A inteligência artificial consegue identificar a tuberculose a partir de gravações de áudio de tosses com maior precisão do que os clínicos humanos ?

A tuberculose continua a ser um dos principais assassinos infecciosos em todo o mundo, sendo o diagnóstico precoce fundamental para o sucesso do tratamento. Os sons da tosse contêm assinaturas acústicas únicas de condições respiratórias. Estão a ser desenvolvidos modelos de IA para analisar gravações de tosses em busca de biomarcadores específicos de infeção por tuberculose. Estes sistemas poderiam permitir a triagem remota e de baixo custo em contextos com recursos limitados. Estas ferramentas devem ser rigorosamente validadas em populações diversas para garantir a sua fiabilidade.

Estudos recentes indicam que a IA pode identificar a tuberculose a partir de gravações áudio de tosses com uma precisão comparável ou superior à de clínicos treinados, especialmente em contextos com poucos recursos. Por exemplo, investigações que utilizam redes neuronais convolucionais e aprendizagem por transferência em conjuntos de dados de tosses recolhidos em massa relataram sensibilidades e especificidades na ordem dos 90–95% na deteção de biomarcadores acústicos específicos da tuberculose. No entanto, estes sistemas dependem frequentemente de gravações de alta qualidade e podem ter dificuldade com fatores de confusão como ruído de fundo ou condições respiratórias concomitantes. A implementação em ambientes clínicos reais continua limitada e a validação regulatória ainda está em curso.

— Enriquecido a 12 de maio de 2026 · Fonte: Organização Mundial da Saúde — https://www.who.int/publications/i/item/9789240079242