Ferramenta inovadora pode transformar prevenção e tratamento da asma infantil
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.
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.
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.
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.
As diferenças entre esse subgrupo e as demais crianças foram claras. Até os 3 anos de idade, elas apresentavam:
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.
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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Este post foi modificado pela última vez em 30 de setembro de 2025 12:30
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