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Imagem: Getty Images
Inteligência Artificial consegue prever doenças até 20 anos antes? Veja os obstáculos
Novo sistema de inteligência artificial (IA) foi desenvolvido para prever a evolução de mais de mil doenças ao longo de até 20 anos, mas há desafios a serem superados.
Por Redação 100.9
03 de Outubro de 2025 às 16:50
A inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente no campo da saúde, sendo utilizada em diversos processos, como a análise de exames e o diagnóstico de doenças, com uma precisão que muitas vezes supera a avaliação humana. Recentemente, um avanço significativo foi anunciado: um novo modelo de IA, capaz de prever a progressão de mais de mil doenças ao longo de um período de até 20 anos.
O estudo foi publicado na revista Nature em setembro de 2025, apresentando o Delphi-2M, um modelo que foi treinado com dados de mais de 2,4 milhões de residentes do Reino Unido e da Dinamarca. De acordo com os pesquisadores, esse modelo é capaz de fazer previsões sobre doenças com mais precisão do que os métodos tradicionais.
O Delphi-2M opera de forma similar aos grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT. Ele utiliza vastas bases de dados para avaliar a saúde dos indivíduos e prever os possíveis desfechos ao longo do tempo. O sistema foi considerado bem-sucedido ao acertar mais de 50% dos diagnósticos em testes hipotéticos realizados com 97% das doenças avaliadas.
Segundo Moritz Gerstung, cientista computacional e um dos líderes da pesquisa, “assim como grandes modelos de linguagem podem aprender a estrutura de frases, este modelo de IA aprende a ‘gramática’ dos dados de saúde para modelar os históricos médicos como sequências de eventos ao longo do tempo".
No entanto, assim como as previsões meteorológicas, o modelo oferece apenas probabilidades. A acuracidade de previsões a curto prazo mostrou-se bastante confiável, mas a precisão diminui à medida que o período de tempo se estende. Por exemplo, ao calcular o risco de uma pessoa sofrer um ataque cardíaco nos próximos 10 anos, a taxa de acerto é de 70%. No entanto, ao considerar um horizonte de 20 anos, essa taxa cai drasticamente para 14%.
Embora os pesquisadores do Instituto Europeu de Bioinformática reconheçam que o modelo ainda pode ser aprimorado, o Delphi-2M oferece uma visão inovadora do futuro da medicina. Gerstung acredita que, um dia, modelos como o Delphi-2M poderão personalizar o atendimento médico e antecipar as necessidades de saúde em larga escala, com intervenções mais precoces e ajustadas às características de cada paciente.
No entanto, a empolgação com o novo modelo é moderada por um alerta. Médicos que foram consultados destacam as limitações do Delphi-2M. Um dos pontos mais críticos é que o modelo ainda não foi testado em pacientes reais, o que impede a validação plena da tecnologia. Além disso, os próprios pesquisadores reconhecem que o sistema pode refletir os vieses presentes nos bancos de dados utilizados para treiná-lo, e que ele não estabelece relações diretas de causa e efeito. Um exemplo disso é a precisão limitada do modelo em prever doenças como diabetes.
A visão dos profissionais de saúde
A oftalmologista Isabela Porto, do CBV Hospital de Olhos, em Brasília, observa que, embora a inteligência artificial mostre grande potencial, seu uso na medicina deve ser cauteloso. "Para evitar erros, é necessário um treinamento robusto em bases de dados diversificadas, validação rigorosa e a supervisão constante dos médicos, que devem continuar a desempenhar um papel central nas decisões clínicas. O uso isolado de algoritmos pode ser arriscado, já que falsos positivos podem gerar exames desnecessários e aumentar a ansiedade do paciente, enquanto falsos negativos podem atrasar diagnósticos importantes", alerta Porto.
Além disso, ela menciona os dilemas éticos e legais envolvidos no uso de IA na saúde. A questão sobre a responsabilidade em caso de falhas no algoritmo — se recai sobre os criadores do sistema ou sobre os médicos que o utilizam — é um tema que ainda precisa de mais esclarecimentos. Apesar de a IA já estar presente em muitos hospitais, a aplicação de sistemas preditivos de longo prazo, como o Delphi-2M, ainda depende de mais estudos, integração com os sistemas de saúde e uma regulamentação apropriada, segundo Porto.
A médica também destaca a importância de uma comunicação cuidadosa dos resultados. “Para reduzir o impacto psicológico das previsões, os resultados devem ser apresentados como probabilidades, acompanhados de orientações práticas. Assim, a tecnologia pode se tornar uma aliada na prevenção e no cuidado em saúde".
Limitações para a medicina preventiva
Suamy Goulart, médica do Grupo Mantevida em Brasília, complementa as preocupações levantadas por Porto. Embora ela veja grandes expectativas para o modelo de IA na medicina preventiva, também acredita que ainda há obstáculos significativos. "As previsões são confiáveis apenas quando baseadas em dados amplos e atualizados. Esses modelos precisam ser validados em diferentes hospitais, muitas vezes em modo de teste, antes de se aplicarem no cuidado direto de pacientes", afirma Goulart.
Ela destaca que, inicialmente, a IA deve ser aplicada em áreas de saúde populacional e gestão de sistemas, e não para o diagnóstico individual. Para ela, prever mais de mil doenças ao longo de 20 anos exige mais validação internacional, aprovação regulatória e protocolos bem definidos. Goulart também alerta para os impactos emocionais sobre os pacientes e defende uma comunicação respeitosa com foco em informações práticas e responsáveis.
Por fim, a médica conclui: "É fundamental equilibrar inovação e responsabilidade, garantindo que a tecnologia seja usada de forma ética, com total respeito aos direitos dos pacientes".
A inteligência artificial representa, sem dúvida, um passo importante na evolução da medicina, mas, como qualquer tecnologia inovadora, exige cautela, mais estudos e uma regulação cuidadosa para que seus benefícios sejam plenamente aproveitados.
