Prevendo o futuro com 10 bilhões de “eventos médicos”. Artigo de Paolo Benanti

"Apesar dos desafios de privacidade e implementação em larga escala, o treinamento do Foresight neste imenso conjunto de dados é, sem dúvida, um marco significativo. Isso marca uma aceleração na integração da IA ​​na pesquisa médica, um campo onde a IA já está demonstrando, em alguns casos, capacidades diagnósticas e operacionais comparáveis, se não superiores, às dos humanos", escreve Paolo Benanti, frei franciscano da Terceira Ordem Regular, professor da Pontifícia Universidade Gregoriana, em Roma, e acadêmico da Pontifícia Academia para a Vida, em artigo publicado por Avvenire, 04-06-2025.

Eis o artigo.

Estamos testemunhando um momento potencialmente revolucionário na aplicação da IA ​​à saúde pública. Pela primeira vez, um modelo generativo de IA, chamado Foresight, foi treinado em um conjunto de dados sem precedentes: os dados de saúde anonimizados de 57 milhões de pacientes do Serviço Nacional de Saúde (NHS). Isso marca um ponto de virada importante, pois é a primeira vez que um modelo de IA é usado em pesquisas de saúde em tão grande escala. Como Angela Wood, da Universidade de Cambridge, aponta, este é um "verdadeiro passo à frente" na integração da IA ​​no setor médico. O modelo Foresight aprendeu com uma quantidade impressionante de informações: cerca de 10 bilhões de "eventos médicos" coletados entre 2018 e 2023.

Esses dados vêm de uma variedade de fontes em todo o NHS, incluindo registros hospitalares, consultas médicas, registros de vacinação e até mesmo o registro nacional de óbitos. O objetivo principal do Foresight é prever eventos críticos de pacientes, como hospitalizações inesperadas ou ataques cardíacos, bem como centenas de outras condições médicas.

Atualmente, o Foresight limita-se à pesquisa sobre a Covid-19, operando exclusivamente em um ambiente de dados seguro gerenciado pelo NHS. No entanto, o potencial futuro da ferramenta é enorme. Se suas previsões se mostrarem confiáveis ​​e valiosas para populações diversas, o Foresight poderá influenciar diretamente a gestão do atendimento individual aos pacientes e otimizar a alocação de recursos frequentemente limitados do NHS. Uma versão anterior do modelo, treinada com 1,5 milhão de pacientes em Londres, demonstrou uma capacidade notável de prever diagnósticos futuros. A privacidade é um fator fundamental.

Os pesquisadores removeram cuidadosamente informações de identificação dos dados, como nomes, endereços e datas de nascimento. Precauções adicionais foram implementadas, como permitir que o modelo seja executado apenas em sistemas de computador do NHS e filtrar as previsões de pesquisa geradas antes de serem divulgadas. No entanto, surge um ponto de discórdia: embora os indivíduos possam solicitar a exclusão dos dados de seus médicos de atenção primária da pesquisa, eles não têm a mesma opção para outros tipos de dados de saúde.

Apesar dos desafios de privacidade e implementação em larga escala, o treinamento do Foresight neste imenso conjunto de dados é, sem dúvida, um marco significativo. Isso marca uma aceleração na integração da IA ​​na pesquisa médica, um campo onde a IA já está demonstrando, em alguns casos, capacidades diagnósticas e operacionais comparáveis, se não superiores, às dos humanos. A evolução de ferramentas como o Foresight promete transformar não apenas a pesquisa, mas potencialmente também a prática clínica diária e a gestão geral dos sistemas de saúde.

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