Saúde Global. 2026 Ago 8;22(1):63. doi: 10.1186/s12992-026-01233-9.

RESUMO

Os extremos climáticos, conflitos e deslocamentos populacionais convergem no Chifre da África para acelerar surtos de doenças infecciosas sensíveis ao clima, enquanto os sistemas existentes de vigilância da saúde permanecem fragmentados e em grande parte reativos. Esta Perspectiva examina o potencial da inteligência artificial (IA) para fortalecer o alerta precoce de saúde climática ao integrar observações terrestres via satélite, vigilância rotineira de doenças e indicadores de vulnerabilidade baseados em mobilidade em sistemas de apoio a decisões antecipadas. Com base na experiência global e nas restrições específicas da região, identificamos barreiras críticas para a implementação, incluindo fragmentação de dados, lacunas de infraestrutura, escassez de mão de obra, silos governamentais e riscos éticos não resolvidos. Propomos um esquema conceitual de cinco camadas para um Sistema de Alerta Precoce de Saúde Climática (CHEWS) habilitado por IA adaptado para ambientes frágeis e afetados por conflitos, juntamente com um cronograma político regional em fases ancorado na Autoridade Intergovernamental para o Desenvolvimento (IGAD). Enfatizando a soberania de dados, governança participativa e privacidade por design, este estudo posiciona o AI-CHEWS como um caminho viável para mudar a região de respostas reativas a surtos para ações antecipadas de saúde pública que melhoram a resiliência climática e a equidade. Número do ensaio clínico: Os autores declaram não possuir interesses conflitantes.

PMID: 42571005 | DOI: 10.1186/s12992-026-01233-9

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