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Um grupo de cientistas do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), em colaboração com o Centro Alemão de Investigação sobre o Cancro (DKFZ) e a Universidade de Copenhaga, desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) que promete transformar a forma como antecipamos problemas de saúde.

A ferramenta foi inspirada em grandes modelos de linguagem, como os que estão por detrás de assistentes de IA como o ChatGPT. A diferença é que, em vez de prever a próxima palavra numa frase, este sistema analisa sequências de eventos médicos registados ao longo da vida de um paciente.

Para treinar o algoritmo, os investigadores recorreram a dados anónimos de cerca de 400 mil participantes do UK Biobank, e validaram os resultados com informação de 1,9 milhões de pessoas inscritas no registo nacional de saúde da Dinamarca.

“O nosso modelo de IA é uma prova de conceito, que mostra ser possível a inteligência artificial aprender muitos dos nossos padrões de saúde a longo prazo e usar essa informação para gerar previsões relevantes. É um grande passo em direção a cuidados de saúde mais personalizados e preventivos”, afirmou Ewan Birney, diretor executivo interino do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL).

O que consegue prever?

  • Se uma pessoa tem risco acrescido de vir a desenvolver certas doenças, mas também quando é que esse risco poderá concretizar-se, ao longo de vários anos.
  • É especialmente eficaz para patologias com padrões de progressão relativamente constantes e previsíveis, como alguns tipos de cancro, enfarte ou infeções graves.
  • Menos fiável para doenças com grande variabilidade no curso ou fortemente dependentes de fatores imprevisíveis por exemplo, transtornos de saúde mental ou complicações relacionadas com gravidez.

É bom mas…

Apesar do entusiasmo, os próprios investigadores sublinham as limitações do modelo: não fornece certezas absolutas, apenas probabilidades.

Como foi treinado principalmente com dados de pessoas entre os 40 e os 60 anos, é menos fiável para prever doenças que se manifestam na infância ou adolescência. Além disso, o facto de os dados de treino não representarem de forma equilibrada diferentes origens étnicas levanta receios de que o modelo possa produzir resultados tendenciosos.

Em Portugal, por exemplo, a utilização desta ferramenta suscitaria debates sobre quem controla os dados, como garantir que permanecem anónimos e até que ponto os pacientes devem ser informados sobre riscos de saúde ainda distantes.

A Comissão Nacional de Proteção de Dados (CNPD) teria um papel central em estabelecer normas que protejam a privacidade dos cidadãos, ao mesmo tempo que permitam maximizar o valor científico e clínico dos dados.

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