Ferramenta de IA prevê risco de mais de mil doenças com até 10 anos de antecedência

William Kevim
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Pesquisadores do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer e da Universidade de Copenhague estão desenvolvendo o Delphi-2M, um sistema de inteligência artificial projetado para antecipar o risco de mais de 1.000 doenças com até uma década de antecedência.

Segundo reportagens do jornal britânico The Guardian e da revista Nature, o modelo foi treinado com registros clínicos de mais de 400 mil pacientes. O algoritmo considera histórico médico, idade, sexo, estilo de vida, tabagismo e obesidade para estimar a probabilidade de enfermidades como câncer, diabetes, além de problemas respiratórios e cardiovasculares.

“Eventos médicos frequentemente seguem padrões previsíveis. Nosso modelo aprende esses padrões e pode projetar resultados futuros”, explicou Tomas Fitzgerald, cientista do Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL.

Ewan Birney, diretor interino do EMBL, afirmou que a ferramenta permitirá aos profissionais de saúde apontar riscos e sugerir medidas preventivas. “Todos serão aconselhados a perder peso ou parar de fumar, mas em alguns casos haverá recomendações muito específicas”, disse.

Além das projeções de uma década, o Delphi-2M é capaz de calcular a carga potencial de doenças em um horizonte de até 20 anos, oferecendo uma visão ampliada sobre trajetórias de saúde populacional. Para Moritz Gerstung, chefe da divisão de IA em oncologia do Centro Alemão do Câncer, a tecnologia inaugura “uma nova era para a medicina”, com potencial de personalizar tratamentos e planejar demandas em larga escala.

Fonte: Notícias ao Minuto

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William Kevim é profissional de tecnologia com profunda paixão por cultura e entretenimento. Frequentador assíduo de teatros e cinemas, acompanha de perto lançamentos musicais, produções cinematográficas e o universo dos animes. Colabora com os portais do R2 Mídia Group trazendo pautas leves, culturais e de entretenimento com entusiasmo e olhar apurado.