Nova geração de sistemas de inteligência artificial biomimética promete reduzir tempo de identificação e ampliar acesso ao tratamento
Pesquisadores ao redor do mundo têm avançado no desenvolvimento de tecnologias que imitam o funcionamento do cérebro humano para resolver problemas complexos — e agora essa abordagem promete revolucionar o diagnóstico de doenças raras.
Inspirada na estrutura e na forma como os neurônios processam informações, essa nova geração de inteligência artificial biomimética busca reproduzir circuitos neurais em computadores de alto desempenho, tornando os sistemas mais eficientes na detecção de padrões clínicos que passam despercebidos por métodos tradicionais.
Segundo especialistas, essas tecnologias podem reduzir significativamente o tempo de diagnóstico, que em alguns casos chega a levar anos. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), doenças raras afetam até 8% da população global, e muitas delas permanecem sem diagnóstico adequado por longos períodos, dificultando o início do tratamento.
Para a Dra. Mariana Ferreira, pesquisadora em neurotecnologia da USP, esse avanço representa uma virada de chave: “A complexidade das doenças raras exige uma análise multidimensional de sintomas, genética e histórico clínico. Um sistema que aprende como o cérebro e cruza esses dados com precisão pode ser determinante para acelerar o diagnóstico e até salvar vidas.”
Empresas de biotecnologia e universidades já realizam testes com plataformas que utilizam redes neurais profundas e aprendizado contínuo para treinar os algoritmos com base em casos clínicos reais. A expectativa é que essas ferramentas cheguem aos hospitais em fase experimental nos próximos anos, priorizando centros especializados em doenças genéticas e neurológicas.
Além da precisão, outro diferencial é a capacidade da IA de identificar combinações de sintomas raríssimos e propor hipóteses diagnósticas que podem passar despercebidas por médicos humanos, especialmente em locais com menos recursos ou acesso limitado a especialistas.
Ainda há desafios éticos e regulatórios pela frente, mas o consenso entre cientistas é de que o futuro do diagnóstico médico estará cada vez mais ligado à inteligência artificial inspirada na biologia humana.
