Iridologia e Inteligência Artificial: um novo caminho para a prevenção de doenças pulmonares?
Autora: Silviane Silvério
Data: 07 de outubro de 2025
Tempo médio de leitura: 7 minutos
Palavras-chave: Iridologia, inteligência artificial, saúde pulmonar, prevenção, tecnologia em saúde, Celso Batello, visão computacional
Resumo
A iridologia, historicamente vista com ceticismo pela medicina convencional, está passando por uma transformação graças à inteligência artificial (IA). Embora ainda não existam estudos publicados sobre o uso específico da IA para detectar distúrbios pulmonares via íris, pesquisas recentes — como a apresentada na Conferência ICRASET 2024 — demonstram que essa combinação é tecnicamente viável e promissora.
Neste artigo, exploramos como a IA pode validar a iridologia como ferramenta de triagem preventiva, com foco especial na saúde respiratória, e o papel de pesquisadores como o Dr. Celso Batello nesse movimento de aproximação entre ciência e práticas integrativas.
Desenvolvimento
A iridologia é uma prática antiga que propõe um mapeamento simbólico da íris, associando zonas específicas a órgãos e sistemas do corpo — incluindo os pulmões, geralmente representados nas regiões laterais superiores da íris.
Apesar de sua longa tradição em contextos de medicina natural e terapias complementares, ela ainda é classificada como pseudociência por grande parte da comunidade médica, principalmente pela falta de estudos padronizados e reprodutíveis.
No entanto, o cenário está mudando. Com o avanço da inteligência artificial, especialmente em áreas como visão computacional e aprendizado profundo (deep learning), tornou-se possível analisar a íris com um nível de precisão que vai além da percepção humana.
Em 2024, um estudo apresentado na International Conference on Recent Advances in Science and Engineering Technology (ICRASET) demonstrou que um modelo de IA treinado com milhares de imagens de íris conseguiu prever condições como diabetes, hipertensão e doenças cardíacas com 93,7% de acurácia — apenas a partir de uma foto da íris.
Esse resultado abre uma porta concreta para aplicações semelhantes em outras áreas da saúde, incluindo o sistema respiratório.
Embora não haja ainda um estudo publicado sobre detecção pulmonar via iridologia + IA, pesquisadores como o Dr. Celso Batello têm defendido publicamente a necessidade de expandir essa abordagem para outras condições.
Em palestras e discussões técnicas, ele tem destacado o potencial de plataformas como a Reliris — um sistema hipotético (ou em desenvolvimento) de análise iridológica assistida por IA — para identificar sinais precoces de estresse funcional nos pulmões, como alterações na vascularização, textura ou pigmentação nas zonas correspondentes.
Essa informação não substituiria exames como espirometria ou tomografia, mas poderia orientar intervenções preventivas: redução de exposição a agentes irritantes, práticas respiratórias (como pranayama ou respiração diafragmática), ajustes nutricionais anti-inflamatórios ou até encaminhamento precoce para avaliação médica.
Profissionais de práticas integrativas não usam a iridologia para diagnosticar doenças, mas sim para acompanhar tendências de saúde e promover mudanças de estilo de vida.
Com a IA, esse acompanhamento pode se tornar mais objetivo, mensurável e comparável ao longo do tempo.
Conclusão
A união entre iridologia e inteligência artificial não é ficção científica — é uma tendência emergente, respaldada por avanços reais em engenharia biomédica e ciência de dados. Embora ainda careçamos de estudos clínicos randomizados focados especificamente na saúde pulmonar, o caminho está aberto.
O trabalho de pesquisadores como Dr. Celso Batello é fundamental para conectar saberes empíricos e tecnologia, criando pontes entre a medicina tradicional e as práticas integrativas. Se validada com rigor científico, a iridologia assistida por IA pode se tornar uma ferramenta de triagem preventiva acessível, não invasiva e escalável — especialmente em contextos de saúde pública.
Enquanto isso, continuamos observando, pesquisando e compartilhando evidências com transparência.
Referências Bibliográficas
HUYNH, Trong Thua; HUYNH, De Thu; VU, Hoang Phat; NGUYEN, Minh Tuan; NGUYEN, Thi Tuyet Hai; TU, Lam Thanh. ReLiris: Lung damage pre-screening via iridology. Frontiers in Optics and Photonics, v. [Volume], n. [Issue], p. 100362, 2025. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2773186325001501. Acesso em: 8 out. 2025.
Para conhecer mais sobre meu trabalho, acesse meu currículo Lattes:
(ID Lattes: 7481458793724724)
Um forte abraço,
Silviane Silvério
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