Ferramenta desenvolvida por pesquisadores dos EUA funciona de forma autônoma, analisa prontuários médicos e pode facilitar diagnóstico precoce do Alzheimer
Pesquisadores do Mass General Brigham, sistema de saúde americano afiliado à Universidade Harvard, desenvolveram um sistema de inteligência artificial capaz de detectar sinais de declínio cognitivo em estágios iniciais. A tecnologia, que funciona de forma totalmente autônoma, alcançou 98% de especificidade em testes de validação no mundo real, segundo estudo publicado na revista científica npj Digital Medicine.
O trabalho ganhou destaque não apenas pelos resultados, mas também pela decisão dos pesquisadores de disponibilizar a ferramenta Pythia em código aberto, permitindo que outros sistemas de saúde e instituições de pesquisa possam adaptar e usar a tecnologia em suas próprias aplicações de triagem.
Equipe clínica digital
Diferente de modelos tradicionais de IA, a plataforma criada pelos cientistas opera como uma equipe clínica digital. O sistema reúne cinco agentes especializados que trabalham em colaboração, criticando mutuamente suas análises e refinando o raciocínio de forma iterativa, simulando o que acontece em uma discussão de caso entre médicos.
“Não construímos um único modelo de IA — construímos uma equipe clínica digital”, explicou Hossein Estiri, diretor do Grupo de Pesquisa em Inteligência Clínica Aumentada do Hospital Geral de Massachusetts e autor correspondente do estudo, segundo o comunicado divulgado pelo Mass General Brigham.
A ferramenta analisa anotações clínicas de rotina feitas durante consultas médicas comuns, transformando documentação do dia a dia em uma oportunidade de triagem para problemas cognitivos. Funciona com um modelo de linguagem de grande escala de código aberto que pode ser instalado localmente na infraestrutura de tecnologia dos hospitais, sem enviar dados de pacientes para servidores externos ou serviços de IA em nuvem.
Problema clínico real
O desenvolvimento da tecnologia responde a uma lacuna importante no sistema de saúde: o subdiagnóstico de comprometimento cognitivo nos atendimentos de rotina. Ferramentas e testes cognitivos tradicionais demandam muitos recursos para serem aplicados e são de difícil acesso para os pacientes. Ao mesmo tempo, a detecção precoce tornou-se cada vez mais crítica, especialmente após a aprovação de terapias para o Alzheimer que são mais eficazes quando administradas no início da doença.
“Quando muitos pacientes recebem um diagnóstico formal, a janela ideal de tratamento pode já ter se fechado”, afirmou Lidia Moura, diretora de Saúde Populacional e do Centro de Inteligência em Saúde no Departamento de Neurologia do Mass General Brigham, coautora principal do estudo.
O estudo analisou mais de 3.300 notas clínicas de 200 pacientes anonimizados do Mass General Brigham. Quando o sistema de IA e revisores humanos discordaram, um especialista independente reavaliou cada caso. Entre os casos de discordância, o especialista validou o raciocínio da IA em 58% das vezes, o que significa que o sistema frequentemente fazia julgamentos clínicos que a revisão humana inicial havia perdido.
“Esperávamos encontrar erros da IA. Em vez disso, muitas vezes descobrimos que a IA estava fazendo julgamentos defensáveis com base nas evidências nas anotações”, disse Estiri, segundo o comunicado.
A ferramenta permite que a documentação produzida em visitas regulares de saúde se torne uma oportunidade de triagem para questões cognitivas, ajudando a identificar pacientes que podem precisar de avaliação formal.
“As anotações clínicas contêm sinais de declínio cognitivo que clínicos ocupados não conseguem detectar sistematicamente”, disse Moura, segundo o comunicado. “Este sistema escuta em escala.”
Por: Diogo Rodriguez
