A promessa de que a inteligência artificial (IA) poderá curar todas as doenças em até dez anos ganhou força após declarações recentes do Prêmio Nobel de Química de 2024, Demis Hassabis.
Cofundador da DeepMind, unidade de IA do Google, Hassabis defende que os avanços na modelagem de proteínas podem revolucionar o desenvolvimento de medicamentos. A estimativa, no entanto, divide opiniões entre cientistas e especialistas da área médica.
Em entrevista à rede americana CBS News, o pesquisador afirmou acreditar que a IA será capaz de reduzir significativamente o tempo necessário para criar novos remédios, identificando estruturas proteicas ligadas a diversas enfermidades.
A ferramenta AlphaFold2, desenvolvida por sua equipe, já consegue prever a estrutura de quase todas as proteínas conhecidas pela ciência, um feito que rendeu a Hassabis o reconhecimento internacional.
Avanços são significativos, mas desafios permanecem
É importante mencionar que prever estruturas proteicas não significa, automaticamente, descobrir a cura de uma doença.
De acordo com especialistas em bioinformática e sistemas cognitivos, como os pesquisadores do Instituto Fraunhofer, muitos distúrbios envolvem múltiplos fatores biológicos, genéticos e ambientais. Dessa forma, a ligação direta entre proteínas e doenças ainda não está completamente estabelecida.
Outro detalhe importante é que, mesmo quando se conhece a origem molecular de uma patologia, o processo para aprovar e comercializar um medicamento exige anos de testes clínicos, além de autorização de agências reguladoras.
Com isso, a previsão de erradicar todas as doenças em uma década é vista com ceticismo por parte da comunidade científica.
IA já impacta diagnósticos e alivia o sistema de saúde
Apesar das limitações, os avanços da IA na área médica são inegáveis. A tecnologia já contribui para a detecção precoce de alterações patológicas em exames de imagem, identifica combinações medicamentosas com potencial risco e até automatiza relatórios clínicos, poupando tempo de médicos e profissionais da saúde.
Vale mencionar que, embora essas aplicações otimizem recursos e melhorem o atendimento, a decisão final sobre diagnósticos e tratamentos permanece sob responsabilidade humana. Isso porque, em muitos casos, a IA ainda funciona como uma “caixa preta”, sem transparência completa sobre os critérios utilizados para chegar a uma conclusão.
