Cientistas divulgaram, nesta quarta-feira (17), um modelo de inteligência artificial capaz de antecipar diagnósticos médicos com vários anos de antecipação, usando uma tecnologia semelhante ao ChatGPT da OpenAI.
Baseada no histórico do paciente, a IA Delphi-2M consegue prever mais de mil doenças com bastante antecedência, segundo estudo publicado na revista Nature.
Pesquisadores de instituições do Reino Unido, Dinamarca, Alemanha e Suíça analisaram dados médicos de cerca de 500 mil pacientes do banco de dados UK Biobank. Para isso, usaram uma tecnologia parecida com a do ChatGPT, que processa textos para aprender padrões.
Moritz Gerstung, especialista em IA do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer, explicou que entender uma sequência de diagnósticos médicos é como aprender a gramática de um texto.
Com seu treinamento, Delphi-2M identifica padrões nos dados de saúde antes dos diagnósticos, reconhecendo combinações e sequências, resultando em previsões relevantes para a saúde.
Gerstung mostrou que a IA pode identificar pessoas com risco maior ou menor de ataques cardíacos, superando fatores tradicionais como idade.
Os testes com dados de quase dois milhões de pessoas na Dinamarca mostraram a eficácia da Delphi-2M.
No futuro, esse tipo de modelo pode ajudar a monitorar pacientes e permitir intervenções médicas mais rápidas e eficazes, destacou Gerstung.
Entretanto, as equipes afirmam que o modelo ainda precisa passar por mais avaliações antes de ser aplicado na prática clínica.
Tom Fitzgerald, do Laboratório Europeu de Biologia Molecular, comentou que essas ferramentas podem ajudar a melhorar a gestão dos sistemas de saúde, especialmente os que enfrentam alta demanda.
Hoje, alguns países já usam computação para avaliar riscos de doenças, como o programa QRISK3 no Reino Unido, que ajuda a prever ataques cardíacos e AVCs.
Contudo, a Delphi-2M se destaca por conseguir lidar com múltiplas doenças simultaneamente e por longos períodos, conforme mencionou Ewan Birney, coautor do estudo.
Gustavo Sudre, professor do King’s College de Londres e especialista em IA médica, avaliou que esse avanço é um passo importante para um modelo preditivo na medicina que seja escalável, fácil de interpretar e ético.
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