A inteligência artificial (IA) ajuda a organizar dados e arquivos em hospitais. Mas também atua na prevenção de doenças. Entre as frentes da medicina nas quais essa tecnologia funciona, estão: análise de exames de imagem e o cruzamento de dados em prontuários eletrônicos.
O principal benefício é o ganho de tempo. Identificar alterações invisíveis ao olho humano e antecipar riscos horas antes dos primeiros sintomas, por exemplo, ajuda médicos a agirem de forma preventiva. Essa agilidade é o fator que pode evitar sequelas e salvar vidas.
A janela ocular e o rastreio de doenças invisíveis
A oftalmologia é uma das áreas da medicina onde o uso prático da inteligência artificial está mais avançado. Em exames de retinografia, que fotografam o fundo do olho, os programas conseguem analisar as imagens em menos de um minuto, sem a necessidade de um médico presente na sala.
Na atenção primária à saúde, a ferramenta funciona como uma triagem automática que separa os exames sem alterações daqueles que apresentam sinais de lesões graves, como a retinopatia diabética.
Em entrevista ao Olhar Digital, a médica oftalmologista Marina Crespo Soares, especialista em retina pela Unicamp, explica que essa automação transforma o modelo de atendimento numa estratégia preventiva.
Ao analisar milhares de fotos de forma rápida e padronizada, o sistema identifica os pacientes de maior risco que precisam de atendimento prioritário. Essa organização da fila reduz o tempo de espera e evita a perda da visão, sobretudo em regiões com escassez de especialistas.
O avanço desse rastreamento digital tem respaldo de entidades médicas e pesquisas científicas feitas mundo afora. Relatórios da Academia Americana de Oftalmologia, por exemplo, apontam que softwares autorizados pela FDA (a Anvisa dos EUA) identificam a retinopatia diabética com taxas de sensibilidade que variam entre 92% e 96%.
Além disso, um estudo publicado na revista Nature, conduzido por pesquisadores do Google, mostrou que sistemas de IA conseguem analisar históricos e exames para auxiliar médicos em decisões complexas durante a investigação de doenças.
Apesar da alta precisão matemática, reconhecer uma marca na foto da retina não é o mesmo que fechar um diagnóstico. A doutora Soares pondera que definir o tratamento exige interpretar a história clínica do paciente, pedir exames complementares e considerar a realidade social do indivíduo.
Certamente, o limite entre a inteligência artificial e o especialista não é uma fronteira fixa, mas uma linha em movimento: enquanto a tecnologia amplia a capacidade de enxergar, permanece humana a responsabilidade de compreender e decidir.
Doutora Marina Crespo Soares, médica oftalmologista pela Unicamp, em entrevista ao Olhar Digital.
Ou seja: em vez de substituir o profissional, a tecnologia atua como uma ferramenta para reduzir a carga analítica repetitiva. Ao processar os dados iniciais e organizar as prioridades, a IA libera tempo para o especialista focar na consulta, na escuta e no cuidado direto com o paciente.
Assim, o fluxo de atendimento ganha velocidade, enquanto a decisão final permanece sob o controle humano.
Da UTI às fronteiras do julgamento humano
Enquanto a visão computacional analisa exames de imagem, o processamento de dados atua nas Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) varrendo prontuários em tempo real.
Em entrevista ao Olhar Digital, o médico cardiologista e intensivista Sergio Naves explica que os sistemas hospitalares acumulam históricos, frequências cardíacas e pressões arteriais o tempo todo. Mas esses arquivos acabavam parados no computador sem uso prático.
Com a entrada de algoritmos treinados para cruzar essas tabelas de informações, a instituição passa a transformar dados brutos em alertas preventivos. Essa capacidade de leitura contínua permite antecipar complicações graves antes de sintomas ficarem visíveis na beira do leito.
“Já existem algoritmos que detectam sepse seis horas antes e a instabilidade hemodinâmica de cinco a 15 minutos antes dos sinais clínicos convencionais”, diz o médico da Unicamp.
No entanto, o uso da IA no ambiente hospitalar ainda enfrenta gargalos. O especialista alerta que modelos com baixa precisão ou com calibração inadequada para a população atendida geram altas taxas de alarmes falsos.
Um artigo publicado na revista científica BMJ Innovations confirma esse risco. E aponta que disparos incorretos e repetitivos do sistema sobrecarregam os profissionais de saúde. Isso gera a chamada “fadiga de alertas”, que pode fazer a equipe ignorar emergências reais.
Além das falhas de calibragem, existem tarefas médicas que os programas de computador não conseguem executar. O algoritmo calcula a probabilidade matemática de um problema acontecer, mas não descobre a causa exata da doença nem faz a síntese do diagnóstico.
Ponderar riscos no estado do paciente e decidir qual remédio ou procedimento aplicar continua a exigir o raciocínio, a experiência e a presença do profissional da saúde na beira do leito.
A fronteira entre o código e a medicina fica ainda mais evidente diante de escolhas éticas e humanas. Naves ressalta que a IA não possui capacidade para conduzir decisões delicadas de fim de vida, tampouco pode responder legalmente pelo tratamento.
O modelo ideal seria uma parceria entre a inteligência artificial, que analisa dados, e o julgamento clínico, porque este envolve ética e o aspecto humano da relação entre médico e paciente.
Doutor Sergio Naves, médico cardiologista e intensivista, em entrevista ao Olhar Digital.
Seja no fundo do olho ou no leito da UTI, a inteligência artificial se consolida como um poderoso filtro de dados. Ela acelera a prevenção e aponta perigos ocultos, mas deixa a decisão final, a ética e o cuidado integral onde eles sempre deveriam estar: no olhar humano do médico.
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