{"id":3937,"date":"2025-10-03T09:55:02","date_gmt":"2025-10-03T12:55:02","guid":{"rendered":"https:\/\/overticeportal.com.br\/?p=3937"},"modified":"2025-10-03T09:55:05","modified_gmt":"2025-10-03T12:55:05","slug":"ia-pode-prever-doencas-com-20-anos-de-antecedencia-entenda-desafios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portalam9.com.br\/?p=3937","title":{"rendered":"IA pode prever doen\u00e7as com 20 anos de anteced\u00eancia? Entenda desafios"},"content":{"rendered":"\n

Tempo de leitura: 4 minutos <\/em><\/p>\n\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) \u00e9 um campo da ci\u00eancia que tem revolucionado a sa\u00fade. \u00c9 cada vez mais frequente o uso dela como ferramenta na avalia\u00e7\u00e3o de exames, na triagem de pacientes e, em alguns casos, no diagn\u00f3stico de doen\u00e7as com at\u00e9 maior precis\u00e3o que o olho m\u00e9dico. Mas um salto nesta corrida foi anunciado recentemente.<\/p>\n\n\n\n

Pesquisadores apresentaram na revista Nature, em setembro deste ano, o Delphi-2M, modelo de intelig\u00eancia artificial treinado com dados de mais de 2,4 milh\u00f5es moradores do Reino Unido e da Dinamarca que, segundo eles, \u00e9 capaz de prever a progress\u00e3o de mais de mil doen\u00e7as ao longo de at\u00e9 20 anos com desempenho superior a m\u00e9todos tradicionais.<\/p>\n\n\n\n

O modelo funciona com um m\u00e9todo semelhante ao ChatGPT, avalia as bases de dados de refer\u00eancia para dar respostas. Ele foi considerado apto quando deu respostas sobre os quadros hipot\u00e9ticos usados com mais de 50% de acerto, o que conquistou com 97% das doen\u00e7as testadas.<\/p>\n\n\n\n

\n

\u201cAssim como grandes modelos de linguagem podem aprender a estrutura de frases, este modelo de IA aprende a \u201cgram\u00e1tica\u201d de dados de sa\u00fade para modelar hist\u00f3ricos m\u00e9dicos como sequ\u00eancias de eventos que se desenrolam ao longo do tempo\u201d, explica o cientista computacional Moritz Gerstung, um dos l\u00edderes do estudo.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Como as previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas, este modelo oferece apenas probabilidades de a pessoa desenvolver certas doen\u00e7as ao longo de um per\u00edodo espec\u00edfico. As previs\u00f5es de curto prazo se mostraram mais confi\u00e1veis \u200b\u200bdo que aquelas que tentam prever um futuro mais distante.<\/p>\n\n\n\n

Ao calcular se algu\u00e9m sofrer\u00e1 um ataque card\u00edaco nos pr\u00f3ximos 10 anos, o modelo acerta 70%. Quando o per\u00edodo de tempo \u00e9 estendido para duas d\u00e9cadas, a taxa de precis\u00e3o cai para 14%.<\/p>\n\n\n\n

Embora os pesquisadores do Instituto Europeu de Bioinform\u00e1tica admitam que a precis\u00e3o ainda possa ser aprimorada, o Delphi-2M levanta a possibilidade de que um dia seremos capazes de prever quais doen\u00e7as teremos no futuro.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEste \u00e9 o in\u00edcio de uma nova maneira de entender a sa\u00fade humana e a progress\u00e3o das doen\u00e7as. Modelos generativos como o nosso poder\u00e3o um dia ajudar a personalizar o atendimento e antecipar as necessidades de sa\u00fade em larga escala. Ao aprender com grandes popula\u00e7\u00f5es, esses modelos oferecem uma lente poderosa sobre como as doen\u00e7as se desenvolvem e podem, eventualmente, subsidiar interven\u00e7\u00f5es mais precoces e personalizadas<\/em>\u201d, completa Gerstung.<\/p>\n\n\n\n

Apesar da empolga\u00e7\u00e3o dos pesquisadores, m\u00e9dicas ouvidos pelo Metr\u00f3poles<\/strong> destacam que h\u00e1 muitas limita\u00e7\u00f5es no modelo, que sequer foi testado em pacientes reais. O pr\u00f3prio estudo alerta que o sistema reflete vieses dos bancos de dados usados, n\u00e3o estabelece rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito. Ademais, a pesquisa aponta precis\u00e3o limitada em algumas doen\u00e7as, como a diabetes.<\/p>\n\n\n\n

IA nos olhos da medicina<\/h2>\n\n\n\n

Al\u00e9m da limita\u00e7\u00e3o com a diabetes apontada pelo estudo, a oftalmologista Isabela Porto, do CBV Hospital de Olhos, em Bras\u00edlia, avalia que embora as\u00a0intelig\u00eancias artificiais\u00a0estejam mostrando um grande potencial na medicina, elas ainda precisam ser usadas com cautela.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cPara evitar erros, \u00e9 necess\u00e1rio treinamento em bases de dados diversas, valida\u00e7\u00e3o rigorosa e supervis\u00e3o constante dos m\u00e9dicos, que devem manter o papel central nas decis\u00f5es cl\u00ednicas. O uso isolado de algoritmos traz riscos, j\u00e1 que falsos positivos podem gerar exames desnecess\u00e1rios e ansiedade do paciente, enquanto falsos negativos atrasam diagn\u00f3sticos importantes\u201d, alerta Isabela.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

A oftalmologista aponta ainda para dilemas \u00e9ticos e legais sobre quem responde por falhas dos equipamentos: os criadores do sistema ou quem usa o algoritmo l\u00e1 na ponta. Embora a\u00a0IA j\u00e1 esteja\u00a0presente em ambientes hospitalares, a aplica\u00e7\u00e3o em predi\u00e7\u00e3o de longo prazo depende de mais estudos, integra\u00e7\u00e3o aos sistemas de sa\u00fade e regulamenta\u00e7\u00e3o, afirma a oftalmologista.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cPara reduzir o impacto psicol\u00f3gico das previs\u00f5es, \u00e9 importante que os resultados sejam comunicados como probabilidades acompanhadas de orienta\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, transformando a tecnologia em aliada na preven\u00e7\u00e3o e no cuidado em sa\u00fade\u201d, destaca a m\u00e9dica.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Medicina preventiva n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o simples<\/h2>\n\n\n\n

A m\u00e9dica Suamy Goulart, do Grupo Mantevida Bras\u00edlia, reitera que o sistema de IA apresentado na Nature traz grandes expectativas para a medicina preventiva, mas ainda enfrenta limita\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cAs previs\u00f5es s\u00f3 s\u00e3o confi\u00e1veis quando baseadas em dados amplos e atualizados, e os modelos precisam ser validados em diferentes hospitais, muitas vezes em modo sombra, antes de chegar ao cuidado direto\u201d, afirma Goulart.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Para ela, ferramentas desse tipo devem, no in\u00edcio, ser aplicadas em sa\u00fade populacional e gest\u00e3o de sistemas apenas, sem pensar no diagn\u00f3stico individual de pacientes, j\u00e1 que prever mais de mil doen\u00e7as em 20 anos ainda exige valida\u00e7\u00e3o internacional, aprova\u00e7\u00e3o regulat\u00f3ria e protocolos claros.<\/p>\n\n\n\n

\u201cRessalto ainda o impacto emocional sobre pacientes e defendo a comunica\u00e7\u00e3o cuidadosa, respeito ao direito de n\u00e3o saber e foco em informa\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, de modo a equilibrar inova\u00e7\u00e3o com responsabilidade\u201d<\/em>, conclui a m\u00e9dica a m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Metr\u00f3poles \/ <\/strong>Foto: Getty Images
<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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