Introdução: O algoritmo de gestão de casos da OMS para pneumonia pediátrica baseia-se apenas nos sintomas de falta de ar ou tosse e taquipneia para tratamento e tem baixa especificidade diagnóstica, tende a aumentar a resistência aos antibióticos. Existem alternativas, incluindo medição da saturação de oxigênio, ultrassonografia torácica e ausculta torácica, mas com potenciais desvantagens. A ausculta eletrônica tem potencial para melhorar a detecção de pneumonia pediátrica, mas ainda precisa ser padronizada. Os autores pretendem investigar o uso da ausculta eletrônica para melhorar a especificidade do algoritmo atual da OMS nos países em desenvolvimento. Métodos: Este estudo foi desenhado para testar a hipótese de que a patologia pulmonar pode ser diferenciada do normal usando a análise computadorizada dos sons pulmonares (CLSA). Os autores registrarão sons pulmonares de 600 crianças com idade ≤5 anos, 100 cada com pneumonia consolidada, pneumonia intersticial difusa, asma, bronquiolite, infecções respiratórias superiores e pulmões normais em um hospital infantil em Lima, Peru. Os autores compararão o CLSA com o algoritmo da OMS e outras abordagens de detecção, incluindo resultados de exames físicos, ultrassonografia torácica e testes microbiológicos para construir um algoritmo aprimorado para o diagnóstico de pneumonia. Discussão: Este estudo desenvolverá métodos padronizados para ausculta eletrônica e ultrassonografia de tórax e comparará sua utilidade para detecção de pneumonia com abordagens padrão. Utilizando técnicas de processamento de sinais, os autores pretendem caracterizar os sons pulmonares e, através de aprendizado de máquina, desenvolver um sistema de classificação para distinguir sons patológicos. Os dados permitirão uma melhor compreensão dos benefícios e limitações das novas técnicas de diagnóstico na pneumonia pediátrica.
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