30% dos dados utilizados pela IA no mundo são do setor da saúde, afirma Alexandre Chiavegatto Filho

IA preditiva será a nova fronteira do uso da Inteligência Artificial na saúde, destacou pesquisador durante conferência no 24º Congresso Brasileiro de Qualidade de Vida (CBQV)

Durante a conferência “O impacto da IA na Saúde e Qualidade de Vida”, realizada no 24º Congresso Brasileiro de Qualidade de Vida (CBQV), o pesquisador da USP Alexandre Chiavegatto destacou que a revolução provocada pela Inteligência Artificial (IA) na área da saúde ainda está em seus estágios iniciais.

Segundo o pesquisador, a democratização do uso da IA está sendo impulsionada por três fatores principais: o aumento exponencial da quantidade de dados disponíveis, os avanços na capacidade computacional — incluindo o desenvolvimento de hardwares específicos para IA, como as GPUs — e a evolução dos algoritmos.

Ao abordar o crescimento da quantidade de dados, Schivegatto ressaltou a relevância do setor da saúde nesse cenário. Segundo ele, cerca de 30% dos dados utilizados pela Inteligência Artificial no mundo estão relacionados à área da saúde.

Durante a apresentação, o pesquisador também fez um retrospecto da evolução da Inteligência Artificial e diferenciou o Machine Learning da chamada IA generativa. O Machine Learning, associado ao que classificou como IA clássica, trabalha a partir de regras e padrões previamente estabelecidos e está presente, por exemplo, em softwares de tradução de idiomas.

Já a IA generativa representa uma nova etapa dessa evolução, sendo capaz de processar grandes volumes de informações e gerar conteúdos a partir dos dados disponíveis. Entre os exemplos mais conhecidos estão ferramentas como ChatGPT e Claude.

IA preditiva: a próxima fronteira na saúde

Para Schivegatto, entretanto, uma das tecnologias com maior potencial de impacto sobre o setor da saúde é a IA preditiva. Diferentemente de sistemas que apenas processam ou geram informações, esse tipo de inteligência artificial é capaz de identificar padrões e, a partir deles, estimar a possibilidade de ocorrência de determinados eventos.

Na prática, segundo o pesquisador, a tecnologia poderá contribuir para processos de diagnóstico e prognóstico, além de apoiar profissionais de saúde na tomada de decisões.

“Ela poderá ouvir, juntamente com o médico, a consulta e preencher os prontuários, assim auxiliando na tomada de decisão clínica”, afirmou.

Apesar do potencial, Schivegatto destacou que a adoção da IA preditiva na saúde ainda enfrenta desafios importantes. Entre eles está a aceitação e a confiança dos profissionais de saúde, especialmente diante da possibilidade de a tecnologia exercer uma influência cada vez maior sobre processos de decisão clínica.

Diversidade brasileira é desafio para a IA

Outro ponto levantado pelo pesquisador foi a diversidade social e cultural do Brasil. Para ele, essa característica pode representar um desafio na construção de algoritmos de IA preditiva capazes de produzir resultados aplicáveis à realidade de todo o país.

“O Brasil é muito diverso e rico. Então, ter dados que condizem com a realidade de todos os hospitais brasileiros e com a realidade da saúde nacional é um grande desafio para estabelecer uma IA geral no país”, afirmou.

A discussão apresentada no CBQV reforça que, embora a Inteligência Artificial já esteja transformando diferentes áreas da saúde, seu potencial de aplicação ainda está em expansão. Para que essas tecnologias sejam incorporadas de maneira efetiva, será necessário combinar avanços tecnológicos, qualidade e diversidade dos dados, além de confiança e participação dos profissionais que atuam diretamente no cuidado à saúde.