Este whitepaper da Arkangel AI é um resumo narrativo de evidências para a comunidade, não um estudo revisado por pares nem uma revisão de escopo formal, sobre o que a IA pode apoiar hoje em pediatria na América Latina. Sintetiza 29 fontes do PubMed, Crossref, periódicos biomédicos e documentos institucionais (corte em 14 de junho de 2026) em sete domínios: apoio à decisão clínica, radiologia, terapia intensiva neonatal e pediátrica, asma, cirurgia pediátrica, segurança de medicamentos e linguagem clínica, com evidência regional do Brasil, México e Argentina e um marco de sistemas de informação da OPAS.
O campo é dominado pelo desenvolvimento de modelos e pela avaliação inicial: uma revisão de 112 estudos de IA em cirurgia pediátrica encontrou apenas 6% dos modelos ao mesmo tempo interpretáveis e validados externamente e 40% com alto risco de viés, e todos os 40 estudos de texto clínico pediátrico identificados foram retrospectivos. Na região, o rastreamento de retinopatia da prematuridade com vídeo de celular em 512 neonatos do México e da Argentina alcançou sensibilidade por paciente de 93.3% contra 73.3% dos oftalmologistas, mas com menor especificidade e acurácia, e um modelo de mortalidade neonatal em São Paulo atingiu AUC de 0.971 de forma retrospectiva. Os autores concluem que os usos mais defensáveis são a revisão supervisionada de informações, a priorização e os rascunhos revisáveis, e que modelos de adultos não podem ser transferidos para crianças sem validação local por idade, peso e contexto.
