ABU DHABI, 6 de agosto de 2025 (WAM) – A M42, líder global em saúde com foco em tecnologia, inteligência artificial (IA) e genômica, divulgou resultados inéditos de um estudo populacional em larga escala sobre triagem de tuberculose com uso de IA. Os dados foram publicados na revista científica npj Digital Medicine, do grupo Nature.
O estudo foi conduzido em parceria com o Capital Health Screening Centre (CHSC), em Abu Dhabi, parte do grupo M42, e é considerado uma das maiores validações clínicas do mundo real de uma solução de saúde baseada em IA. A análise incluiu mais de 1 milhão de radiografias de tórax (CXR) para avaliar a eficácia e a escalabilidade da ferramenta.
A pesquisa avaliou o AIRIS-TB, modelo de inteligência artificial da M42 desenvolvido para agilizar triagens de rotina da tuberculose, permitindo que radiologistas se concentrem em casos mais complexos ou urgentes. O AIRIS-TB apresentou desempenho excepcional, com uma área sob a curva ROC (AUROC) de 98,5%, indicando alta eficiência na triagem de radiografias.
De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), em 2023 cerca de 10,8 milhões de pessoas adoeceram por tuberculose e 1,25 milhão morreram em decorrência da doença, que voltou a ser a principal causa de morte por um único agente infeccioso no mundo. Diante disso, os resultados do AIRIS-TB demonstram o potencial da IA para gerar impacto real. O sistema apresentou índice de 0% de falsos negativos para casos específicos de TB em todo o conjunto de dados — um marco que reforça sua segurança e confiabilidade como ferramenta de automação de fluxos clínicos.
O modelo tem potencial para automatizar com segurança até 80% das triagens rotineiras de CXR, reduzindo a carga de trabalho dos radiologistas, diminuindo o risco de erro humano e gerando economia significativa, sobretudo em contextos de alta demanda e baixa prevalência. Estudos anteriores já indicaram que, após nove horas de trabalho, o número de erros de interpretação radiológica aumenta, e que a duplicação da velocidade de análise pode elevar em até 26,6% o número de achados perdidos.
O AIRIS-TB também demonstrou desempenho consistente entre diferentes grupos demográficos — com variações de idade, gênero, status sorológico para HIV, renda e regiões da OMS — o que comprova sua robustez, equidade e capacidade de generalização para populações diversas. Os resultados ressaltam o potencial da ferramenta para fortalecer fluxos clínicos e ampliar o acesso equitativo à triagem precoce de tuberculose em programas de grande escala.
Dimitris Moulavasilis, CEO do grupo M42, afirmou: “Este estudo marca um ponto de virada no uso da IA no combate global à tuberculose. O AIRIS-TB é prova da precisão, segurança e escalabilidade que a inteligência artificial pode oferecer, especialmente em regiões com alta incidência da doença e escassez de radiologistas. Agora temos uma solução tecnológica viável para ampliar a capacidade de diagnóstico e salvar vidas.”
A CEO do Capital Health Screening Centre, Dra. Laila Abdel Wareth, acrescentou: “Os resultados demonstram que modelos como o AIRIS-TB não apenas se igualam, mas podem superar com segurança a precisão e eficiência humanas na prática clínica. Ao automatizar triagens volumosas com precisão, abrimos espaço para que radiologistas se concentrem em casos de maior risco.”
O estudo passou por revisão por pares e avaliação ética do Departamento de Saúde de Abu Dhabi, garantindo transparência e rigor clínico. Sua publicação em uma revista científica de alto impacto consolida a posição da M42 como referência global em soluções de saúde com IA, e reforça o protagonismo dos Emirados Árabes Unidos como centro internacional de inovação médica orientada por dados.