A inteligência artificial (IA) está a demonstrar uma capacidade inesperada de identificar indicadores precoces de declínio cognitivo através da análise de padrões em notas médicas, ultrapassando potencialmente a precisão humana em casos subtis. Um novo estudo, publicado em 7 de janeiro na npj Digital Medicine, revela que um sistema de IA pode sinalizar pacientes cujos registros médicos sugerem possíveis problemas cognitivos – como perda de memória, confusão ou alterações comportamentais – com uma precisão surpreendente. Não se trata de substituir médicos; trata-se de melhorar os processos de triagem onde os especialistas são escassos.
O poder do reconhecimento de padrões baseado em IA
O sistema de IA foi projetado para verificar anotações clínicas em busca de menções recorrentes de comprometimento cognitivo, preocupações familiares ou comportamento incomum do paciente. Em vez de fazer diagnósticos, o sistema destaca os pacientes que podem justificar uma avaliação mais aprofundada, permitindo que os médicos priorizem o acompanhamento de forma eficiente.
“O objetivo não é substituir o julgamento clínico, mas funcionar como um auxiliar de triagem”, explica a Dra. Lidia Moura, neurologista do Massachusetts General Hospital. Isto é particularmente importante dadas as crescentes pressões sobre os sistemas de saúde em todo o mundo, onde a detecção precoce pode melhorar significativamente os resultados.
Como funciona o sistema de IA: uma abordagem agente
A equipa de investigação empregou uma abordagem “agentica” inovadora, utilizando cinco programas de IA interligados que refinaram de forma colaborativa as suas interpretações de notas médicas sem intervenção humana. O sistema foi treinado com base em três anos de anotações de médicos do mundo real – visitas clínicas, relatórios de progresso e resumos de alta – já rotuladas pelos médicos por questões cognitivas.
Inicialmente, a IA alcançou 91% de concordância com os médicos. No entanto, os testes no mundo real revelaram uma sensibilidade de cerca de 62%, o que significa que alguns casos foram perdidos. Surpreendentemente, uma análise mais aprofundada por especialistas clínicos independentes mostrou que a IA era mais precisa em 44% das divergências, aplicando definições clínicas com mais rigor do que alguns médicos. A IA priorizou menções diretas a questões cognitivas, enquanto alguns médicos podem ignorar sinais sutis em registros mais amplos de pacientes.
Os limites da revisão humana e o futuro da IA na saúde
Esta discrepância destaca uma falha crítica nas revisões de gráficos tradicionais: os humanos podem perder pistas subtis que a IA identifica consistentemente. “Quando os sinais são óbvios, todos os vêem”, diz o Dr. Moura, “Quando são subtis, é aí que humanos e máquinas podem divergir”. O sistema não se destina a substituir os médicos, mas sim a funcionar em segundo plano, fornecendo informações sobre potenciais preocupações diretamente no registo clínico.
Embora promissora, a precisão do sistema pode variar entre diferentes ambientes de saúde devido às diferentes práticas de documentação. Como destaca Karin Verspoor, pesquisadora em IA e tecnologias de saúde da Universidade RMIT, a qualidade das notas influencia significativamente o desempenho da IA.
O sistema ainda não está em prática clínica, mas o seu potencial é claro: fornecer uma camada adicional de conhecimento sem sobrecarregar os médicos, melhorando a detecção precoce e potencialmente revertendo a trajetória do declínio cognitivo.
Este estudo sublinha o papel crescente da IA nos cuidados de saúde, não como um substituto para os médicos, mas como uma ferramenta poderosa para aumentar as capacidades humanas e melhorar o atendimento ao paciente.
