IA prevê doenças com até uma década de antecedência ao analisar prontuários eletrônicos e hábitos de vida, apontam pesquisadores da Europa. O modelo Delphi-2M, treinado com registros anônimos de mais de 400 mil britânicos, calcula a probabilidade de 1.231 enfermidades, entre elas diabetes tipo 2, infarto e sepse.
Inspirada em previsões meteorológicas, a tecnologia apresenta, por exemplo, “70% de chance” de um problema cardíaco nos próximos anos. A mesma lógica, afirmam os autores, poderá orientar políticas de prevenção e planejamento de recursos hospitalares com larga antecedência.
IA prevê doenças até 10 anos antes, dizem cientistas
O algoritmo utiliza a mesma arquitetura de modelos de linguagem como o ChatGPT, mas, em vez de prever palavras, identifica padrões clínicos nos dados. Após o treinamento inicial com informações do UK Biobank — que reúne exames, internações, consultas médicas e estilo de vida de adultos entre 40 e 70 anos —, o Delphi-2M foi validado em 1,9 milhão de prontuários dinamarqueses. Segundo o professor Ewan Birney, líder do estudo, o desempenho manteve-se “muito bom” na nova base: quando o sistema indicou risco de 10% para um evento em 12 meses, a taxa real observada foi praticamente idêntica.
Os melhores acertos ocorreram em doenças com evolução bem documentada, como o aumento gradual da glicemia antes do diagnóstico de diabetes tipo 2. Já infecções aleatórias mostraram menor precisão. Mesmo assim, a plataforma pode ampliar programas de rastreamento, ajustar campanhas de saúde pública e indicar intervenções antecipadas, como orientação intensiva para redução de álcool em pessoas com alta chance de problemas hepáticos.
De acordo com o artigo publicado na revista Nature, o próximo passo é incorporar exames de imagem, dados genéticos e análises sanguíneas para refinar os prognósticos. A equipe ressalta, porém, que o uso clínico dependerá de regulamentação rígida e de testes adicionais que eliminem vieses, já que o banco britânico não reflete toda a diversidade etária e étnica da população.
Para Birney, a trajetória deve seguir a da genômica, que levou cerca de dez anos até virar rotina hospitalar: “A tecnologia já existe; agora precisamos garantir segurança e eficácia antes de levá-la ao consultório”. Entre as possíveis aplicações está a previsão do número de infartos em determinada cidade em 2030, ajudando gestores a dimensionar equipes e equipamentos.
Em síntese, a pesquisa demonstra que modelos generativos podem transformar a medicina preventiva, oferecendo uma visão de longo prazo sobre o estado de saúde de milhões de pessoas.
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Crédito da imagem: Jeff Dowling/EMBL-EBI
