esquisadores do Mass General Brigham, nos Estados Unidos, desenvolveram um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de identificar sinais precoces de demência a partir da análise de prontuários médicos e anotações clínicas de rotina.
A tecnologia opera de forma totalmente autônoma após o processamento inicial e atingiu 98% de especificidade em testes com dados do mundo real.
Diferentemente de ferramentas tradicionais de triagem, o sistema funciona como uma espécie de “equipe clínica digital”, formada por cinco agentes de IA que analisam, revisam e criticam as conclusões uns dos outros. O modelo busca padrões sutis de declínio cognitivo em registros médicos que, muitas vezes, passam despercebidos em avaliações clínicas rápidas.
Segundo os pesquisadores, a proposta é transformar dados administrativos já existentes em uma poderosa ferramenta de medicina preventiva, permitindo que intervenções ocorram antes do agravamento dos sintomas.
Como funciona a “equipe” de IA
O sistema não se baseia em um único modelo de inteligência artificial, mas em um fluxo de trabalho agêntico, no qual diferentes módulos executam tarefas específicas.
Cada agente analisa as informações clínicas sob um ponto de vista distinto, refinando o diagnóstico de forma iterativa, processo semelhante ao de discussões médicas em conferências de casos.
Para alcançar esse nível de precisão, os cientistas utilizaram grandes modelos de linguagem (LLMs), como o Llama 3.1, da Meta, além de desenvolverem o motor de otimização Pythia, responsável por automatizar o ajuste das instruções dadas à IA. Isso permite que o sistema aprenda a extrair informações relevantes sem depender de supervisão humana constante.
Resultados e impactos na saúde
Durante os testes de validação, o sistema superou o desempenho de modelos configurados manualmente por especialistas. Apesar de a sensibilidade variar conforme o volume de dados analisados, a alta especificidade reduz significativamente o risco de diagnósticos falsos, evitando exames desnecessários, custos elevados e ansiedade para pacientes saudáveis.
Ao disponibilizar o código da ferramenta Pythia de forma aberta, os pesquisadores esperam que hospitais e centros de saúde em diferentes países consigam implementar triagens em larga escala, com baixo custo operacional.
A expectativa é que a tecnologia contribua para diagnósticos mais precoces de doenças cognitivas, ampliando as chances de tratamento e melhorando a qualidade de vida dos pacientes.
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