IA na Saúde: Avanços em Diagnósticos e Biotecnologia

Por REC Inteligência Artificial | 2 de maio de 2025

Em uma sala silenciosa de um hospital universitário em Tóquio, uma inteligência artificial recém-integrada ao sistema de triagem médica analisa milhares de dados clínicos por segundo. Em segundos, sugere que o paciente de 56 anos, aparentemente com sintomas genéricos de gripe, pode estar em estágio inicial de um tipo raro de leucemia. A máquina estava certa.

Casos como este não são mais anedóticos: estão se tornando rotina. A inteligência artificial está reconfigurando os alicerces da medicina moderna — dos diagnósticos precoces à biotecnologia de ponta. E embora o impacto ainda esteja em crescimento, os números já são eloquentes. Segundo um relatório da ScanSource HealthTech, o mercado global de IA na saúde superará US$ 200 bilhões até 2030, impulsionado por diagnósticos inteligentes, medicina personalizada, bioengenharia e terapias automatizadas.

O fim da incerteza diagnóstica?

Uma das promessas mais tangíveis da IA na saúde está no diagnóstico precoce e preciso de doenças. Modelos de machine learning e redes neurais convolucionais vêm sendo treinados para identificar padrões sutis que muitas vezes escapam até aos médicos mais experientes.

Alguns exemplos incluem:

• Câncer de mama: algoritmos como os desenvolvidos pelo MIT e Google Health conseguem detectar microcalcificações em mamografias com uma precisão de até 94%, superando radiologistas humanos em testes duplo-cegos.

• Retinopatia diabética: sistemas como o IDx-DR, aprovado pela FDA, podem diagnosticar a condição com autonomia clínica.

• Doenças pulmonares: softwares treinados com milhões de tomografias durante a pandemia agora identificam nódulos pulmonares, embolias e fibroses com incrível exatidão.

A integração desses sistemas reduz erros médicos, acelera triagens e permite decisões terapêuticas mais assertivas. Como apontado no nosso artigo “John M. Jumper: Co-laureado do Nobel de Química de 2024 por previsões de estruturas proteicas”, o uso de IA no entendimento das proteínas humanas também está transformando a medicina diagnóstica em uma ciência preditiva, quase matemática.

Medicina personalizada: de promessas a práticas

Outro grande salto proporcionado pela IA está na medicina personalizada. Ao cruzar dados genômicos, exames laboratoriais, histórico clínico e estilo de vida, algoritmos conseguem sugerir tratamentos ajustados ao perfil biológico de cada paciente.

Plataformas como a Tempus, nos EUA, e a PathAI, no Reino Unido, já oferecem laudos oncológicos que indicam terapias-alvo com base em mutações específicas identificadas por sequenciamento genético, algo que era impraticável há menos de uma década.

A IA também auxilia na predição de efeitos colaterais com base em interações medicamentosas e genéticas. Dessa forma, pacientes não apenas recebem a droga mais eficaz, mas também evitam tratamentos que poderiam causar reações adversas ou ser financeiramente ineficientes.

Robôs cirúrgicos e terapias assistidas

Seja no controle de braços robóticos durante procedimentos minimamente invasivos ou na previsão de complicações pós-operatórias, a IA está cada vez mais presente nas salas cirúrgicas.

O Da Vinci Xi, por exemplo, já é usado em milhares de hospitais ao redor do mundo, e novas versões integradas com IA estão sendo treinadas para realizar movimentos com precisão quase autônoma. Embora a presença de um cirurgião ainda seja indispensável, a redução do tempo de operação, sangramentos e recuperação já é estatisticamente comprovada.

Além disso, sistemas de IA também estão auxiliando na reabilitação física. Robôs como o ReWalk utilizam sensores e algoritmos de aprendizado de máquina para adaptar movimentos ao corpo do paciente em tempo real, acelerando o processo de recuperação de lesões neurológicas ou motoras.

Biotecnologia impulsionada por IA

A biotecnologia, tradicionalmente dependente de ciclos longos de testes laboratoriais, vive agora um novo ritmo. Com algoritmos capazes de simular comportamentos moleculares, o desenvolvimento de novos fármacos pode ser acelerado em até 90%.

O AlphaFold — desenvolvido sob liderança de John M. Jumper — foi pioneiro nesse sentido, ao prever com precisão as formas de mais de 200 milhões de proteínas humanas e de outras espécies. Essa capacidade impacta diretamente a criação de medicamentos, vacinas e bioengenharia de tecidos, como já exploramos no artigo “IA Generativa: Além do conteúdo, aplicações em design e medicina”.

Outro exemplo é o uso da IA no design de enzimas industriais, antivirais e até proteínas sintéticas para terapias genéticas. Com a expansão da bioinformática e do uso de gêmeos digitais de células humanas, estamos cada vez mais próximos da biofabricação automatizada e inteligente.

A pandemia como catalisador

A COVID-19 serviu como laboratório global para validar o potencial da IA na saúde. Desde sistemas de triagem automatizada até modelos epidemiológicos em tempo real, o uso de algoritmos foi essencial para conter o avanço da doença.

Sistemas como o BlueDot foram os primeiros a alertar sobre a pandemia, antes mesmo da OMS. A IA também foi usada no desenvolvimento de vacinas, como no caso da Moderna, que utilizou modelos preditivos para desenhar sequências de RNA mensageiro com mais rapidez.

Esse momento de crise abriu caminho para uma aceitação mais ampla da tecnologia por parte de governos, hospitais e sociedade — algo que acelerou investimentos e que agora está pavimentando o futuro da saúde digital.

Desafios: ética, privacidade e acesso desigual

Apesar dos avanços, a adoção da IA na saúde enfrenta desafios importantes. O primeiro é a privacidade de dados. Para que os algoritmos funcionem, eles precisam de acesso massivo a informações médicas — muitas vezes sensíveis — e nem sempre há transparência sobre como essas informações são armazenadas ou usadas.

Outro obstáculo é a desigualdade de acesso. Embora hospitais de ponta em grandes centros urbanos estejam se beneficiando da tecnologia, regiões pobres ainda carecem de infraestrutura básica para integração com IA. Isso pode gerar uma nova forma de desigualdade: a desigualdade algorítmica.

Além disso, há um debate crescente sobre a responsabilidade médica. Se uma IA errar um diagnóstico, de quem é a culpa? Do fabricante, do hospital ou do sistema de saúde? Essas questões ainda carecem de regulamentações claras e internacionais.

O futuro: interoperabilidade e medicina preditiva

O próximo estágio da IA na saúde não será apenas melhorar diagnósticos, mas integrá-los. A interoperabilidade entre plataformas, hospitais e países é o novo desafio. Só assim será possível construir ecossistemas médicos realmente inteligentes.

A medicina preditiva, baseada em dados coletados em tempo real de dispositivos vestíveis, sensores ambientais e históricos eletrônicos, deve transformar o modelo atual — centrado no tratamento — para um modelo preventivo e contínuo.

Empresas como Apple, Google e Samsung já estão inserindo IA em smartwatches e sensores corporais, criando um “médico digital” que acompanha o paciente 24 horas por dia. Isso cria um ciclo virtuoso de dados, aprendizado e intervenções mais assertivas, muitas vezes antes mesmo que o paciente perceba um sintoma.

A inteligência artificial na saúde não é mais uma promessa distante, mas uma realidade em plena expansão. De diagnósticos mais rápidos e precisos à produção inteligente de biofármacos, a revolução já está em curso. No entanto, seu sucesso dependerá não apenas da tecnologia, mas da capacidade humana de gerir seus limites éticos, garantir acesso justo e integrar inovação com empatia.

Como disse recentemente Demis Hassabis, CEO da DeepMind: “O maior impacto da IA não será o que ela substituirá, mas o que ela permitirá.”