A inteligência artificial (IA) está mudando profundamente o modo como entendemos a saúde humana. Depois de aprimorar exames e diagnósticos, o novo passo é prever doenças antes mesmo de surgirem.
Um modelo publicado na revista Nature, o Delphi-2M, promete justamente isso: antecipar a progressão de mais de mil doenças ao longo de até 20 anos. Mas, apesar do entusiasmo, há limites importantes a considerar.
Um salto promissor na medicina preditiva
O Delphi-2M foi desenvolvido a partir de dados de 2,4 milhões de pessoas do Reino Unido e da Dinamarca. Inspirado no funcionamento de modelos de linguagem como o ChatGPT, ele analisa sequências de informações médicas para identificar padrões que indicam risco de doenças futuras.
Em testes iniciais, o sistema mostrou alto desempenho em previsões de curto prazo, especialmente para condições cardiovasculares. Contudo, quanto mais distante o horizonte temporal, menor a precisão: enquanto acerta cerca de 70% das previsões para 10 anos, esse índice cai para 14% quando o período chega a 20 anos.
Esses resultados indicam um avanço significativo, mas ainda distante de aplicações clínicas diretas. O modelo oferece probabilidades estatísticas, e não diagnósticos definitivos, servindo como uma ferramenta de apoio para estratégias de medicina preventiva e gestão populacional de saúde.
Desafios e limitações da tecnologia
Apesar do potencial, o estudo ressalta questões críticas. Entre os principais desafios:
- Viés nos bancos de dados, que pode comprometer a precisão das previsões;
- Ausência de validação em pacientes reais, o que limita a confiabilidade clínica;
- Dificuldade de generalização dos resultados para diferentes populações e sistemas de saúde;
- Risco de interpretações equivocadas, especialmente em doenças complexas, como o diabetes.
Além dos aspectos técnicos, há implicações éticas e emocionais. Informar um paciente sobre a probabilidade de desenvolver uma doença grave décadas antes exige cuidados psicológicos e comunicação clara, para evitar ansiedade e decisões precipitadas.
Caminhos para o futuro da saúde personalizada
Mesmo com as limitações, o Delphi-2M representa um marco importante. Modelos desse tipo podem, no futuro, ajudar a personalizar o cuidado, indicar intervenções precoces e ampliar a eficiência dos sistemas de saúde.
No entanto, especialistas destacam que a IA deve ser aliada, e não substituta, dos profissionais. O equilíbrio entre inovação, ética e validação científica será essencial para que a medicina preditiva se torne uma realidade segura e acessível.
