Especialistas ouvidos pela CNN Brasil apontam crianças menores de 5 anos como grupo vulnerável aos efeitos do Super El Niño. Pesquisas brasileiras publicadas em 2025 associam calor extremo, poluição do ar e ar seco a óbitos, atendimentos e internações por doença respiratória infantil. Uma delas, do Instituto Pensi, testou em São Paulo um modelo preditivo de inteligência artificial para antecipar a demanda hospitalar.
Publicada no Journal of Global Health, a pesquisa cruzou 24.366 atendimentos de emergência e 2.973 internações de um hospital infantil em 2022. Já o estudo nacional, publicado na Environmental Research, analisou 1.061.229 óbitos de menores de 5 anos em 5.570 municípios entre 2000 e 2019.
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Como a poluição do ar, a umidade e o calor se associam a internações e óbitos?
No estudo nacional, o risco de morte após calor extremo foi 29% maior que na temperatura de menor mortalidade. O efeito cresceu com a idade, com pico entre 1 e 4 anos e risco 85% maior. A mortalidade por doença respiratória infantil se associou apenas ao calor.
Entre os pacientes estudados, níveis altos de partículas inaláveis (PM10) perto de casa, no dia da ida ao pronto-socorro, se associaram a mais atendimentos. As internações foram mais frequentes em dias secos, na primavera (OR 1,368) e entre meninos (OR 1,128). Os autores ressaltam, porém, que o desenho limita a inferência causal.
Felipe Motta, médico pediatra da Afya, acrescenta que “crianças pequenas são mais vulneráveis ao calor e à poluição porque seu organismo ainda está em desenvolvimento. O calor favorece a desidratação, enquanto poluentes, como partículas e ozônio, irritam as vias aéreas e podem agravar sintomas respiratórios.”
O especialista destaca ainda sobre o que aconselhar aos responsáveis: “Aos pais, orientamos manter ambientes frescos, oferecer líquidos adequados à idade — com mamadas mais frequentes para os bebês — e evitar exposição ao calor intenso e atividades externas quando a qualidade do ar estiver ruim. Dificuldade para respirar, sonolência incomum, recusa alimentar e diminuição da urina exigem avaliação médica.”
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Modelo preditivo atinge 85% de acurácia ao indicar necessidade de internação
O modelo usa o XGBoost e estima, na chegada ao pronto-socorro, se a criança terá alta ou internação. Ele obteve acurácia de 85%, sensibilidade de 83% e especificidade de 89%, com o menor erro entre três algoritmos. A AUC ( descrever o que é ) de 0,81 indica boa separação entre os dois desfechos.
Na previsão diária, com horizontes de 5, 10 e 30 dias, o erro médio foi de 18 casos em uma semana de teste. Para os autores, essa antecipação favorece o planejamento de leitos e equipes.
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Análise do prontuário eletrônico ainda se limita a dados estruturados
A plataforma ainda não processa o texto livre do prontuário eletrônico. Além disso, só entraram na análise endereços geocodificados com alta precisão, o que reduziu a amostra.
Como próximo passo, já em andamento, a equipe pretende aplicar deep learning aos dados não estruturados do prontuário eletrônico. Poluição, calor e doença respiratória infantil estarão em debate no 8º Congresso Internacional Sabará-Pensi de Saúde Infantil, que acontece entre os próximos dias 1 e 3 de outubro.
Este conteúdo foi elaborado com auxílio de inteligência artificial com supervisão e revisão da Equipe Afya.
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