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Uma IA da Microsoft acertou mais do que médicos generalistas ao simular diagnósticos de casos clínicos complexos, de acordo com um estudo publicado na revista Science.
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O sistema chamado MAI-DxO foi testado em uma simulação com casos difíceis e raros. A ferramenta acertou 83% dos diagnósticos em casos complexos usados pelo New England Journal of Medicine, uma das revistas médicas mais influentes do mundo, contra 36% de médicos de atenção primária e clínicos gerais trabalhando individualmente com materiais de referência. A publicação costuma descrever pacientes com doenças raras ou quadros especialmente complexos, usados por médicos e estudantes para treinar raciocínio diagnóstico.
O modelo tenta reproduzir o raciocínio clínico em etapas, como em uma consulta real. A tecnologia usa um “orquestrador” para decidir quais perguntas fazer ao paciente, quais exames pedir e como atualizar hipóteses ao longo do processo, como se fosse um painel simulado de especialistas discutindo o caso. A tecnologia funciona como um “chefe de equipe” virtual que coordena diferentes etapas da investigação médica, de forma semelhante ao que aconteceria em uma discussão entre especialistas.
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Executivos da empresa dizem que o ganho vai além de responder questões de prova. “A IA ficou muito boa em tirar 100% em testes desse tipo, mas isso, claro, não é o mundo real. Nenhum paciente nunca apareceu no meu consultório com um resumo bonitinho”, afirmou o médico Dominic King, vice-presidente corporativo da área de saúde da Microsoft AI, em declaração citada pela Reuters.
Pesquisadores também mediram o custo estimado do processo de diagnóstico, além da taxa de acerto. “Não estamos medindo só a precisão dos sistemas. Também estamos medindo o quão criterioso e cuidadoso ele é ao conduzir uma investigação diagnóstica”, disse Harsha Nori, chefe de IA na Microsoft AI Health, segundo a Reuters.
Especialistas costumam alertar que acertar diagnósticos em testes não significa que uma ferramenta esteja pronta para substituir médicos. Na prática, um atendimento envolve fatores que não aparecem em estudos, como comunicação com pacientes, sintomas descritos de forma incompleta, histórico médico fragmentado e necessidade de interpretar sinais físicos durante a consulta.
Os resultados variaram conforme o modelo de IA usado por baixo do sistema de orquestração. A Microsoft testou modelos de empresas como OpenAI, Google, Anthropic, Meta e DeepSeek, e obteve os melhores números com GPT-5 e GPT-5.5; em alguns cenários, o orquestrador elevou a precisão e reduziu custos, mas o ganho foi menor em casos de pronto-socorro.
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Os testes foram realizados em ambiente controlado, usando casos clínicos já documentados. O próximo desafio será verificar se os resultados se mantêm em situações reais, com pacientes que chegam aos hospitais sem diagnósticos definidos e com informações muitas vezes incompletas
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O próximo passo é levar a tecnologia para avaliações no mundo real em parceria com hospitais. A Microsoft diz que vai trabalhar com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston, para testar a capacidade do sistema de fazer triagem de pacientes em salas de espera de emergências.
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Executivos afirmam que o objetivo é reduzir o descompasso entre demanda e oferta de especialistas. “Há algo muito substancial e empolgante aqui. O maior desafio na entrega de saúde no momento é o crescente descompasso entre a demanda e a oferta de expertise médica”, disse Dominic King ao TechCrunch.
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Mustafa Suleyman, CEO da Microsoft AI, diz mirar uma espécie de “superinteligência médica”. “Acho mesmo que, em 2027, estaremos à beira de um avanço no estilo de programação para prontuários médicos. Vamos conseguir transmitir previsões altamente precisas sobre como um prontuário pode evoluir, e esse tipo de visão para um clínico é ouro”, afirmou Suleyman ao TechCrunch.
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A empresa também tenta criar infraestrutura para melhorar precisão e custo desses sistemas. “A orquestração do DxO ajuda no desafio mais amplo de otimizar precisão e custo”, disse um porta-voz da Microsoft ao TechCrunch.
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Empresas de tecnologia vêm investindo pesadamente em IA para saúde porque faltam especialistas em diversas regiões do mundo e porque decisões clínicas costumam exigir a análise de grandes volumes de informações. A promessa é usar esses sistemas para apoiar profissionais, acelerar triagens e reduzir custos, embora o uso em larga escala ainda enfrente desafios regulatórios e de segurança.
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*Com informações da Reuters e do Techcrunch
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Fonte original: www.uol.com.br
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