Tecnologia usa IA para detectar doença de Chagas em tempo real apenas com smartphone e microscópio

Com publicação científica

Doença de Chagas

Tecnologia une parasitologia, microscopia, engenharia e inteligência artificial para trazer um novo avanço em doenças tropicais negligenciadas

anna_ku via Shutterstock

Ilustração artística mostrando inseto triatomíneo como vetor do parasita Trypanosoma cruzi

Por Redação SciAdvances

10 de setembro de 2026, 11:01

Fonte

Universidade Politécnica de Madri (UPM)

Áreas

Bioengenharia, Ciência de Dados, Computação, Hematologia, Imagens Médicas, Impressão 3D, Medicina, Modelagem Matemática, Parasitologia, Patologia, Processamento de Imagens

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Doença de Chagas

A doença de Chagas é uma infecção causada por um parasita chamado Trypanosoma cruzi, que pode ser transmitido para o hospedeiro por meio vetorial (através de insetos triatomíneos, como o barbeiro), por via oral (pela ingestão de alimentos ou bebidas contaminadas), de mãe para filho, por transfusão, transplante ou até mesmo de modo acidental, por contato com material contaminado.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que cerca de 8 milhões de pessoas no mundo estejam infectadas e que a doença cause mais de 10.000 mortes por ano, sendo uma doença endêmica em 21 países da América Latina.

Na fase aguda, a doença pode ser diagnosticada pela observação de amostra de sangue ou do líquido cefalorraquidiano ao microscópio.

Avanço: sistema conecta celular a microscópio e usa IA para detectar parasita

Para superar as limitações de regiões onde as unidades de saúde de baixa complexidade não conseguem realizar o diagnóstico da doença de Chagas, pesquisadores criaram um modelo de Inteligência Artificial (IA) que detecta o parasita da doença em tempo real utilizando um smartphone acoplado a um microscópio.

Com a câmera de um celular acoplada à ocular de um microscópio óptico convencional por meio de um adaptador impresso em 3D, os modelos de IA são executados no próprio aparelho, sem necessidade de conexão com a internet ou de equipamentos caros. Isso facilita o diagnóstico, principalmente em ambientes com recursos limitados.

A pesquisa foi desenvolvida por pesquisadores da Universidade Politécnica de Madri (UPM), Centro Espanhol de Pesquisa Biomédica em Bioengenharia, Biomateriais e Nanomedicina (CIBER-BBN), Instituto de Saúde Carlos III (ISCIII), Fundação Mundo Sano e da empresa de IA Spotlab, na Espanha, e da Universidade Mayor de San Simón, na Bolívia.

Treinamento da IA e validação experimental tiveram sucesso; modelos de IA estão abertos

Para treinar e validar o sistema, os pesquisadores utilizaram amostras de sangue e de líquido cefalorraquidiano de humanos e de modelos animais.

O modelo principal alcançou uma precisão em torno de 86% em amostras humanas, precisando apenas de 350 milissegundos para analisar cada imagem.

Em um teste-piloto em laboratório, no qual um profissional de saúde examinava as amostras com o celular, o sistema apresentou alta sensibilidade, detectando mais de 96% dos parasitas presentes. O profissional humano sempre mantém a palavra final e revisa as detecções.

Os resultados foram publicados na revista científica PLOS Neglected Tropical Diseases e os modelos de IA estão disponíveis de forma aberta para que a comunidade científica possa baixá-los e testá-los (os links podem ser acessados no artigo científico).

A Dra. María Jesús Ledesma Carbayo, pesquisadora principal do projeto pela Universidade Politécnica de Madri, ressaltou que o design modular da nova tecnologia permite adaptá-la também para a detecção de outros parasitas e doenças, podendo ser uma solução escalável para enfrentar doenças tropicais negligenciadas.

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