A deteção precoce pode facilitar a contenção de epidemias emergentes, mas os sistemas de vigilância existentes podem falhar quando uma doença produz sintomas inesperados, que evoluem ao longo do tempo ou variam entre os pacientes. Um artigo publicado pela Nature em 2 de novembro de 2026 defende que os sistemas de saúde precisam de melhorar a forma como reconhecem esses sinais clínicos.
A monitorização de surtos baseia-se atualmente na vigilância baseada em eventos, na sequenciação genómica e na vigilância sindrómica. Estes métodos utilizam informações comunicadas pelas comunidades e pelos profissionais de saúde, a confirmação laboratorial de agentes patogénicos e a identificação de pessoas com sintomas característicos. No entanto, apresentações atípicas e coinfeções podem ocultar diagnósticos e atrasar a ação de saúde pública.
O artigo aponta vários exemplos. Durante a disseminação inicial do SARS-CoV-2, no início de 2020, a febre e a dificuldade respiratória foram inicialmente enfatizadas, enquanto a perda do olfato demorou meses a ser amplamente reconhecida como um indicador. Variantes posteriores, incluindo a Ómicron, foram mais frequentemente associadas a sintomas semelhantes aos de constipações e da gripe. No surto de mpox de 2022, alguns pacientes desenvolveram feridas genitais ou anais, em vez da erupção cutânea generalizada normalmente associada à doença. As infeções pelo vírus Nipah no Bangladesh e na Índia também podem envolver padrões variáveis, incluindo inflamação cerebral, confusão e convulsões, ou dificuldades respiratórias.
Para colmatar estas lacunas, os autores propõem cinco medidas interligadas sob o termo “preparação para sintomas”. A abordagem destina-se a detetar sinais clínicos, validá-los, incorporá-los nas orientações de vigilância e diagnóstico e devolver rapidamente informações atualizadas aos profissionais clínicos da linha da frente.
O primeiro passo consiste em estabelecer mecanismos formais para comunicar agrupamentos de casos incomuns. Os profissionais clínicos poderiam documentar o que o artigo designa por “deriva clínica” através de plataformas digitais de vigilância existentes, como o District Health Information Software 2. Um profissional clínico sénior ou um epidemiologista hospitalar verificaria se um agrupamento é efetivamente atípico, enquanto ferramentas estatísticas poderiam ajudar a determinar se é improvável que reflita doenças sazonais habituais. As comunicações verificadas poderiam então desencadear alertas localizados para avaliação pelos centros nacionais de inteligência em saúde pública.
A segunda medida proposta consiste em utilizar inteligência artificial para identificar casos atípicos. Sistemas de aprendizagem automática treinados com dados clínicos classificados por tempo e localização poderiam sinalizar pacientes cujos sintomas diferem dos padrões normalmente observados nas suas comunidades. Os sistemas não fariam diagnósticos, mas identificariam casos que exigem investigação adicional e apoiariam, em vez de substituir, o juízo clínico.
Os autores observam que estas ferramentas ainda estão numa fase inicial e exigiriam conectividade fiável, dados de boa qualidade, testes locais, monitorização contínua e proteção da privacidade. Em contextos sem instalações para executar modelos de IA, informações anonimizadas poderiam ser enviadas para um sistema nacional centralizado através de aplicações móveis, SMS ou registos eletrónicos existentes.
A terceira medida consiste em adotar definições de caso hierarquizadas e dinâmicas, em vez de depender exclusivamente de critérios clínicos fixos. As autoridades de saúde pública poderiam distinguir casos suspeitos, prováveis e confirmados, com comités especializados a atualizar os critérios à medida que novas informações clínicas fossem disponibilizadas. O artigo argumenta que tal sistema poderia ter permitido que as feridas genitais localizadas fossem acrescentadas mais rapidamente à definição de caso suspeito de mpox em 2022.
O texto de origem identifica dois elementos adicionais da abordagem proposta: validar os sinais clínicos emergentes e traduzi-los rapidamente em orientações de vigilância e diagnóstico, seguidas de feedback aos profissionais clínicos. Em conjunto, estas medidas destinam-se a ajudar os sistemas de saúde a responder quando os agentes patogénicos inicialmente não se assemelham às doenças que se sabe causarem.
Fontes: Nature.