As síndromes coronarianas agudas são responsáveis por uma elevada taxa de mortalidade no Brasil e no Mundo. As falhas diagnósticas, principalmente quando o paciente é atendido em serviços de pronto socorro, por clínicos gerais, certamente contribuem para esse quadro, embora amenizadas pelos sistemas cardiológicos de tele-medicina. Entretanto, muitos serviços de emergência não têm acesso a esses sistemas e, além disso, possuem uma limitada capacidade diagnóstica em casos de coronariopatia aguda. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de inteligência artificial baseado na lógica \"fuzzy\", capaz de auxiliar um médico generalista no diagnóstico desses casos, sem fazer uso de tele-medicina, nem de exames laboratoriais. O sistema utiliza um eletrocardiógrafo interpretativo para suprir as deficiências do médico na análise do eletrocardiograma. Usando a história clínica, o exame físico e o laudo eletrocardiográfico automático, dados são inseridos em uma planilha Excel que fornece uma sugestão de diagnóstico e de respectiva conduta terapêutica. O sistema demonstrou um bom desempenho, sendo, assim, uma solução viável e de baixo custo para o diagnóstico precoce de síndromes coronarianas agudas em unidades primárias de pronto socorro. / Acute coronary syndromes are responsible for a high mortality rate in Brazil and worldwide. Diagnostic failures, especially when the patient is treated in emergency services by general practitioners, certainly contribute to this condition, although tele-medicine cardiology systems are possibly responsible for the reduction of that mortality rate. However, many services do not have access to these systems and also have a limited diagnostic capacity for diagnosing cases of acute coronary disease. We have developed an artificial intelligence system using elements of \"fuzzy\" logic, capable of assisting a general practitioner in the diagnostic of these cases, without making use of tele-medicine or laboratory tests. The system uses an interpretive electrocardiograph that can overcome the general practitioners\' deficiencies in the analysis of the electrocardiogram. The physician, starting from the important elements of the clinical history, the physical examination and the electrocardiogram automatic report, enters data into an Excel program that will provide a suggestion of diagnostic and therapeutic management. The system is low cost and has shown great performance, so it is a viable solution to the problem of early diagnostic of acute coronary syndromes in primary emergency units.

As síndromes coronarianas agudas são responsáveis por uma elevada taxa de mortalidade no Brasil e no Mundo. As falhas diagnósticas, principalmente quando o paciente é atendido em serviços de pronto socorro, por clínicos gerais, certamente contribuem para esse quadro, embora amenizadas pelos sistemas cardiológicos de tele-medicina. Entretanto, muitos serviços de emergência não têm acesso a esses sistemas e, além disso, possuem uma limitada capacidade diagnóstica em casos de coronariopatia aguda. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de inteligência artificial baseado na lógica \"fuzzy\", capaz de auxiliar um médico generalista no diagnóstico desses casos, sem fazer uso de tele-medicina, nem de exames laboratoriais. O sistema utiliza um eletrocardiógrafo interpretativo para suprir as deficiências do médico na análise do eletrocardiograma. Usando a história clínica, o exame físico e o laudo eletrocardiográfico automático, dados são inseridos em uma planilha Excel que fornece uma sugestão de diagnóstico e de respectiva conduta terapêutica. O sistema demonstrou um bom desempenho, sendo, assim, uma solução viável e de baixo custo para o diagnóstico precoce de síndromes coronarianas agudas em unidades primárias de pronto socorro. / Acute coronary syndromes are responsible for a high mortality rate in Brazil and worldwide. Diagnostic failures, especially when the patient is treated in emergency services by general practitioners, certainly contribute to this condition, although tele-medicine cardiology systems are possibly responsible for the reduction of that mortality rate. However, many services do not have access to these systems and also have a limited diagnostic capacity for diagnosing cases of acute coronary disease. We have developed an artificial intelligence system using elements of \"fuzzy\" logic, capable of assisting a general practitioner in the diagnostic of these cases, without making use of tele-medicine or laboratory tests. The system uses an interpretive electrocardiograph that can overcome the general practitioners\' deficiencies in the analysis of the electrocardiogram. The physician, starting from the important elements of the clinical history, the physical examination and the electrocardiogram automatic report, enters data into an Excel program that will provide a suggestion of diagnostic and therapeutic management. The system is low cost and has shown great performance, so it is a viable solution to the problem of early diagnostic of acute coronary syndromes in primary emergency units.