IA na demência: reduzir riscos em mulheres vulneráveis

Em 2050, o mundo deve ultrapassar 150 milhões de pessoas vivendo com algum tipo de demência. Esse número assusta por um motivo bem concreto: demência não é só “esquecimento”. Ela mexe com autonomia, trabalho (quando ainda existe), renda familiar, sobrecarga de cuidado e saúde mental de todo mundo ao redor.

E há um dado que insiste em se repetir: no Alzheimer, as mulheres representam cerca de dois terços dos casos. Durante anos, a explicação mais comum foi simples (e, na minha opinião, confortável demais): “mulheres vivem mais, então é esperado”. Só que pesquisas com amostras amplas e internacionais vêm apontando para um ângulo mais difícil de encarar — desigualdade social e económica pode estar por trás de parte relevante dessa diferença.

A boa notícia é que dá para agir antes do diagnóstico. E aqui entra a conexão direta com a nossa série “IA na Saúde e Biotecnologia”: ferramentas de IA já conseguem ajudar a monitorar risco, antecipar sinais e orientar intervenções precoces, especialmente em populações que historicamente ficam por último na fila do cuidado — como mulheres idosas, com menor escolaridade, em regiões com menos acesso a especialistas.

Por que a demência aparece mais em mulheres? A resposta não é só biologia

A diferença de incidência não se explica apenas por longevidade. Em estudos multicêntricos com dezenas de milhares de pessoas e múltiplos países, a hipótese que ganha força é a seguinte: o risco ao longo da vida é “construído” por condições sociais, e muitas delas atingem mulheres de forma desproporcional.

Isso muda o foco do debate. Em vez de procurar um único “gene do sexo feminino” para explicar tudo, a pergunta fica mais prática: quais exposições ao longo da vida aumentam (ou reduzem) a reserva cognitiva e a saúde do cérebro?

O papel da educação como proteção real (não como detalhe)

Baixa escolaridade é um dos fatores de risco modificáveis mais consistentes quando falamos em demência. Educação não é “só diploma”: é treino de linguagem, memória de trabalho, flexibilidade cognitiva, repertório e autonomia para navegar serviços de saúde.

Em muitos contextos, especialmente em países de renda média e baixa, mulheres enfrentam:

• interrupções escolares por trabalho doméstico e cuidado de familiares;
• gravidez precoce e falta de apoio;
• menor probabilidade de completar etapas formais de ensino;
• menos oportunidades profissionais (e, portanto, menos estímulos e proteção por renda).

Quando a educação falha, a pessoa tende a chegar à velhice com menor reserva cognitiva — isto é, com menos “margem” do cérebro para compensar lesões, inflamação, alterações vasculares e processos neurodegenerativos.

Violência doméstica e stress crónico: o risco que quase nunca entra na conta

Violência doméstica não é um tema “social separado” da saúde do cérebro. Exposição crónica a stress, trauma e insegurança está associada a:

• maior probabilidade de depressão e ansiedade;
• pior qualidade de sono;
• aumento de hábitos de risco (álcool, tabaco);
• pior controlo de hipertensão e diabetes;
• menor procura e continuidade de cuidados.

Isso forma um efeito cascata: stress crónico + condições cardiometabólicas + isolamento + baixa escolaridade criam um caminho previsível para maior risco de declínio cognitivo.

Uma frase que resume bem: demência é, em parte, um “saldo” de oportunidades (ou falta delas) ao longo da vida.

Fatores de risco modificáveis: onde políticas públicas e tecnologia se encontram

Quase metade dos casos de demência pode estar ligada a fatores modificáveis, como: baixa escolaridade, hipertensão, obesidade, diabetes, depressão, perda auditiva, consumo excessivo de álcool, tabagismo, sedentarismo, isolamento social, poluição do ar e traumatismo craniano.

O ponto central é que esses fatores não são “escolhas individuais isoladas”. Na prática, eles dependem de:

• acesso a atenção primária competente;
• prevenção e seguimento de doenças crónicas;
• ambiente urbano e segurança;
• oportunidades de estudo e trabalho;
• redes sociais e comunitárias.

E é exatamente aqui que a IA pode ser útil — não para substituir médico, mas para reduzir atrasos, padronizar triagem e chegar onde o especialista não chega.

Como a IA pode identificar risco de demência mais cedo (e com mais equidade)

IA em saúde cognitiva funciona melhor como “radar” do que como “sentença”. Em vez de dar um diagnóstico definitivo, ela ajuda a perceber quem está a entrar numa zona de risco e precisa de avaliação e intervenção.

1) Triagem inteligente na atenção primária e na telemedicina

A maior parte dos casos começa com sinais discretos: quedas, confusão com finanças, esquecimento fora do padrão, mudanças de humor, dificuldade de encontrar palavras. O problema é que, em cenários de desigualdade, isso vira “é da idade” e pronto.

Soluções de IA podem apoiar:

• testes cognitivos digitais curtos (3–8 minutos) com adaptação ao nível de escolaridade;
• análise de padrões de erro (não só pontuação final);
• recomendação automatizada de reavaliação em 3–6 meses;
• priorização de encaminhamentos para neurologia/geriatria.

Na prática, isto reduz o viés do “só vou investigar quando estiver grave”.

2) Modelos preditivos com dados clínicos reais (e dados sociais também)

Modelos de risco podem combinar dados de rotina (quando bem governados):

• pressão arterial e histórico de hipertensão;
• HbA1c/glicemia e diabetes;
• IMC e marcadores metabólicos;
• queixas de sono e uso de sedativos;
• depressão e histórico de isolamento;
• perda auditiva (subdiagnosticada em idosas);
• adesão a consultas e medicação.

O diferencial para equidade é incluir determinantes sociais da saúde (por exemplo, escolaridade, renda aproximada por território, vulnerabilidade do bairro, acesso a transporte). Sem isso, a IA “aprende” o mundo como ele é — e repete injustiças.

3) Voz, linguagem e escrita: sinais precoces que a IA consegue ler

Alterações na linguagem aparecem cedo em muitos quadros. Algoritmos conseguem avaliar:

• pausas mais longas e frequentes;
• simplificação de frases;
• menor diversidade vocabular;
• desorganização narrativa;
• alterações de prosódia.

Isso pode ser aplicado em chamadas de telemonitoramento, interações com chat clínico, ou mesmo tarefas simples de contar uma história. O objetivo não é “vigiar” pessoas — é detetar mudanças ao longo do tempo com consentimento e clareza.

4) Wearables e monitoramento de rotina: o que muda no dia a dia

Em alguns casos, sinais funcionais são mais fáceis de captar do que “memória”:

• redução gradual de passos e mobilidade;
• fragmentação do sono;
• maior sedentarismo;
• variação incomum de rotinas.

Com IA, dá para sair do “instantâneo” e olhar tendência. Tendência é onde a prevenção acontece.

Um exemplo prático: programa de rastreio para mulheres idosas em regiões vulneráveis

Se eu tivesse de desenhar um projeto realista para 2026, eu faria algo assim:

Passo a passo (simples, mas robusto)

1. Mapeamento: identificar territórios com maior vulnerabilidade e maior proporção de mulheres acima de 60 anos.
2. Triagem híbrida (presencial + telemedicina):
   • questionário de risco (sono, humor, audição, quedas, isolamento);
   • teste cognitivo breve ajustado à escolaridade;
   • sinais vitais e revisão de medicações.
3. Modelo de IA como apoio clínico:
   • classificar risco em baixo/médio/alto;
   • sugerir plano de ação (não diagnóstico).
4. Intervenção rápida para risco médio (sem esperar especialista):
   • controlo intensivo de hipertensão/diabetes;
   • encaminhamento para avaliação auditiva;
   • plano de atividade física e social;
   • tratamento de depressão/ansiedade.
5. Encaminhamento priorizado para risco alto:
   • neurologia/geriatria;
   • avaliação neuropsicológica;
   • suporte familiar e jurídico (quando necessário).

O que torna isso mais justo

• Ajuste por escolaridade evita que testes “punam” quem teve menos oportunidade.
• Telemonitoramento reduz barreira geográfica.
• Protocolos padronizados reduzem variabilidade entre profissionais.

O que pode dar errado com IA em demência (e como evitar)

IA pode melhorar acesso — ou amplificar desigualdades. Depende de decisões de desenho e governança.

Riscos comuns

• viés de dados: modelos treinados em populações urbanas e de maior renda erram mais em periferias e zonas rurais;
• confundir escolaridade com declínio: sem ajuste, aumenta falso positivo em quem estudou menos;
• opacidade: profissionais não confiam em “caixa-preta” e deixam de usar;
• privacidade: voz e padrões de comportamento são dados sensíveis.

Boas práticas que eu defendo

• validação local (no SUS e em serviços comunitários) antes de escalar;
• métricas por subgrupo (sexo, idade, escolaridade, raça/cor quando disponível);
• explicabilidade mínima: “por que esse risco subiu?”;
• consentimento claro e opção de não participar;
• segurança da informação e governança de dados desde o início.

O que famílias e profissionais podem fazer já (sem esperar a próxima tecnologia)

Intervenção precoce não precisa ser complexa. Se existe preocupação com saúde cognitiva — especialmente em mulheres idosas com histórico de desigualdade — foque em ações com maior retorno:

1. Pressão arterial sob controlo (monitorar e tratar de verdade).
2. Diabetes bem acompanhada (glicemia e adesão).
3. Avaliar audição (aparelho auditivo quando indicado muda qualidade de vida e reduz isolamento).
4. Atividade física regular (consistência vale mais do que intensidade heroica).
5. Sono (tratar apneia quando suspeita; reduzir sedativos desnecessários).
6. Depressão e isolamento (saúde mental é prevenção cognitiva).

Se uma solução de IA para triagem de demência ajudar a colocar essas medidas em prática mais cedo, ela já cumpriu uma missão enorme.

Onde a biotecnologia entra nessa história (e por que isso importa em 2025)

A conversa sobre demência mudou: hoje falamos de biomarcadores, testes mais precoces, e terapias que dependem de tempo certo para funcionar melhor. Só que biomarcador sem acesso vira privilégio.

A ponte entre biotecnologia e IA na saúde é justamente a capacidade de:

• selecionar quem mais se beneficia de exames mais caros;
• acompanhar resposta a intervenções (clínicas e comportamentais);
• organizar filas e reduzir atrasos em sistemas sobrecarregados.

Dezembro costuma ser um mês de balanço — e eu acho um bom momento para encarar a prevenção como compromisso de 2026: não dá para aceitar que o risco de demência em mulheres seja o “efeito tardio” de desigualdade acumulada.

A pergunta que fica é direta: vamos usar IA para criar atalhos de acesso e prevenção — ou vamos repetir o padrão de tecnologia boa só para quem já tem tudo?