Em palestra exclusiva no IDOR, Scott Atlas discutiu aplicações da IA na pesquisa, no diagnóstico e na prática médica
A inteligência artificial já transforma diferentes etapas da saúde, desde a pesquisa e o desenvolvimento de medicamentos até o diagnóstico por imagem e a automação de tarefas administrativas. Ao mesmo tempo em que amplia possibilidades, a tecnologia traz novas questões: como avaliar a confiabilidade das informações produzidas por sistemas de IA? Quem é responsável quando uma ferramenta erra?
Esses foram alguns dos temas discutidos pelo médico e pesquisador Scott Atlas, senior fellow da Hoover Institution (Universidade Stanford), durante palestra exclusiva realizada no Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (IDOR), nesta terça-feira (1º). Com o tema AI in Health Care: Looking Ahead, o encontro integrou a programação da Câmara de Pesquisa do IDOR e reuniu mais de 100 pesquisadores, alunos e profissionais para discutir as perspectivas de uso da IA na saúde.
Com experiência em radiologia e políticas de saúde, Atlas apresentou um panorama das aplicações atuais da tecnologia e das transformações previstas para os próximos anos.
Uma tecnologia com potencial de transformação
Para exemplificar esse potencial, Atlas estabeleceu um paralelo com a chegada da ressonância magnética à medicina. Ao ser incorporada à prática clínica na década de 1980, a tecnologia enfrentou desafios de custo, regulação, segurança e treinamento. Com o tempo, tornou-se parte da rotina de diversas especialidades.
A IA enfrenta desafios semelhantes, mas com uma diferença crucial: pode automatizar tarefas que dependem do trabalho humano. Segundo o pesquisador, atividades como documentação e processamento de dados podem ser automatizadas, liberando tempo para a interação direta do profissional com os pacientes.
Da pesquisa ao diagnóstico
Na indústria farmacêutica e na biotecnologia, a IA acelera a descoberta e o desenvolvimento de fármacos ao analisar grandes volumes de dados e identificar relações entre estruturas moleculares, proteínas e alvos terapêuticos. Atlas destacou ainda aplicações no estudo de doenças raras e negligenciadas, além do reposicionamento de medicamentos já existentes.
Na medicina diagnóstica, ferramentas de IA auxiliam na análise de exames e na triagem de casos, permitindo ao profissional focar em situações que demandam avaliação detalhada.
Para Atlas, contudo, essas aplicações não transferem a tomada de decisão para as máquinas: a integração entre os sistemas e a expertise humana será determinante para o impacto na prática clínica.
Quando uma resposta convincente não é necessariamente correta
Sistemas de linguagem produzem respostas rápidas, organizadas e persuasivas. Como aprendem a partir de amplos volumes de dados, podem reproduzir posições difundidas ou aceitas institucionalmente — o que não garante que representem a melhor evidência científica disponível.
Por isso, questionar, verificar fontes e confrontar evidências permanece fundamental. Para Atlas, a IA é uma ferramenta de apoio à pesquisa, mas exige rigor crítico do usuário sobre os resultados gerados.
Oportunidades para uma nova geração de pesquisadores
O palestrante destacou que a inteligência artificial evolui rapidamente e que seus usos futuros não estão consolidados. Para pesquisadores, estudantes e profissionais de saúde, compreender o funcionamento e os limites dessas ferramentas representa uma oportunidade para protagonizar essa transformação.
O desafio está em identificar onde a IA agrega valor, onde seus resultados demandam checagem e quais condições garantem seu uso seguro e baseado em evidências.
Em um cenário de aceleração tecnológica, conectar conhecimento científico, inovação e prática clínica será indispensável para avaliar criticamente essas possibilidades e orientar sua incorporação responsável.
Escrito por Manuelly Gomes