Parto prematuro – A inteligência artificial generativa começa a ocupar um espaço cada vez mais relevante na medicina. Muito além da produção de textos ou imagens, esses sistemas demonstram capacidade de analisar grandes volumes de dados clínicos complexos com precisão semelhante à de pesquisadores experientes, e em tempo significativamente menor.
Um estudo conduzido pela Universidade da Califórnia – San Francisco (UCSF) revelou que ferramentas automatizadas conseguiram prever risco de parto prematuro e estimar idade gestacional com eficiência comparável à de equipes humanas. Os resultados foram publicados na revista Cell Reports Medicine e reacendem o debate sobre o papel da IA na pesquisa biomédica.
LEIA: Brasil está no top 3 entre países com mais ataques de ransomware
O experimento foi realizado em parceria com a Universidade Estadual de Wayne, durante o desafio internacional DREAM, competição voltada ao uso de aprendizado de máquina na área da saúde.
Pesquisadores e sistemas de IA receberam a mesma tarefa: analisar dados clínicos de mais de mil gestantes e desenvolver modelos capazes de prever o risco de parto prematuro.
Um dos episódios mais emblemáticos envolveu uma equipe formada apenas por um estudante de mestrado e um estudante do ensino médio. Utilizando um chatbot de IA, eles geraram modelos preditivos em poucos minutos. O sistema automatizou a escrita de código funcional, eliminando etapas que normalmente exigiriam programadores especializados e vários dias de trabalho.
Dos oito sistemas automáticos avaliados, quatro apresentaram desempenho equivalente ou superior ao dos grupos humanos. Os outros quatro não conseguiram produzir modelos úteis, evidência de que a tecnologia ainda está longe de ser infalível.
Velocidade como diferencial científico
Se a precisão foi semelhante, a velocidade se destacou como principal diferencial. Processos que tradicionalmente levam meses, incluindo desenvolvimento, validação e preparação para publicação, foram drasticamente encurtados.
Segundo a Dra. Marina Sirota, professora de Pediatria e pesquisadora do Instituto Bakar de Ciências da Saúde Computacional da UCSF, acelerar a obtenção de resultados representa uma vantagem estratégica tanto para a pesquisa quanto para a prática clínica.
A IA permite testar hipóteses rapidamente, validar achados e abrir novas frentes de investigação com agilidade inédita, algo especialmente relevante em áreas em que o tempo impacta diretamente a saúde pública.
Supervisão humana continua indispensável
Apesar dos avanços, os pesquisadores ressaltam que a supervisão especializada permanece essencial. Sistemas de IA podem gerar erros sutis, interpretações equivocadas ou modelos estatisticamente frágeis.
Antes de qualquer aplicação clínica, os resultados precisam ser revisados, ajustados e contextualizados por especialistas. A própria universidade destacou que apenas metade dos sistemas avaliados produziu resultados considerados confiáveis.
O estudo reforça que a IA deve atuar como ferramenta de apoio, e não como substituição ao julgamento científico.
Parto prematuro: um desafio global
O parto prematuro é a principal causa de mortalidade neonatal no mundo. Nos Estados Unidos, cerca de mil bebês nascem prematuramente todos os dias.
A equipe liderada por Sirota analisou dados do microbioma de aproximadamente 1.200 gestantes, reunidos a partir de nove estudos distintos. O volume e a complexidade dessas informações ajudam a explicar por que ferramentas automatizadas podem se tornar decisivas nesse tipo de investigação.
A Dra. Tomiko T. Oskotsky, codiretora do Repositório de Dados de Nascimentos Prematuros da UCSF, destacou a importância da colaboração e do compartilhamento de dados científicos para enfrentar desafios dessa magnitude.
Novo capítulo para a medicina de precisão
O projeto reuniu pesquisadores da UCSF, da Universidade Estadual de Wayne, da Universidade de Nova York e do Instituto Nacional de Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano dos EUA.
Além de acelerar análises complexas, a IA generativa permite que profissionais de diferentes áreas participem da modelagem de dados mesmo sem formação avançada em programação, ampliando o acesso à pesquisa biomédica e fortalecendo a medicina de precisão.
A conclusão do estudo aponta para um cenário de colaboração crescente: a inteligência artificial já demonstra capacidade de competir com equipes humanas em tarefas complexas de previsão médica. No entanto, o futuro da pesquisa não deve ser marcado por uma disputa entre humanos e máquinas, mas por uma integração cada vez mais estreita entre ambos.
(Com informações de Gizmodo UOL)
(Foto: Reprodução/Freepik/krutarthdabhi1112/Imagem gerada por IA)
