Uma nova inteligência artificial, desenvolvida pela Microsoft, demonstrou uma taxa de acerto superior a duas vezes em relação a médicos generalistas durante testes com casos clínicos desafiadores. Os resultados foram divulgados em um estudo na revista Science.
O diferencial do sistema reside em sua abordagem: ao invés de processar todos os dados simultaneamente, a IA analisa cada caso por etapas, realizando perguntas e requisitando exames à medida que novas informações se tornam disponíveis.
Funcionamento da junta médica virtual
A tecnologia faz uso de um mecanismo denominado orquestrador, que organiza um painel simulado de especialistas em inteligência artificial. Essa estrutura determina quais informações são necessárias sobre o histórico do paciente, leva em conta os resultados do exame físico e avalia quais testes podem elucidar o diagnóstico.
Os achados obtidos guiam as próximas ações. Se a informação for considerada insuficiente, a IA pode solicitar a realização de novos exames e reanalisar as hipóteses anteriormente formuladas, adaptando seu plano de investigação ao longo do processo.
Os pesquisadores testaram essa tecnologia em mais de 300 casos clínicos raros e complexos. Nesses cenários, o modelo superou em mais de duas vezes a precisão dos médicos generalistas que consultaram livros e fontes online. Além disso, obteve um desempenho melhor em situações baseadas em um extenso banco de dados de internações emergenciais.
Para os cientistas envolvidos no estudo, esses achados ajudam a esclarecer porque avaliações tradicionais nem sempre são suficientes para julgar uma IA na área médica. Testes anteriores frequentemente utilizam questões de múltipla escolha, que não refletem a verdadeira necessidade de investigar um paciente durante uma consulta médica.
“É evidente que a IA se tornou bastante competente em obter 100% de acertos nesses testes”, comentou Dominic King, vice-presidente corporativo da divisão de saúde da Microsoft AI. “Entretanto, isso não reflete a realidade. Nenhum paciente chega até mim com um resumo bem organizado.”
Aprimorando diagnósticos e reduzindo custos
Além da precisão, os pesquisadores também analisaram outros aspectos. Constatou-se que os processos diagnósticos geridos pelo orquestrador apresentaram custos inferiores aos realizados por profissionais médicos.
Harsha Nori, responsável pela área de inteligência artificial na Microsoft AI Health, destacou que o estudo leva em consideração não apenas a precisão dos sistemas, mas também como é feita cada investigação diagnóstica.
“Estamos avaliando não somente a exatidão das ferramentas. Também estamos analisando o critério e o cuidado com que elas conduzem as investigações”, afirmou Nori.
Esse método possibilita que a ferramenta ajuste suas decisões durante toda a avaliação clínica, ao invés de se restringir a um roteiro fixo. Entre os fatores considerados estão a profundidade da investigação e o momento apropriado para solicitar novos exames.
Próxima fase: testar triagem em emergências
A Microsoft firmará uma parceria com o Beth Israel Deaconess Medical Center, localizado em Boston, para examinar como a ferramenta pode ser utilizada na classificação de pacientes nas salas de espera dos prontos-socorros.
Esse processo de triagem é fundamental para identificar pacientes que necessitam de atendimento mais urgente. O teste irá avaliar como essa tecnologia se comporta nesse ambiente específico; no entanto, sua aplicação prática no cotidiano hospitalar ainda precisa ser aprofundada.
