À medida que a resistência antimicrobiana ameaça a saúde pública global, a inteligência artificial está fornecendo soluções transformadoras em múltiplas frentes de prevenção e controle. A resistência antimicrobiana tornou-se uma das maiores crises de saúde pública do século XXI, responsável por aproximadamente cinco milhões de vidas anualmente e pelo aumento dos custos de saúde em todo o mundo. O uso excessivo de antibióticos na medicina humana, agricultura e pecuária continua a acelerar o desenvolvimento de resistência, particularmente em países de baixa e média renda, onde os métodos diagnósticos tradicionais muitas vezes se mostram lentos e fragmentados para responder a patógenos em rápida evolução.
Uma revisão abrangente publicada no Medical Journal of Peking Union Medical College Hospital (setembro de 2025) detalha como as tecnologias de IA estão revolucionando a prevenção da RAM através de quatro aplicações principais. A pesquisa, disponível através de DOI: 10.12290/xhyxzz.2025-0655, ilustra como o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo estão transformando a vigilância, o diagnóstico, a otimização de tratamentos e a descoberta de medicamentos. Na vigilância epidemiológica e alerta precoce, algoritmos de IA como o XGBoost analisam registros de resistência hospitalar e dados de consumo de antibióticos para prever futuros surtos, permitindo que as agências de saúde ajam antes que as crises se intensifiquem. Sistemas de processamento de linguagem natural podem escanear registros eletrônicos e mídias sociais para detectar focos de resistência em tempo real.
Para detecção e previsão de resistência, modelos alimentados por IA treinados com dados de espectrometria de massa MALDI-TOF e genômicos podem identificar bactérias resistentes em poucas horas, muito mais rápido do que os testes tradicionais de cultura. Modelos treinados com mais de 300.000 amostras bacterianas alcançaram alta precisão preditiva para Staphylococcus aureus e Klebsiella pneumoniae, demonstrando prontidão clínica. Na tomada de decisão clínica, sistemas baseados em IA reduzem prescrições inadequadas de antibióticos em até metade e promovem o uso racional de medicamentos em hospitais. Para descoberta de medicamentos, modelos de aprendizado profundo identificaram classes inteiramente novas de antibióticos com mecanismos únicos, incluindo halicina e abaucina.
"A IA está transformando nossa luta contra a resistência antimicrobiana de reativa para preditiva", disse o autor correspondente Dr. Li Zhang. "Ao integrar dados genômicos, clínicos e ambientais, os sistemas de IA podem revelar padrões ocultos de transmissão e recomendar tratamentos personalizados mais rapidamente do que nunca. No entanto, para alcançar impacto total, também devemos melhorar a qualidade dos dados, garantir transparência algorítmica e fortalecer a supervisão ética." A convergência da IA e da ciência de doenças infecciosas sinaliza uma mudança de paradigma na defesa da saúde global, permitindo que os clínicos ofereçam terapias mais rápidas e direcionadas, reduzindo o uso indevido de antibióticos e melhorando os resultados dos pacientes.
Em uma escala mais ampla, análises preditivas orientam a vigilância e a alocação de recursos, facilitando a contenção precoce de patógenos resistentes. Na pesquisa farmacêutica, a IA acelera a descoberta de medicamentos explorando espaços químicos além da intuição humana. À medida que a tecnologia continua a evoluir, padronizar dados, construir modelos interpretáveis e promover colaboração global serão essenciais para transformar tecnologias inteligentes em ferramentas de saúde pública que salvam vidas. A pesquisa foi apoiada por múltiplas fontes de financiamento, incluindo a National Natural Science Foundation of China e a Chinese Medical Foundation.
