Pesquisadores da Microsoft desenvolveram uma tecnologia de inteligência artificial capaz de identificar diagnósticos médicos complexos com uma precisão duas vezes superior à de médicos generalistas. O estudo, divulgado nesta quinta-feira (22) na renomada revista Science, detalha como o sistema foi submetido a mais de 300 casos clínicos raros e de difícil resolução.
Como funciona a tecnologia de diagnóstico Diferente de modelos convencionais que analisam dados de forma estática, a nova ferramenta opera em etapas, replicando a metodologia de investigação humana. O sistema utiliza um componente chamado “orquestrador”, que coordena múltiplos agentes de IA simulando uma junta médica. O software prioriza perguntas sobre o histórico do paciente, seleciona exames físicos e laboratoriais pertinentes e ajusta suas hipóteses de diagnóstico conforme recebe novas informações.
Vantagens sobre os modelos atuais Os modelos de IA médica tradicionais costumam processar sintomas e resultados de exames de uma única vez, frequentemente baseando-se em questões de múltipla escolha. Para os especialistas da Microsoft, essa abordagem não reflete a complexidade da prática clínica real.
“A IA ficou muito boa em acertar 100% dessas questões”, disse Dominic King, vice-presidente corporativo da área de saúde da Microsoft AI. “Mas, é claro, isso não corresponde ao mundo real. Nenhum paciente jamais chegou ao meu consultório com um resumo bem organizado”.
Eficiência e custo-benefício Além da precisão superior, a pesquisa aponta que os processos conduzidos pela máquina apresentaram um custo menor em comparação aos procedimentos realizados por profissionais humanos. O foco da equipe, contudo, vai além da simples taxa de acerto estatístico.
“Não estamos medindo apenas a precisão dos sistemas. Também medimos o cuidado e o critério com que eles conduzem uma investigação diagnóstica”, disse Harsha Nori, chefe de IA da Microsoft AI Health.
Próximos passos A tecnologia já demonstrou eficácia em simulações utilizando dados reais de prontuários de pronto-socorro. O próximo passo da equipe será implementar a ferramenta em um ambiente hospitalar real, através de uma parceria com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston. O objetivo é testar a capacidade da IA na triagem de pacientes em salas de espera, otimizando o fluxo de atendimento em unidades de emergência.
