A asma é uma das doenças crônicas mais comuns entre crianças e afeta quase 6 milhões de jovens apenas nos Estados Unidos. Segundo o CDC (Centros de Controle e Prevenção de Doenças), a condição é uma das principais causas de faltas escolares, visitas a emergências e internações hospitalares. Um dos maiores desafios para médicos e famílias é que os sintomas mudam ao longo do tempo. Além disso, infecções respiratórias estão entre os gatilhos mais comuns para crises, mas identificar quais crianças correm maior risco ainda é difícil.
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Como a inteligência artificial entra em ação
Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram ferramentas de inteligência artificial (IA) capazes de identificar, desde os 3 anos de idade, quais crianças têm maior probabilidade de sofrer crises graves de asma ou infecções respiratórias agudas. O estudo foi publicado no Journal of Allergy and Clinical Immunology e faz parte da iniciativa Precure, que busca prever e prevenir doenças graves antes que avancem.
Segundo o pediatra e professor Dr. Young Juhn, autor sênior do estudo, o objetivo é aproximar a medicina de precisão da prática pediátrica. Em vez de apenas reagir a crises já instaladas, a tecnologia permite detectar precocemente os pacientes de alto risco, abrindo espaço para intervenções preventivas.
Como foi feito o estudo
Os pesquisadores analisaram registros eletrônicos de saúde de mais de 22 mil crianças nascidas entre 1997 e 2016 no sudeste de Minnesota. Para lidar com esse grande volume de informações, eles criaram ferramentas de IA que utilizam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, capazes de interpretar até mesmo anotações médicas.
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Essas ferramentas aplicaram dois métodos diagnósticos amplamente usados em crianças pequenas: o Predetermined Asthma Criteria e o Asthma Predictive Index. Assim, os cientistas identificaram um subgrupo de crianças com sintomas recorrentes, como chiado no peito, tosse persistente e alergias. Esse grupo mostrou risco muito mais elevado de complicações respiratórias.
Resultados já aos 3 anos
As diferenças entre esse subgrupo e as demais crianças foram claras. Até os 3 anos de idade, elas apresentavam:
- Pneumonia em mais que o dobro da frequência.
- Gripe quase três vezes mais comum.
- Mais crises de asma que exigiam corticoides, idas à emergência ou hospitalização.
- Maior incidência de infecção por vírus sincicial respiratório (VSR).
Além disso, essas crianças tinham maior probabilidade de histórico familiar de asma, eczema, rinite alérgica ou alergias alimentares. Exames de laboratório também mostraram sinais de inflamação alérgica e prejuízo na função pulmonar.
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Próximos passos da pesquisa
A equipe agora pretende testar as ferramentas em diferentes populações e sistemas de saúde, para verificar sua eficácia em larga escala. O objetivo é integrar esses dados com informações biológicas e, assim, refinar a forma como os subtipos de asma são definidos e tratados precocemente.
Outra frente de pesquisa avalia compostos capazes de reduzir respostas imunológicas exageradas ligadas à asma. Para isso, os cientistas vão utilizar modelos de células cultivadas em laboratório, conhecidos como organoides. Essa abordagem pode abrir caminho para novas estratégias de prevenção em larga escala.
A inteligência artificial da Mayo Clinic sinaliza um grande potencial para mudar a forma como a asma infantil é diagnosticada e tratada. Detectar riscos graves ainda na primeira infância pode evitar complicações, melhorar a qualidade de vida das crianças e reduzir o impacto da doença na saúde pública.
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