Uma plataforma para contribuir com a interiorização do acesso à saúde. Foi com esse incentivo que dois alunos de Engenharia da Computação do Campus de Quixadá da Universidade Federal do Ceará (UFC) começaram a desenvolver o Sinais, projeto premiado na maratona tecnológica Ideathon da Saúde, no Nordeste ON (NEON) 2025. 

Guilherme Barros e Marcos Antônio Vieira desenvolveram uma plataforma para contribuir com uma das grandes dificuldades atuais: a falta de profissionais em cidades distantes da Capital. A criação do Sinais buscava diminuir essas distâncias e permitir que o paciente tivesse acesso ao laudo de médicos que pudessem contribuir com o diagnóstico. "Só que com o diferencial, que a gente pensou, de poder colocar Inteligência Artificial na nossa plataforma", explica Guilherme Barros.

O desenvolvimento de todo o projeto contou com a colaboração de alguns dos mais interessados nessa solução tecnológica, os médicos. Principalmente os do Piauí, estado onde foi sediada a maratona, com quem Guilherme e Marcos Antônio conversaram e de quem surgiu tanto o problema a ser resolvido — ampliar o acesso à Saúde — como a sugestão para aplicação da IA. 

"Os próprios médicos sugeriram o exame de ECG, que é um exame timbrado, feito em um papel e que a gente poderia analisar alguns padrões, já que é algo fixo, não mudaria tanto. Porque na medicina você tem que levar muito em conta o subjetivo, mas como o ECG, o eletrocardiograma, é algo mais objetivo, facilitaria nosso trabalho", detalha.

Assim, os dois estudantes da UFC Quixadá fizeram um modelo de machine learning, ou aprendizado de máquina, no qual o algoritmo foi treinado a partir de exames reais de bancos de dados públicos dos Estados Unidos, sendo usadas entre 1 mil e 1,6 mil imagens de laudos de eletrocardiograma com identificação de cinco doenças cardíacas. 

Depois desse treinamento, foram feitos os testes. "A gente pegava um exame real, que eu não tinha usado antes para treinar. Por exemplo, de algum médico do Piauí, de ECG, e eu jogava lá para ver se ela conseguia identificar e ela dava o laudo", relata Guilherme Barros. A IA, então, devolvia a probabilidade de doença cardíaca do paciente que realizou aquele exame. 

"E a gente obteve uma acurácia, uma precisão de 98%. Então, ela estava acertando o laudo de 98% dos ECG que eu estava mandando para ela", conta. Mas essa proposta de integrar a IA ao diagnóstico vem para auxiliar o trabalho médico, acrescenta o estudante. 

"Não é viável a plataforma, a IA em si, substituir o profissional", diz. "Eu imagino que seja um ferramenta para auxiliar o profissional, para ele já chegar no paciente, com algumas possíveis doenças que ele pode ter, a partir da triagem básica. (...) Vem mais para servir de ajuda."