IA na Saúde: Novos Biomarcadores, Candidatos a Medicamentos e Adoção Crescente

O uso de inteligência artificial na saúde cresceu rapidamente, com mais de 80% dos médicos dos EUA relatando usar IA no trabalho em 2025 — mais que o dobro do percentual de 2023 — segundo uma pesquisa da American Medical Association. Mais de 70% dos entrevistados disseram acreditar que a IA pode ajudar a melhorar a saúde, principalmente tornando o sistema mais eficiente e reduzindo o burnout. Enquanto isso, novas pesquisas demonstram a capacidade da IA de revelar biomarcadores ocultos de doenças e acelerar a descoberta de medicamentos.

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, e instituições colaboradoras treinaram um modelo de aprendizado profundo usando mais de 440.000 eletrocardiogramas vinculados aos registros nacionais de óbito na Suécia. O modelo descobriu um biomarcador anteriormente não reconhecido em ECGs de rotina que identificava pacientes com risco excepcionalmente alto de morte súbita cardíaca, muitos dos quais não teriam sido identificados pelas diretrizes clínicas atuais. Na radiologia, pesquisas recentes mostram que sistemas de IA podem detectar metástases ósseas sutis em tomografias computadorizadas com precisão comparável ou superior à de radiologistas experientes, e podem melhorar o desempenho dos radiologistas quando usados como ferramenta auxiliar.

Na descoberta de medicamentos, a Mindbeam AI usou uma combinação de IA generativa, modelagem computacional e triagem virtual para projetar e avaliar 24 novos candidatos a fármacos direcionados ao TRPV1, um receptor envolvido na sinalização da dor. Três compostos-líderes surgiram com forte potencial; um deles exibiu um equilíbrio favorável de eficácia predita, biodisponibilidade e tolerabilidade. O trabalho visa abordar o risco de toxicidade hepática associado ao uso crônico de altas doses de paracetamol, um dos analgésicos de venda livre mais utilizados. “Este é apenas o começo do que é possível além do paracetamol”, disse o fundador e CEO da Mindbeam AI.

A IA também está sendo integrada à infraestrutura de ensaios clínicos, onde persistem preocupações com equidade. Um comentário na Nature observa que a sub-representação de minorias raciais e étnicas, mulheres, idosos, gestantes e populações socioeconomicamente desfavorecidas nos ensaios clínicos continua sendo um problema crônico. Danos documentados incluem um algoritmo de gestão de saúde amplamente utilizado que usava gastos com saúde como proxy de necessidade, subpriorizando sistematicamente pacientes negros, e uma avaliação de nove grandes modelos de linguagem em mais de 1,7 milhão de respostas que encontrou recomendações tendenciosas para casos rotulados como negros, sem-teto ou LGBTQIA+. A mesma análise argumenta que a IA adequadamente governada também pode reduzir disparidades.

O mercado comercial reflete a rápida adoção. De acordo com um relatório da Grand View Research, o mercado global de IA na saúde foi estimado em US$ 36,7 bilhões em 2025, deve crescer de US$ 50,7 bilhões em 2026 para US$ 505,6 bilhões até 2033, expandindo-se a uma taxa de crescimento anual composta de 38,90% durante o período de previsão.

Executivos do setor compartilham do otimismo. Mais de 80% dos executivos de saúde afirmam que a IA será inestimável este ano em diferentes operações do setor, de acordo com o Deloitte 2026 U.S. Health Care Outlook. A IA já está ajudando na documentação de rotina, analisando o histórico médico dos pacientes, melhorando biópsias líquidas para câncer de pulmão ou tumores cerebrais, acelerando diagnósticos por ressonância magnética, reduzindo falsos alarmes e prevendo o risco de doenças. Ao mesmo tempo, legisladores levantaram preocupações sobre a privacidade do paciente e o potencial de sistemas baseados em IA de carregar ou agravar vieses baseados em raça e gênero; audiências no Senado examinaram a integração da IA na saúde.

No entanto, algumas pesquisas iniciais sugerem que o uso de IA pode corroer o pensamento crítico, a criatividade e o desenvolvimento de habilidades. Em um experimento de 2025 no MIT, a atividade cerebral das pessoas foi reduzida quando escreveram uma redação com assistência de IA. Outro estudo, que analisou 370.000 redações de admissão em faculdades, descobriu que, após o advento dos chatbots de IA generativa, o leque de ideias originais diminuiu. Educadores médicos estão desenvolvendo métodos para integrar a IA preservando o pensamento crítico, como fazer os alunos criticarem os resultados da IA ou resolverem problemas sem notebooks.

A IA também está permitindo tratamento personalizado em nível individual. O CEO da OpenAI destacou um caso em que um indivíduo usou o ChatGPT e outros grandes modelos de linguagem para projetar uma vacina personalizada de mRNA para seu cão diagnosticado com câncer. O processo envolveu sequenciamento genômico, identificação de uma mutação no gene c-KIT, uso do AlphaFold para investigar o comportamento das proteínas e descoberta de neoantígenos para o desenho da vacina. O tratamento final combinou a vacina personalizada com um inibidor de tirosina quinase e um inibidor de PD-1, com cronograma e interações otimizados por IA. O CEO observou que especialistas humanos continuaram sendo necessários em cada etapa.