
Presença em congressos internacionais como estratégia de validação científica
A submissão do estudo ao ESC Digital & AI Summit 2026, promovido pela European Society of Cardiology, e ao World Congress of Cardiology reforça o posicionamento da Neomed diante da comunidade científica internacional. Para uma healthtech que desenvolve modelos de Inteligência Artificial aplicados à cardiologia, apresentar dados de validação em mundo real diante de pares internacionais é o mecanismo pelo qual o setor médico avalia se um modelo é seguro, replicável e clinicamente relevante antes de recomendá-lo em maior escala.
Apresentar estudos com mais de 779 mil e 800 mil exames analisados nesses congressos coloca a Neomed entre as empresas que comprovam o desempenho de suas tecnologias com evidências científicas. Esse é o critério que distingue tecnologia médica com respaldo científico de ferramentas de mercado sem comprovação estruturada.
World of Congress of Cardiology
8 a 10 de outubro de 2026
Rio de Janeiro, Brasil
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ESC Digital & AI Summit 2026
12 e 13 de novembro de 2026
Basiléia, Suíça
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O KardiaCast #30 aprofunda o debate: o rigor científico por trás da Inteligência Artificial em cardiologia
O episódio 30 do KardiaCast, podcast da Neomed sobre cardiologia e tecnologia, ajuda a entender o raciocínio por trás da importância desses estudos. Bruno Farias, cofundador e CPO da Neomed, recebeu o Dr. Diandro Mota, diretor médico da Neomed, e o Dr. Bruno Valdigem, eletrofisiologista, cardiologista, membro do board editorial do Medscape em Português.
A conversa parte de uma pergunta direta: o que uma tecnologia de Inteligência Artificial precisa demonstrar, cientificamente, para ser considerada válida em um cenário clínico real. Os dois médicos concordam em um ponto central. Segurança e eficácia comprovadas por estudos bem desenhados não são um diferencial de marketing, são um pré-requisito para qualquer solução que se proponha a apoiar decisões médicas.
Valdigem situa essa discussão em um contexto histórico. O Brasil sempre dependeu de tecnologia médica desenvolvida nos Estados Unidos, na Europa e, mais recentemente, na Índia e na China. A proximidade atual entre quem desenvolve o modelo de Inteligência Artificial e quem está na prática clínica todos os dias representa uma mudança real na forma como essa tecnologia é construída e validada no país.
O episódio também dimensiona o problema que o estudo endereça. A fibrilação atrial é uma das principais causas de AVC no mundo, com risco anual que pode superar 10% conforme o perfil do paciente. O eletrocardiograma continua sendo a ferramenta mais confiável para o diagnóstico, mas um inquérito populacional citado no episódio mostra que 84% dos médicos em São Paulo não se sentem confortáveis para interpretar um ECG. É exatamente essa lacuna que o modelo da Neomed, capaz de analisar as 12 derivações do exame e apontar a probabilidade de fibrilação atrial em segundos, foi desenhado para reduzir.
Diandro detalha o caminho do estudo até os congressos internacionais. O modelo foi apresentado pela primeira vez em 2024, em Berlim, pelo Dr. Gustavo Kuster, e em novembro a Neomed retorna à Europa, desta vez em Basileia, para apresentar o desempenho da ferramenta com dados de mundo real. Os números específicos de sensibilidade, especificidade e curva ROC permanecem sob embargo até a publicação oficial, mas os dois pesquisadores descrevem o resultado como muito animador.
Um dos pontos mais discutidos no episódio é o papel do rigor metodológico. Valdigem defende que a linguagem científica, estudo, estatística, publicação revisada por pares, é o que torna os dados de um modelo de Inteligência Artificial compreensíveis e confiáveis para a comunidade médica. Diandro reforça esse raciocínio ao citar diretrizes já estabelecidas para outros tipos de pesquisa, como o PRISMA para meta-análises e o CONSORT para estudos randomizados, defendendo que a validação de modelos de machine learning em saúde precisa seguir o mesmo padrão de exigência. Como exemplo prático dessa postura, ele cita um novo modelo em desenvolvimento na Neomed, que busca prever a probabilidade de diagnóstico de fibrilação atrial em uma janela de 180 dias em pacientes ainda em ritmo sinusal, e destaca a importância de tratar resultados atípicos com ceticismo científico antes de qualquer anúncio.
O episódio termina com uma reflexão sobre a base de dados brasileira. Bruno Farias explica como a heterogeneidade étnica e clínica da população do país, um desafio para muitos modelos internacionais treinados majoritariamente em homens de 30 a 40 anos, se tornou uma vantagem competitiva para a Neomed, inclusive despertando interesse de parceiros no México e no Chile, sem perda relevante de sensibilidade e especificidade nesses testes. Valdigem complementa com o exemplo histórico da dor atípica do infarto em mulheres para ilustrar como a medicina foi, por muito tempo, construída sobre populações pouco representativas, reforçando por que o Brasil tem hoje a oportunidade de gerar e exportar ciência própria.
Sobre a plataforma Kardia, da Neomed
O Kardia é a plataforma da Neomed voltada a hospitais e redes de saúde, e utiliza Inteligência Artificial para triagem automatizada de eletrocardiogramas, identificação precoce de fibrilação atrial e outras condições cardiovasculares, e acompanhamento contínuo da população de pacientes atendidos por cada instituição.
O modelo de deep learning validado no estudo apresentado aos congressos internacionais é o mesmo que opera hoje dentro da plataforma, processando exames em tempo real e apoiando cardiologistas na priorização de casos críticos.
