Frankfurt - Cientistas desenvolveram um modelo de Inteligência Artificial (IA), semelhante ao ChatGPT, capaz de prever o risco de uma pessoa desenvolver mais de mil doenças a longo prazo. A pesquisa relacionada com a ferramenta foi publicada a 17 de Setembro na revista Nature.

Investigadores do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), do Centro Alemão de Investigação do Cancro (DKFZ) e da Universidade de Copenhaga, criaram um sistema chamado Delphi-2M, que usa registos anteriores para estimar como a saúde de um indivíduo pode evoluir ao longo do tempo.

O modelo de IA generativa foi desenvolvido com algoritmos semelhantes aos usados em grandes modelos de linguagem (LLM), como o ChatGPT. Para isso, foram utilizados dados de 400 mil pacientes armazenados pelo UK Biobank. O sistema também foi testado com sucesso em informações de 1,9 milhão de pacientes do Registro Nacional de Pacientes da Dinamarca.

“Ao modelar como as doenças se desenvolvem ao longo do tempo, podemos começar a explorar quando certos riscos surgem e como melhor planear intervenções precoces. É um grande passo em direcção a abordagens mais personalizadas e preventivas para os cuidados de saúde”, disse Ewan Birney, co-autor do estudo e cientista da EMBL, num comunicado.

De acordo com os investigadores, o Delphi-2M aprende com dados de diagnósticos médicos anteriores e factores de estilo de vida, como o tabagismo.

“Assim como os grandes modelos de linguagem podem aprender a estrutura das frases, este modelo de IA aprende a ‘gramática’ dos dados de saúde, tratando os históricos médicos como sequências de eventos que se desenrolam ao longo do tempo”, disse Moritz Gerstung, especialista em IA do DKFZ.

Segundo o site Canaltech, o modelo provou ser particularmente eficaz em doenças com padrões claros de progressão, como diabetes e ataque cardíaco. No entanto, não é tão confiável para doenças raras ou aquelas que dependem de eventos imprevisíveis ao longo da vida, como doenças infecciosas.

Os cientistas salientam que o sistema fornece estimativas bem calibradas da probabilidade de ocorrência de certas doenças, mas ainda não consegue prever com precisão o que acontecerá a cada indivíduo.