IA da Microsoft supera precisão de médicos generalistas em diagnósticos de casos clínicos complexos

Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores da Microsoft demonstrou precisão superior a duas vezes a de médicos generalistas no diagnóstico de casos clínicos complexos. O estudo, publicado nesta quinta-feira (22) na revista Science, destaca a capacidade do sistema em resolver investigações médicas incomuns e difíceis.

Metodologia de análise e operação

Diferente dos modelos de IA médica convencionais, que processam sintomas, imagens e exames laboratoriais de forma simultânea, a nova ferramenta opera em etapas, mimetizando o raciocínio clínico humano. O processo inicia com a definição de perguntas sobre o histórico do paciente e a seleção de dados relevantes do exame físico.

A partir daí, o sistema determina quais exames são necessários, analisa os resultados e solicita novos testes caso a dúvida persista. Toda essa operação é coordenada por um "orquestrador", sistema que simula a colaboração de um grupo de especialistas para refinar hipóteses e definir os próximos passos da investigação.

Desempenho em testes e custos

A eficácia da ferramenta foi validada por meio de mais de 300 casos médicos atípicos. Nestes testes, a IA superou a precisão de médicos generalistas, mesmo quando estes tiveram acesso a livros e à internet para consulta. O desempenho superior também foi observado em simulações baseadas em bases de dados de atendimentos de pronto-socorro.

Além da precisão diagnóstica, a análise conduzida pela ferramenta apresentou um custo inferior ao dos processos realizados por profissionais humanos. Harsha Nori, chefe de IA da Microsoft AI Health, ressaltou que a avaliação do sistema não se limitou à assertividade, mas também ao critério e ao cuidado na condução da investigação.

Próximas etapas

O desenvolvimento agora avança para a aplicação prática em ambiente hospitalar. Em parceria com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston, a ferramenta será testada na triagem de pacientes em salas de espera de pronto-socorro.