A IA não vai acabar com a medicina nem com a advocacia. Pelo contrário.
O ciclo de previsões sombrias sobre a IA persiste, mas a realidade é outra. Crédito: Alexandre Chiavegatto Filho
Quem não gostaria de saber as doenças que vão nos afetar nas próximas décadas? Prever esse futuro incerto é um dos objetivos da Medicina, principalmente porque muitas dessas doenças podem ser evitadas. O esforço nessa direção tem uma longa história.
Com base na história médica de cada um de nós, e no que ocorreu com pessoas que possuíam histórias médicas semelhantes, os médicos já desenvolveram métodos razoáveis de previsão para muitas doenças específicas.
Por exemplo, se você fuma, tem colesterol alto, sobrepeso e não faz exercícios, existem algoritmos que permitem calcular suas chances de ter um problema cardíaco no futuro.
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Mas existem centenas de outros fatores que podem influenciar essas probabilidades, como algumas infecções. E incorporar todos esses fatores para prever cada doença se torna uma tarefa extremamente complexa.
A novidade é que foi desenvolvido um sistema de inteligência artificial, similar ao ChatGPT, treinado para calcular a probabilidade de uma pessoa vir a sofrer cada uma de mais de mil doenças distintas.
Em países desenvolvidos, com um sistema médico público, como Inglaterra e Suécia, a história médica de cada pessoa é registrada em um banco de dados único. Ao contrário do Brasil, onde essa informação está espalhada em diversos lugares, como a memória da sua mãe (dados do parto e das doenças infantis), naquela gaveta onde você guarda os exames clínicos que fez durante a vida, ou na sua ficha em cada médico que consultou, nesses países há um único repositório com todos os seus dados. Cada consulta, cada diagnóstico, cada prescrição, cada cirurgia, e assim por diante.
Foi usando centenas de milhares desses registros que, no passado, os cientistas conseguiram, por exemplo, construir os algoritmos que relacionam o risco de doença cardíaca aos níveis de colesterol.
Com a descoberta dos métodos de inteligência artificial, é possível treinar um sistema da IA com a totalidade dos dados médicos de cada pessoa e pedir a ele que crie essas previsões. Na Inglaterra, dados de milhões de pessoas incluem tudo que o sistema de saúde sabe sobre a pessoa: desde a data de nascimento, o peso em cada consulta, que vacinas tomou, quando teve pneumonia, com que remédio foi tratado, os exames clínicos e procedimentos. Tudo.
Foram usados dados de 400 mil pessoas para treinar um sistema chamado Delphi-2M criado para relacionar a cada doença, em cada etapa da vida, as informações existentes nas histórias médicas das pessoas. Claro que o sistema de IA “redescobriu” a relação entre colesterol a doença cardíaca.
Mas ele também descobriu milhares de correlações novas - algumas fracas, outras fortes - entre o histórico da pessoa e suas doenças. No total, o sistema de IA foi capaz de calcular a probabilidade do aparecimento de 1.256 doenças distintas.
Mas será que essas previsões estão corretas? Para testar o sistema, foram usados os dados de outras 100 mil pessoas que não foram incluídas no treinamento do Delphi-2M.
Funciona assim: pego os dados de uma pessoa de 60 anos. Forneço ao sistema de IA os dados da pessoa relativos aos seus primeiros 40 anos de vida (nascimento aos 40 anos) e peço para o sistema prever o que acontecerá com a pessoa nos próximos 20 anos (dos 40 aos 60).
Em seguida, comparo o que o sistema previu que iria acontecer com o que de fato aconteceu (os dados reais dessa pessoa dos 40 aos 60). Fazendo simulações e comparações desse tipo com 100 mil pessoas, é possível medir quão precisas são as predições.
Usando um índice de acerto em que o valor 1 equivale a acertar sempre e 0,5 equivale ao resultado obtido ao acaso (pense em um teste de múltipla escolha com 2 alternativas. Acertar 50% é o que você obtém se chutar todas as respostas), essa primeira versão do Delphi-2M tem índice de acerto de 0,75 para o que vai nos próximos 10 anos. Esse índice cai para 0,7 nos 10 anos seguintes.
Um segundo teste, usando 1,9 milhões de suecos, apresentou resultados semelhantes. É impressionante, já que sabemos que em quase todas as doenças existem variáveis randômicas que afetam o surgimento de uma doença. Por esse motivo, a previsão será sempre estatística.
Os cientistas acreditam que esses modelos iniciais ainda estão distantes de serem usados no cotidiano médico, pois precisam ser aperfeiçoados e treinados com uma quantidade muito maior de dados, de pessoas de diferentes países. Mas estão impressionados com o resultado, não só pelo alto valor preditivo, o que vai permitir a adoção de tratamentos preventivos, mas pelo fato de ele prever 1.256 doenças.
Vai chegar o dia em que nosso médico vai alimentar um sistema como esse, com nossa histórica médica, receber de volta o que pode acontecer conosco e discutir os riscos que corremos nos próximos 10 a 20 anos de vida. E, mais importante, o que podemos fazer para evitar esses perigos.
Mas para isso cada pessoa terá de possuir sua história médica completa, devidamente registrada, e isso está longe de ocorrer em países como o Brasil. O sistema mais próximo que temos no Brasil é do DataSus, que inclui parte dos dados das pessoas atendidas pelo Sistema Único de Saúde.
Mais informações: Learning the natural history of human disease with generative transformers. Nature https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3 2025
