Pesquisadores da Microsoft afirmam ter criado uma ferramenta de inteligência artificial que acertou diagnósticos de casos médicos complexos com mais que o dobro da precisão de médicos generalistas. O resultado foi publicado nesta quinta-feira (22) na revista Science, segundo reportagens do G1 e do UOL.
A diferença em relação aos testes anteriores está no formato. Em vez de responder a uma prova de múltipla escolha com o resumo do paciente pronto, a IA conduz a investigação em etapas, como faria um médico de plantão: decide o que perguntar sobre o histórico, escolhe os exames, avalia os resultados e, se preciso, pede novos testes. Um sistema chamado "orquestrador" coordena o processo como um médico-chefe que reúne vários especialistas em volta da mesa, atualizando as hipóteses a cada informação nova.
Nos testes, a ferramenta recebeu mais de 300 casos raros e difíceis de diagnosticar e foi comparada a generalistas que podiam consultar livros e a internet. Segundo os pesquisadores, ela também superou os médicos em simulações feitas a partir de registros de uma grande base de atendimentos de pronto-socorro, e os diagnósticos conduzidos pela IA custaram menos que os dos profissionais humanos.
A crítica aos testes tradicionais vem da própria empresa. "A IA ficou muito boa em acertar 100% dessas questões", afirmou Dominic King, vice-presidente corporativo de saúde do Microsoft AI, citado pelo G1. "Mas, é claro, isso não corresponde ao mundo real. Nenhum paciente jamais chegou ao meu consultório com um resumo bem organizado". Já Harsha Nori, chefe de IA do Microsoft AI Health, disse que o estudo mede também "o cuidado e o critério" com que o sistema conduz a investigação. A próxima etapa será testar a ferramenta na triagem de pacientes em salas de espera de pronto-socorro, em parceria com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston.
O que ainda não sabemos
Antes de aposentar o estetoscópio, alguns freios. Os 300 casos vieram de registros escritos, em vez de pacientes reais num consultório, e os médicos do grupo de comparação trabalhavam sozinhos, sem colegas para discutir o caso, exatamente o que o "orquestrador" simula. O estudo também foi feito pela própria Microsoft, que mede o desempenho do próprio produto, e a conta de custos vem de simulação, não de um hospital em funcionamento. Faltam validação independente e qualquer aprovação regulatória para uso com pacientes.
Vale olhar também para os incentivos: a Microsoft disputa com Google e OpenAI o mercado de IA para a saúde, onde vende nuvem e ferramentas como o Copilot a hospitais, e um estudo na Science funciona também como vitrine. O ponto prático: acompanhe o teste de triagem em Boston. Se a ferramenta se sair bem com pacientes de verdade, o resultado passa a valer para o seu próximo atendimento. Até lá, trate o "dobro de precisão" como o que ele é: um número de laboratório, promissor, mas ainda em prova.