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IA e novas estratégias aceleram o combate à tuberculose

IA e tratamentos encurtados fortalecem o combate à tuberculose; Brasil testa diagnóstico por IA para acelerar detecção e reduzir transmissão

A persistência da tuberculose não se explica pela falta de tratamento, mas por uma combinação de fatores
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  • A tuberculose segue entre as principais causas de morte por infecção, e projeções indicam 39,8 casos por 100 mil em 2023 no Brasil, chegando a 18,5 por 100 mil em 2030, conforme estudo publicado em 2025.
  • Os gargalos vão além do tratamento: fatores como pobreza, desnutrição, HIV, diabetes e deslocamentos dificultam adesão a um regime de antibióticos por seis meses, elevando o risco de resistência.
  • Pesquisas apontam que, apesar de avanços, tratamentos encurtados e novas drogas ainda são caros e com eficácia variável; rapidez no diagnóstico e monitoramento de efeitos adversos são essenciais.
  • A inteligência artificial entra como suporte no diagnóstico, com IA analisando radiografias de tórax para triagem rápida e identificação de padrões associados à tuberculose, em projeto em médicos da rede pública.
  • O projeto de IA, desenvolvido pelo Einstein em parceria com o Proadi-SUS, está em validação clínica com 10 centros no Brasil e aguarda aprovação da Anvisa para incorporação ao SUS.

A tuberculose continua entre as principais causas de morte por infecção no mundo, mesmo com disponibilidade de tratamento. Dados recentes apontam gargalos na eliminação da doença, que vão desde diagnóstico tardio até resistência a antibióticos.

Estudos internacionais destacam entraves em toda a cadeia de cuidado. Uma pesquisa publicada na PLOS Global Public Health listou atrasos diagnósticos, falhas no rastreamento de casos e dificuldades no tratamento de formas resistentes.

A OMS fixa meta de reduzir em 80% os casos até 2030, em relação a 2014, com incidência de até 6,7 casos por 100 mil habitantes. O Brasil está aquém desse patamar, segundo levantamento publicado na Lancet Regional Health.

Em 2023, a incidência estimada no Brasil foi de 39,8 casos por 100 mil habitantes, conforme estudo de 2025. Se mantido o ritmo, a projeção para 2030 aponta 18,5 casos por 100 mil, ainda acima da meta.

GARGALOS NO TRATAMENTO

A persistência da tuberculose decorre de fatores diversos, incluindo a presença latente da Mycobacterium tuberculosis em parcela da população. Aproximadamente 2 bilhões de pessoas teriam o bacilo encapsulado, aguardando condições que favoreçam a manifestação.

Pneumologista José Eduardo Afonso Junior, do Einstein Hospital, destaca alta carga de casos em países de renda baixa e média, com maior risco em pessoas com HIV, diabetes, desnutrição e tabagismo, além de determinantes sociais como pobreza e moradia precária.

Afonso Junior cita ainda atrasos no diagnóstico e dificuldades para manter o tratamento. Fatores de pobreza, trabalho informal e perda de renda levam pacientes a abandonar a terapia, agravando o quadro e aumentando o risco de resistência.

No SUS, a terapia envolve antibióticos por pelo menos seis meses. A interrupção pode gerar resistência e reduzir a eficácia, elevando a chance de agravamento. Pesquisas buscam novas drogas para combater tuberculose resistente.

Estudo de janeiro de 2026 na Nature Communications aponta caminho: a bactéria depende de um sistema de reciclagem celular chamado ClpC1. Sem esse mecanismo, a MTB fica mais vulnerável às defesas do organismo, abrindo espaço para tratamentos mais curtos no futuro.

A continuidade de pesquisas envolve custos elevados, duração e menor taxa de cura nos tratamentos atuais. Avanços recentes incluem esquemas encurtados e novas drogas orais, que melhoram adesão e reduzem internações, desde que haja diagnóstico rápido e monitoramento de efeitos.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO

A adoção de IA amplia o alcance de ações de combate à tuberculose por meio de diagnósticos mais rápidos e triagens mais eficientes. Participa desse movimento o HMAP, em Goiás, com projeto de inovação diagnóstica apoiado pelo Proadi-SUS.

Treinamento de IA para analisar radiografias de tórax permite identificar padrões associados à tuberculose em larga escala, funcionando como um segundo olhar ao exame humano. O sistema destaca anormalidades em segundos.

A IA agiliza a priorização de casos suspeitos para confirmação laboratorial, reduzindo tempo entre o primeiro exame e o diagnóstico definitivo. Essa rapidez é crucial em áreas com escassez de radiologistas.

O projeto encontra-se em validação clínica, com estudo multicêntrico que envolve 10 centros no Brasil. A etapa atual soma quase 2 mil casos positivos identificados por serviços de atenção primária e centros especializados.

O próximo passo é a submissão regulatória à Anvisa para incorporação da tecnologia ao SUS, fortalecendo o diagnóstico precoce e a triagem de tuberculose em todo o país.

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