Inteligência artificial prevê doenças com até 20 anos de antecedência
Estudo inédito aponta potencial da IA na medicina preventiva
Um novo modelo de IA consegue prever mais de mil doenças até 20 anos antes dos sintomas aparecerem, segundo estudo.
Na última quarta-feira (17), um estudo publicado na revista Nature revelou um avanço inédito: um modelo de inteligência artificial (IA) chamado Delphi-2M consegue prever o risco de mais de mil doenças até 20 anos antes dos primeiros sintomas aparecerem. A tecnologia, baseada em modelos semelhantes ao GPT, analisa históricos médicos e hábitos de vida para calcular probabilidades futuras de saúde.
O que é o Delphi-2M?
O Delphi-2M é um modelo de IA projetado para analisar registros de saúde em larga escala e prever a chance de desenvolvimento de 1.258 doenças, incluindo câncer, problemas cardiovasculares, doenças de pele e condições autoimunes. De acordo com Moritz Gerstung, pesquisador do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer e coautor do estudo, a inovação está em oferecer uma visão integrada do futuro da saúde.
Impacto da pesquisa
A pesquisa foi conduzida com dados de 400 mil participantes do UK Biobank, um dos maiores bancos biomédicos do mundo. Além do histórico de diagnósticos, o Delphi-2M incorpora variáveis como idade, sexo, índice de massa corporal, consumo de tabaco e álcool. Os pesquisadores também testaram a IA em outro banco de dados: o Registro Nacional de Saúde da Dinamarca, com 1,9 milhão de pacientes acompanhados ao longo de quase 50 anos.
Precisão e desafios
Mesmo sem treinamento prévio nesses dados, a IA manteve um nível de precisão considerado satisfatório. Gerstung afirma que isso demonstra o potencial da ferramenta para ser aplicada em diferentes países e sistemas de saúde. Apesar dos resultados promissores, os autores ressaltam que a tecnologia ainda não está pronta para uso clínico imediato, considerando apenas o primeiro diagnóstico de uma doença. Essa inovação abre caminho para estratégias de medicina preventiva personalizada, permitindo que médicos identifiquem pacientes de alto risco e adotem medidas antecipadas.
