O ganhador do Prêmio Nobel de Química Demis Hassabis, que também é cofundador e CEO da Google DeepMind, foi entrevistado pelo programa 60 Minutes, da emissora CBS News, dos Estados Unidos. Na conversa, o executivo fez diversas previsões bastante animadoras sobre a IA na medicina. Entre elas, que a tecnologia poderia curar todas as doenças já na próxima década.

A DeepMind, divisão de pesquisas do Google, já tem uma iniciativa nesse sentido: o modelo AlphaFold2, capaz de prever estruturas de quase todas as 200 milhões de proteínas conhecidas.

Executivo é otimista sobre IA na medicina

Junto de John M. Humper, Hassabis desenvolveu o AlphaFold2, um grande avanço de inteligência artificial na medicina. O modelo permitia prever a estrutura de proteínas, algo que ajuda no estudo da biologia e função das substâncias – e, consequentemente, das patologias associadas. A invenção rendeu à dupla o Prêmio Nobel de Química em 2024.

Durante a entrevista, o executivo disse que, no futuro, a IA poderá diminuir em semanas ou até meses o desenvolvimento de medicamentos. Ele foi além: “acho que um dia talvez vamos poder curar todas as doenças com a ajuda da IA”.

O entrevistador duvidou. Hassabis reforçou que sim e que talvez isso aconteça “dentro da próxima década”.

Será?

Alguns especialistas ainda têm ressalvas. Florian Geissler, pesquisador-chefe do Instituto Fraunhofer de Sistemas Cognitivos (IKS), destacou ao DW que doenças não dependem de um único elemento (como as proteínas). No entanto, elas são, sim, parte importante das patologias. Ou seja, a IA da DeepMind terá papel importante na medicina.

Mesmo assim, Katharina Zweig, diretora do Algorithm Accountability Lab da Universidade Técnica de Kaiserslautern-Landau, na Alemanha, acredita que não será possível curar todas as doenças. E se um dia isso acontecer, não será tão rápido.

IA já é útil na medicina

Isso não quer dizer que a IA já não seja importante na medicina. Para além do AlphaFold2, os especialistas destacam:

• A IA já pode agilizar a identificação de alterações patológicas em imagens computadorizadas. Também ajuda a encontrar efeitos colaterais em combinações de medicamentos, podendo melhorar métodos de tratamento;
• Outra vantagem é que a inteligência artificial alivia a carga de trabalho do sistema de saúde. Por exemplo, resumindo conversas com pacientes e preparando relatórios de consultas;
• No entanto, ainda há desafios financeiros para esse tipo de implementação.