A Inteligência Artificial (IA) está a abrir caminho para uma nova era na medicina preventiva, com a capacidade de prever, com décadas de antecedência, o risco de desenvolvimento de mais de mil doenças. Esta inovação resulta de um modelo avançado, desenvolvido por investigadores europeus, que analisa dados clínicos, históricos médicos, estilos de vida e condições de saúde anteriores para calcular probabilidades de ocorrência de doenças ao longo do tempo.
O sistema, designado Delphi-2M, foi treinado com informações de centenas de milhares de pacientes do Reino Unido e validado com dados de quase dois milhões de pessoas na Dinamarca. Com esta base de dados, o modelo consegue prever trajetórias de saúde tanto individuais como populacionais, com horizontes até 20 anos.
Embora não ofereça previsões absolutas, este modelo calcula probabilidades com um nível de precisão relevante, sendo mais fiável a curto prazo. Por exemplo, para o risco de enfarte nos próximos 10 anos, a precisão ronda os 70%. Quando o intervalo temporal é alargado para duas décadas, a previsão mantém-se acima dos modelos tradicionais baseados apenas em idade e sexo.
O Delphi-2M vai além da previsão de doenças individuais, ao considerar a complexidade da saúde humana. Muitas doenças estão interligadas, influenciam-se mutuamente e podem surgir em simultâneo. O modelo permite identificar essas conexões e avaliar como patologias anteriores ou fatores de estilo de vida afetam a probabilidade de desenvolver outras doenças.
Uma das funcionalidades mais inovadoras é a capacidade de gerar dados sintéticos de saúde. A partir de informação parcial, o modelo consegue construir perfis clínicos completos, com características estatísticas reais, mas sem corresponderem a indivíduos reais. Esta técnica protege a privacidade e permite desenvolver novos modelos de IA sem expor dados sensíveis.
Esta tecnologia pode ter um impacto profundo na saúde pública, ao facilitar intervenções preventivas precoces, otimizar rastreios e orientar decisões de investimento em cuidados de saúde. Também poderá apoiar políticas de saúde mais eficazes, especialmente numa Europa com população cada vez mais envelhecida.
No entanto, a utilização desta ferramenta levanta questões éticas e legais, sobretudo no que diz respeito à proteção de dados pessoais. O risco de discriminação por parte de seguradoras ou bancos, caso tenham acesso a esta informação, é uma preocupação real. Por isso, estão a ser implementadas na Europa regras mais rígidas, como o desenvolvimento de espaços seguros para o tratamento de dados de saúde, com acessos limitados e temporários, e o novo regulamento europeu que proíbe a utilização de dados genéticos para decisões comerciais.
Além disso, o acesso a biobancos e bases de dados de saúde continua sujeito a fortes controlos éticos e legais, obrigando os investigadores a justificar o propósito científico dos seus estudos e a garantir que os dados são usados exclusivamente para fins autorizados.
Atualmente, já existem algoritmos que preveem o risco de doenças como o enfarte ou o cancro da mama, mas o novo modelo destaca-se pela abrangência e por considerar a realidade complexa de pacientes com múltiplas patologias. À medida que a tecnologia evolui, espera-se que ferramentas como o Delphi-2M venham a ser integradas na prática clínica, permitindo antecipar riscos, melhorar diagnósticos e personalizar os cuidados de saúde de forma mais eficaz e preventiva.
