DETECÇÃO PRECOCE DE INSUFICIÊNCIA CARDÍACA: FERRAMENTAS E TECNOLOGIAS

14. DETECÇÃO PRECOCE DE INSUFICIÊNCIA C EARLY DETECTION OF HEART FAILURE: TOOLS AND TECHNOLOGIES EIXO TEMÁTICO: Tecnologia, inovação e pesquisa em cardiologia Graduando em Enfermagem pelo Centro Universitário Maurício de Nassau Enfermeiro, PósGraduando em Auditoria e Gestão hospitalar, Docência pelo Instituto UniEducacional, Teresina Graduando em Enfermagem pelo Centro Universidade Maurício de Nassau Bacharel em Administração Bacharel em Enfermagem pelo Centro Universitário Maurício de Nassau, Esp. em Saúde Pública em Ênfase em Atenção Básica pela UNINASSAU , Pósgraduanda em Docência do Ensino Superior pela UNIN [email protected] RESUMO Introdução: A insuficiência cardíaca (IC) é uma síndrome de elevada morbimortalidade, cuja prevalência cresce com o envelhecimento populacional e limitações no diagn Tecnologias emergentes têm se destacado como estratégias para otimizar a triagem e o manejo clínico. Objetivo: detecção precoce da IC, discutindo sua eficácia diagnóstica, im implementação. Metodologia: PubMed, SciELO e LILACS, entre 2014 a 2024, incluindo 10 artigos de maior relevância científica, como revisões, consensos clínicos, pesquisas Resultados e Discussão: BNP, NT-proBNP e MRproANP, permanecem essenciais para estratificação de risco, sendo potencializados quando associados a algoritmos de intel dispositivos vestíveis. A aplicação de inteligência artificial em exames clínicos, ECG e dados laboratoriais mostrou maior sensibilidade diagnóstica, enquanto metodologias inovadoras, como metabolômica sérica e bioma 153 DETECÇÃO PRECOCE DE INSUFICIÊNCIA C FERRAMENTAS E TECNOLOGIAS EARLY DETECTION OF HEART FAILURE: TOOLS AND TECHNOLOGIES EIXO TEMÁTICO: Tecnologia, inovação e pesquisa em cardiologia Leandro da Silva Ferreira Graduando em Enfermagem pelo Centro Universitário Maurício de Nassau Naiara Cristina de Souza Garajau Graduanda em Enfermagem pela Universidade Norte Paraná João Victor Rodrigues da Silva Graduando em Medicina pela Universidade do Estado de Minas Gerais Kleilton Almada da Silva Graduando em Auditoria e Gestão hospitalar, Docência pelo Instituto UniEducacional, Teresina Karisi Graduanda em Medicina pelo Centro Universitário Leão Sampaio. Juazeiro do Norte Swyanne Macêdo Gois Graduanda em Medicina pelo Centro Universitário Leão Sampaio. Juazeiro do Norte Josiane Könzgen Schneid Graduanda em Farmácia pe la Universidade Federal de Pelotas João Vitor Dos Santos Nascimento Graduando em Enfermagem pelo Centro Universidade Maurício de Nassau Jobson Batista de Lima Bezerra Bacharel em Administração – Faculdade do Complexo Educacional Santo André, Açu, Rio Grande do Norte; Andréa Laué Passos Santos Bacharel em Enfermagem pelo Centro Universitário Maurício de Nassau, Esp. em Saúde Pública em Ênfase em Atenção Básica pela graduanda em Docência do Ensino Superior pela UNIN ASSAU , Pósgraduanda em Sexologia e Sexualidade Humana Tâmia Rayara Carvalho Araújo da Silva Enfermeira pela Universidade da Amazônia Enfermeira Marítima pelo Centro de Instrução Almirante Braz de Aguiar CIABA/PA Pós-Graduand a em Auditoria em Saúde dasilvaferreiraleandro2[email protected] A insuficiência cardíaca (IC) é uma síndrome de elevada morbimortalidade, cuja prevalência cresce com o envelhecimento populacional e limitações no diagn Tecnologias emergentes têm se destacado como estratégias para otimizar a triagem e o Objetivo: Analisar as principais ferramentas e inovações disponíveis para a detecção precoce da IC, discutindo sua eficácia diagnóstica, im pacto clínico e potencial de Metodologia: Foi realizada revisão integrativa da literatura nas bases PubMed, SciELO e LILACS, entre 2014 a 2024, incluindo 10 artigos de maior relevância científica, como revisões, consensos clínicos, pesquisas originais e ensaios clínicos. Os achados evidenciaram que biomarcadores plasmáticos, como proANP, permanecem essenciais para estratificação de risco, sendo potencializados quando associados a algoritmos de intel igência artificial, telemonitoramento e dispositivos vestíveis. A aplicação de inteligência artificial em exames clínicos, ECG e dados laboratoriais mostrou maior sensibilidade diagnóstica, enquanto metodologias inovadoras, como metabolômica sérica e bioma rcadores renais, ampliaram a avaliação sistêmica e DETECÇÃO PRECOCE DE INSUFICIÊNCIA C ARDÍACA: FERRAMENTAS E TECNOLOGIAS EARLY DETECTION OF HEART FAILURE: TOOLS AND TECHNOLOGIES EIXO TEMÁTICO: Tecnologia, inovação e pesquisa em cardiologia Leandro da Silva Ferreira Graduando em Enfermagem pelo Centro Universitário Maurício de Nassau - UNINASSAU, Fortaleza - CE Naiara Cristina de Souza Garajau Graduanda em Enfermagem pela Universidade Norte Paraná - UNOPAR, Arapiraca - AL João Victor Rodrigues da Silva Medicina pela Universidade do Estado de Minas Gerais UEMG, Passos - MG Kleilton Almada da Silva Graduando em Auditoria e Gestão hospitalar, Docência pelo Instituto UniEducacional, Teresina -Pi Mestrando em saúde coletiva, pela PUC-SP Karisi a Caldas Tavares Graduanda em Medicina pelo Centro Universitário Leão Sampaio. Juazeiro do Norte - CE Swyanne Macêdo Gois Graduanda em Medicina pelo Centro Universitário Leão Sampaio. Juazeiro do Norte - CE Josiane Könzgen Schneid la Universidade Federal de Pelotas -R João Vitor Dos Santos Nascimento Graduando em Enfermagem pelo Centro Universidade Maurício de Nassau – UNINASSAU, Maceió AL Jobson Batista de Lima Bezerra Santo André, Açu, Rio Grande do Norte; Andréa Laué Passos Santos Bacharel em Enfermagem pelo Centro Universitário Maurício de Nassau, Esp. em Saúde Pública em Ênfase em Atenção Básica pela graduanda em Sexologia e Sexualidade Humana pela UNINASSAU Tâmia Rayara Carvalho Araújo da Silva Enfermeira pela Universidade da Amazônia - Unama/Pa Enfermeira Marítima pelo Centro de Instrução Almirante Braz de Aguiar CIABA/PA a em Auditoria em Saúde -Faculdade Unimed/ MG A insuficiência cardíaca (IC) é uma síndrome de elevada morbimortalidade, cuja prevalência cresce com o envelhecimento populacional e limitações no diagn óstico precoce. Tecnologias emergentes têm se destacado como estratégias para otimizar a triagem e o Analisar as principais ferramentas e inovações disponíveis para a pacto clínico e potencial de Foi realizada revisão integrativa da literatura nas bases PubMed, SciELO e LILACS, entre 2014 a 2024, incluindo 10 artigos de maior relevância originais e ensaios clínicos. Os achados evidenciaram que biomarcadores plasmáticos, como proANP, permanecem essenciais para estratificação de risco, sendo igência artificial, telemonitoramento e dispositivos vestíveis. A aplicação de inteligência artificial em exames clínicos, ECG e dados laboratoriais mostrou maior sensibilidade diagnóstica, enquanto metodologias inovadoras, rcadores renais, ampliaram a avaliação sistêmica e 154 preditiva. O telemonitoramento e os wearables demonstraram aplicabilidade prática na vigilância contínua de pacientes em risco, favorecendo intervenções antes da descompensação clínica. Considerações Finais: A integração multidimensional de biomarcadores, inteligência artificial e tecnologias digitais representam um marco promissor na prevenção e manejo da IC, fortalecendo práticas médicas preventivas e personalizadas. Entretanto, ainda são necessários investimentos em validações multicêntricas, padronização de protocolos e políticas públicas que ampliem o acesso equitativo às inovações. Palavras-chave: Biomarcadores; Insuficiência cardíaca; Inteligência artificial. ABSTRACT Introduction: Heart failure (HF) is a syndrome with high morbidity and mortality, whose prevalence increases with population aging and limitations in early diagnosis. Emerging technologies have shown potential to improve screening and clinical management. Objective: To analyze the main tools and innovations available for early detection of HF, discussing their diagnostic effectiveness, clinical impact, and potential implementation. Methodology: An integrative literature review was carried out in PubMed, SciELO, and LILACS databases, covering the period 2014–2024, selecting 10 highly relevant studies, including reviews, clinical guidelines, original research, and clinical trials. Results and Discussion: Findings showed that plasma biomarkers such as BNP, NT-proBNP, and MR-proANP remain essential for risk stratification, especially when combined with artificial intelligence algorithms, telemonitoring, and wearable devices. Artificial intelligence applied to clinical data, ECG, and laboratory results demonstrated superior diagnostic sensitivity, while innovative approaches such as serum metabolomics and renal biomarkers broadened predictive and systemic evaluation. Telemonitoring and wearables proved effective in continuous patient surveillance, allowing timely interventions before clinical decompensation. Final Considerations: The multidimensional integration of biomarkers, artificial intelligence, and digital technologies represents a promising milestone in HF prevention and management, strengthening preventive and personalized medical practice. However, further multicenter validation, protocol standardization, and public policies are needed to ensure equitable access to these innovations. Keywords: Biomarkers; Heart Failure; Artificial Intelligence. INTRODUÇÃO Observando o cenário atual, pode-se perceber um aumento significativo de pessoas com alguma comorbidade cardíaca no Brasil. As doenças cardiovasculares (DCV) correspondem a quase um terço das mortes, afetando principalmente as classes mais vulneráveis da população que encontram dificuldade no acesso à saúde de alta qualidade. 155 Embora haja uma compreensão dos fatores predisponentes e dos modos de prevenção, a ausência de medidas efetivas pelo Estado inviabiliza a redução de novos casos. No país, a Doença Arterial Crônica (DAC) foi a principal causa de óbitos entre as DCV, seguida pelo Acidente Vascular Cerebral (AVC). Além disso, cardiopatias crônicas, como a Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS), tornaram-se principais fatores de risco para o surgimento de outras patologias, como AVC, insuficiência cardíaca, insuficiência renal e lesões oculares, entre outras. A prevalência dessas doenças aumenta à medida que a idade avança, o que demonstra que o crescimento e envelhecimento populacional influenciou diretamente as taxas de mortalidade ocasionadas por DCV (Oliveira et al., 2024). Apesar de sua complexidade, a Insuficiência Cardíaca (IC) é uma patologia bem conhecida e estudada em todo o mundo. Ela é definida pela incapacidade de o coração bombear o sangue para suprir as necessidades metabólicas dos tecidos, resultando em sinais de baixo débito cardíaco ou congestão pulmonar ou sistêmica. Os quadros de descompensação estão diretamente relacionados ao aumento da morbimortalidade, do tempo de internação e dos custos hospitalares (Lorenzoni, 2025). Por esse motivo, é essencial que os profissionais de saúde tenham conhecimento dos fatores predisponentes e dos sintomas, compreendendo as causas, populações mais suscetíveis e as formas de tratamento farmacológico e não farmacológico, o que é fundamental para uma reabilitação adequada do paciente (XIE Yuji et al, 2025). A IC se estabelece como uma das síndromes cardiovasculares de maior morbimortalidade em escala global, representando um grave desafio de saúde pública (Souza et al,2020). A IC possui alta prevalência, afetando milhões de pessoas, com tendência de crescimento devido ao aumento da sobrevida a outras doenças (Jebelli, Masoud; Arslan, Muhammed,2024). Apesar dos avanços clínicos, o diagnóstico da IC, muitas vezes, ocorre tardiamente. A identificação precoce de pacientes em risco ou em estágios iniciais assintomáticos (IC estágio A e B) é fundamental para a implementação de intervenções preventivas e terapêuticas que podem retardar a progressão da doença, reduzir a taxa de hospitalizações e, consequentemente, melhorar o prognóstico (Silvestre et al, 2025) No entanto, a detecção precoce depende de ferramentas que superem a limitação da avaliação clínica tradicional (Costa et al,2025) 156 Neste cenário, a aplicação de ferramentas e tecnologias inovadoras emerge como uma solução promissora. As novas tecnologias incluem o uso de biomarcadores mais sensíveis como os peptídeos natriuréticos, o aprimoramento de técnicas de imagem cardíaca não invasivas e, principalmente, o uso de dispositivos vestíveis wearables e plataformas de telemonitoramento (Aragão et al, 2024). Essas tecnologias permitem a coleta contínua de dados fisiológicos e a estratificação de risco de forma mais precisa, facilitando a intervenção antes que o paciente evolua para um quadro descompensado (Freitas JR., Aguinaldo F,2020). Diante da necessidade imperativa de otimizar a triagem e o manejo da IC em seus estágios iniciais, levanta-se a seguinte questão norteadora para o estudo, quais são as ferramentas e tecnologias mais eficazes e atuais para a detecção precoce da Insuficiência Cardíaca, e qual seu impacto potencial na redução da morbidade e no prognóstico do paciente? Dessa forma, o presente artigo tem como objetivo analisar e sintetizar as principais ferramentas e tecnologias disponíveis para a detecção precoce da Insuficiência Cardíaca, discutindo sua eficácia diagnóstica, seu impacto na prática clínica e o potencial de implementação em diferentes níveis de atenção à saúde. METODOLOGIA O presente estudo constitui uma revisão integrativa da literatura, com o objetivo de analisar as principais ferramentas e tecnologias utilizadas na detecção precoce de insuficiência cardíaca (IC). Para tanto, foi realizada uma busca sistemática nas bases de dados PubMed, LILACS e SciELO, abrangendo publicações entre 2014 e 2024. A estratégia de busca foi estruturada de forma a combinar descritores controlados (MeSH) e termos livres, utilizando os operadores booleanos AND e OR, permitindo a inclusão de artigos que abordassem conceitos distintos e complementares. Utilizando a expressão ("Heart Failure"[MeSH] OR "Heart Failure”) AND ("Early Diagnosis"[MeSH] OR "early detection”) AND ("Biomarkers"[MeSH] OR "Cardiac Imaging"[MeSH] OR "Telemedicine"[MeSH] OR "Artificial Intelligence" OR "Wearables"). Foram considerados critérios de inclusão artigos publicados em português ou inglês, com foco em detecção precoce de IC e que abordassem o uso de biomarcadores, tecnologias de imagem, inteligência artificial, telemonitoramento ou wearables. Foram excluídos artigos duplicados, relatos de casos isolados e publicações sem relevância direta para a temática de detecção precoce. 157 A busca inicial identificou 30 artigos, dos quais foram selecionados 10 artigos por apresentarem maior relevância científica e aplicabilidade clínica, representando aproximadamente 33% do total dos estudos encontrados. Esta seleção incluiu revisões sistemáticas, consensos clínicos, pesquisas originais e ensaios clínicos, permitindo uma análise abrangente das estratégias de detecção precoce de IC, incluindo tanto biomarcadores tradicionais quanto metodologias inovadoras e tecnologias digitais. O processo de análise consistiu em extrair informações sobre autor e ano, tipo de estudo, biomarcador ou tecnologia utilizada, população estudada e contribuição clínica para a detecção precoce de IC. Estes dados foram posteriormente organizados em tabela resumo, permitindo uma síntese integrativa e crítica da literatura. Os dados extraídos dos artigos selecionados foram organizados em uma tabela, contemplando autor e ano, título, tipo de estudo, biomarcador ou tecnologia utilizada, população estudada e contribuição clínica para detecção precoce de IC, permitindo síntese crítica da literatura. Por se tratar de uma pesquisa de revisão bibliográfica utilizando dados secundários publicados, não foi necessário submissão ao Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos (CEP) ou ao Comitê de Ética em Estudos de Uso Animal (CEUA), uma vez que não houve coleta de dados primários ou identificação de participantes. RESULTADOS E DISCUSSÃO A análise integrativa dos 10 artigos selecionados revela um panorama diversificado e complementar sobre as estratégias para detecção precoce de insuficiência cardíaca (IC), evidenciando a importância da combinação de biomarcadores, tecnologias digitais, inteligência artificial e monitoramento remoto. Tabela 1 - Principais artigos sobre detecção precoce de insuficiência cardíaca: tecnologias, biomarcadores e contribuições clínicas (2014–2024). Autor(es) (Ano) Título Tipo de Tecnologia/ Ferramenta Biomarcador/Método Contribuição para Detecção Precoce 158 Geske JB, Ommen SR, Gersh BJ (2018) Hypertrophic Cardiomyopathy: Clinical Update Revisão clínica Avaliação de hipertrofia ventricular e disfunção Destaca monitoramento precoce de pacientes com cardiomiopatia hipertrófica para evitar IC e morte súbita. Mueller C, McDonald K, de Boer RA, et al. (2019) Heart Failure Association of the ESC guidance on natriuretic peptides Diretriz prática BNP, NT-proBNP, MR-proANP Orienta o uso de biomarcadores para diagnóstico precoce e estratificação de risco de IC em pacientes assintomáticos. Murtaza G, Virk HUH, Khalid M, et al. (2019) Diabetic cardiomyopathy - A comprehensive updated review Revisão Avaliação clínica e biomarcadores metabólicos Identifica pacientes diabéticos com risco de IC subclínica, permitindo intervenções preventivas. Berezin AE, Berezin AA (2020) Adverse Cardiac Remodelling after Acute MI Revisão Biomarcadores de remodelação cardíaca Permite detectar remodelação cardíaca precoce pós-IMA, identificando risco de IC antes de sintomas. Yao X, Rushlow DR, Inselman JW, et al. (2021) AI-enabled ECG for low ejection fraction Ensaio clínico ECG + Inteligência Artificial Algoritmos de IA identificam disfunção ventricular esquerda precocemente, antes de sintomas 159 clínicos de IC. Yasmin F, Shah SMI, Naeem A, et al. (2021) Artificial intelligence in diagnosis of heart failure Revisão IA aplicada a dados clínicos e exames Mostra aplicações de IA para identificar pacientes em risco de IC de forma precoce e precisa. Marakala V (2022) NGAL in kidney injury - A systematic review Revisão sistemática NGAL Demonstra que biomarcadores sistêmicos podem indicar risco cardiovascular e IC subclínica. BayesGenis A, Docherty KF, Petrie MC, et al. (2023) Practical algorithms for early diagnosis using NTproBNP Consenso clínico NT-proBNP Propõe algoritmos clínicos para diagnóstico precoce de IC e estresse cardíaco, auxiliando decisões rápidas. 160 Oexner RR, Ahn H, Theofilatos K, et al. (2024) Serum metabolomics improves risk stratification Pesquisa original Metabolômica sérica Introduz perfis metabólicos para estratificação de risco e detecção precoce de IC antes do aparecimento de sintomas. Bakker ALM, Mathijssen H, Huitema MP, et al. (2024) Holter Monitoring and Cardiac Biomarkers in Cardiac Sarcoidosis Pesquisa original Biomarcadores + Holter Mostra como monitoramento contínuo combinado com biomarcadores detecta alterações precoces que podem levar a IC. Fonte: De autoria própria, 2025. Os biomarcadores plasmáticos continuam sendo fundamentais na identificação precoce de IC. Mueller et al. (2019) destacam que as concentrações de BNP, NT-proBNP e MRproANP permitem quantificação do estresse cardíaco e severidade da doença, sendo úteis para estratificação de risco e monitoramento longitudinal. Bayes-Genis et al. (2023), por sua vez, propõem algoritmos clínicos baseados em NT-proBNP, auxiliando médicos a diferenciar pacientes com risco elevado de IC e orientar intervenções precoces. Berezin & Berezin (2020) reforçam que a remodelação cardíaca pós-infarto, acompanhada de biomarcadores, pode identificar precocemente pacientes propensos a desenvolver IC sintomática, permitindo estratégias preventivas. O uso de inteligência artificial (IA) surge como ferramenta inovadora para aumentar a sensibilidade diagnóstica. Yao et al. (2021) demonstraram que algoritmos de IA aplicados a ECGs permitem identificar pacientes com fração de ejeção reduzida antes de sintomas clínicos, enquanto Yasmin et al. (2021) descrevem como a IA pode integrar múltiplos dados clínicos para previsão de IC, sugerindo que a combinação de métodos tradicionais e digitais aumenta a eficácia do rastreamento precoce. 161 As metodologias de monitoramento remoto e wearables também se mostraram promissoras. Bakker et al. (2024) destacam que o Holter combinado com biomarcadores pode detectar alterações silenciosas em pacientes com sarcoidose cardíaca, permitindo intervenções antecipadas. Essa abordagem reforça o papel do monitoramento contínuo, especialmente em pacientes assintomáticos ou com doenças subclínicas, reduzindo risco de complicações graves. Além disso, estudos focados em populações de risco específico demonstram a relevância de estratégias personalizadas. Geske et al. (2018) ressaltam que pacientes com cardiomiopatia hipertrófica apresentam apresentação clínica variável, incluindo IC assintomática, sendo essencial o uso de exames de imagem e biomarcadores para detecção precoce. Murtaza et al. (2019) descrevem que pacientes com diabetes podem desenvolver cardiomiopatia silenciosa, reforçando a necessidade de vigilância ativa utilizando biomarcadores e tecnologias de imagem. Estudos emergentes também exploram novas metodologias laboratoriais. Oexner et al. (2024) mostram que a metabolômica sérica permite estratificação de risco antes da manifestação clínica de IC, oferecendo um perfil metabólico detalhado que auxilia na identificação precoce de alterações cardíacas. Marakala (2022) destaca que biomarcadores relacionados a lesão renal, como NGAL, podem ser úteis em contextos de IC com comprometimento sistêmico, evidenciando a relevância de uma abordagem integrada. Em síntese, os achados desta revisão indicam que a detecção precoce de IC depende da integração de múltiplas ferramentas e tecnologias. Biomarcadores plasmáticos continuam sendo a base, mas seu potencial é maximizado quando combinados com IA, monitoramento remoto e metodologias laboratoriais avançadas, permitindo intervenções precoces e personalizadas. Essa integração tecnológica representa um avanço na medicina preventiva, alinhando-se às tendências de saúde digital e medicina de precisão, e destaca que a abordagem multidimensional é essencial para reduzir a morbidade, mortalidade e custos associados à IC. A análise crítica também evidencia lacunas: embora biomarcadores e IA apresentem grande potencial, ainda é necessária a validação multicêntrica e protocolos clínicos padronizados, especialmente em populações de risco específico, como diabéticos ou pacientes com cardiomiopatia hipertrófica. A integração de múltiplas tecnologias promete otimizar o