Pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de prever a probabilidade de uma pessoa desenvolver mais de mil doenças, com até duas décadas de antecedência em alguns casos.

O sistema, chamado Delphi-2M, foi descrito em artigo publicado na revista Nature.

O Delphi-2M foi criado a partir da análise de registros médicos e informações relacionadas ao estilo de vida de pacientes.

A  ferramenta estima o risco de surgimento de enfermidades como câncer, doenças dermatológicas e distúrbios imunológicos.

Embora tenha sido treinado exclusivamente com dados do Reino Unido, os cientistas afirmam que a tecnologia poderá, futuramente, auxiliar médicos na identificação precoce de indivíduos com maior propensão a desenvolver essas condições.

Segundo Stefan Feuerriegel, cientista da computação da Universidade Ludwig Maximilian de Munique, a capacidade do modelo de avaliar múltiplas doenças simultaneamente representa um avanço significativo.

“O fato de o modelo conseguir analisar múltiplas doenças de uma só vez é assombroso”, declarou. “Ele consegue gerar trajetórias completas da saúde futura de uma pessoa.”

Atualmente, ferramentas de inteligência artificial já são utilizadas para prever o risco de doenças específicas, como certos tipos de câncer e problemas cardíacos. No entanto, essas soluções costumam ser limitadas a uma única condição por vez.

De acordo com Moritz Gerstung, coautor do estudo e cientista de dados do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer, seria necessário empregar dezenas de modelos distintos para se obter uma previsão mais abrangente.

Para contornar essa limitação, os pesquisadores adaptaram um modelo de linguagem de grande porte (LLM), tecnologia similar à que sustenta sistemas como o ChatGPT.

O Delphi-2M foi treinado com dados de 400 mil participantes do banco de dados UK Biobank, abrangendo informações como histórico de saúde, idade, sexo, índice de massa corporal e hábitos relacionados ao uso de tabaco e álcool.

Os testes revelaram que, na maioria dos casos, o desempenho do Delphi-2M igualou ou superou o de modelos tradicionais voltados à previsão de uma única doença. O sistema também se mostrou mais eficaz que algoritmos de aprendizado de máquina baseados em biomarcadores na detecção de múltiplas condições. “O desempenho foi surpreendente”, afirmou Gerstung.