A cada nova temporada de gripe, a preocupação com o surgimento de variantes mais agressivas, como a variante K do vírus H3N2, se renova. No entanto, cientistas estão utilizando uma ferramenta poderosa para se antecipar a esse cenário: a inteligência artificial. Essa tecnologia está revolucionando a vigilância epidemiológica, permitindo prever quais cepas do vírus influenza têm maior potencial para causar futuras epidemias.

A relevância dessa tecnologia é evidente no cenário atual de dezembro de 2025. A variante K, cujo aumento foi notado pela Organização Mundial da Saúde (OMS) desde agosto, está provocando surtos recordes na Europa e nos Estados Unidos, antecipando a temporada de gripe 2025-2026 e já registrando casos na América Latina.

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O processo funciona como uma análise preditiva em larga escala. Algoritmos avançados são alimentados com um volume gigantesco de informações que seria impossível para um ser humano processar em tempo hábil. A tecnologia cruza dados de diferentes fontes para identificar padrões e tendências que sinalizam uma ameaça iminente.

Essa abordagem permite que as autoridades de saúde e os laboratórios farmacêuticos ajam de forma proativa, em vez de reativa. Ao antecipar qual variante viral deve se tornar dominante na próxima estação, a produção de vacinas pode ser direcionada com muito mais precisão e agilidade.

O que a inteligência artificial analisa?

Os sistemas de inteligência artificial não se limitam a observar o vírus. Eles consideram um ecossistema complexo de fatores que influenciam a disseminação de uma epidemia. Entre os principais dados analisados, destacam-se:

  • Dados genômicos: o monitoramento contínuo das mutações genéticas do vírus influenza em circulação ao redor do mundo, com base em dados de sistemas como o GISAID, usado pela OMS. Os algoritmos identificam alterações que podem tornar o vírus mais transmissível ou resistente, como as mutações na proteína hemaglutinina da variante K.

  • Padrões de deslocamento humano: informações sobre voos internacionais e viagens ajudam a prever como uma nova variante pode se espalhar de uma região para outra rapidamente.

  • Informações climáticas: fatores como temperatura e umidade, que afetam a sobrevivência e a transmissão do vírus influenza, são incorporados aos modelos preditivos.

  • Taxas de vacinação: o nível de imunidade de uma população é um dado crucial para calcular o potencial de propagação de uma nova cepa.

A combinação dessas análises resulta em um mapa de risco muito mais claro e dinâmico. A consequência direta é a possibilidade de desenvolver imunizantes mais eficazes, que correspondam às variantes que de fato circularão. Isso aumenta a proteção da população, reforça a importância da vacinação anual e ajuda a evitar sobrecargas nos sistemas de saúde.

Uma ferramenta de IA foi usada para auxiliar na produção desta reportagem, sob supervisão editorial humana.

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