A inteligência artificial (IA) está abrindo um novo capítulo no diagnóstico da epilepsia infantil ao identificar lesões cerebrais ocultas que muitas vezes passam despercebidas até pelos exames analisados por médicos experientes.

Em muitas crianças com epilepsia, especialmente as chamadas epilepsias refratárias (que não respondem a medicamentos), exames como a ressonância magnética parecem “normais”. No entanto, sabe-se hoje que pequenas alterações estruturais — como displasias corticais focais, cicatrizes microscópicas ou falhas no desenvolvimento do córtex — podem estar escondidas nas imagens, em padrões sutis demais para o olho humano.

É aí que a IA faz a diferença.

Como a inteligência artificial ajuda

Algoritmos de aprendizado profundo são treinados com milhares de imagens cerebrais, comparando cérebros saudáveis com cérebros de pacientes com epilepsia já diagnosticada. Com isso, a IA aprende a reconhecer:

• variações mínimas na espessura do córtex,

• padrões anormais de textura,

• pequenas assimetrias entre os hemisférios,

• alterações quase invisíveis na organização cerebral.

Esses sistemas conseguem destacar áreas suspeitas que o radiologista pode não ter identificado inicialmente, funcionando como um “segundo par de olhos” extremamente preciso.

Impacto direto na vida das crianças

Esse avanço é especialmente importante na infância porque:

• permite diagnósticos mais precoces e precisos;

• ajuda a identificar crianças que podem se beneficiar de cirurgia para epilepsia, muitas vezes com altas chances de controle das crises;

• reduz anos de sofrimento, crises repetidas e impactos no desenvolvimento cognitivo e emocional.

Em alguns estudos, a IA conseguiu identificar lesões em até metade das crianças que antes tinham exames considerados normais, mudando completamente o plano de tratamento.

IA não substitui médicos — potencializa decisões

É fundamental destacar que a inteligência artificial não substitui neurologistas nem radiologistas. Ela atua como uma ferramenta de apoio, aumentando a sensibilidade do diagnóstico e ajudando a equipe médica a tomar decisões mais seguras e embasadas.

Um futuro mais justo no cuidado neurológico

Além do impacto clínico, essa tecnologia pode:

• democratizar o acesso a diagnósticos avançados,

• reduzir desigualdades em regiões com poucos especialistas,

• acelerar decisões terapêuticas em hospitais públicos.