Três pesquisas de 2025 que podem revolucionar a saúde
Pesquisas recentes mostram como a inteligência artificial já participa do desenvolvimento de medicamentos, da previsão de doenças e da interpretação de sinais cerebrais, sem substituir o olhar humano na medicina
Alguns dos avanços mais recentes da medicina parecem saídos de um livro de ficção científica. Apesar de aparentarem ser tão distantes da nossa realidade, essas investigações estão entre as que mais contribuíram com inovações que podem salvar vidas. "A área da saúde e da pesquisa biomédica é uma das mais impactadas pela inteligência artificial e a cada semana há uma coisa nova. Estamos vendo avanços muito grandes e muito rápidos", afirma o biólogo Helder Nakaya, pesquisador sênior do Einstein Hospital Israelita e professor da Universidade de São Paulo (USP).
No campo da inteligência artificial, os últimos estudos mostram que essas ferramentas podem se tornar indispensáveis para faze diagnósticos, por exemplo. "No entanto, ainda existe um componente humano que não pode ser reduzido a dados estruturados que uma IA tem acesso. Um diagnóstico médico envolve contexto, interação, sinais sutis, às vezes até aspectos sensoriais", observa Nakaya. "O que estamos vendo, porém, é que essas ferramentas estão se tornando cada vez mais competentes em integrar informações de múltiplas origens. Isso abre espaço para pesquisas que podem, de fato, redefinir a forma como a tecnologia se integra à prática médica, sem substituir o médico."
Principais pesquisas
A seguir, veja inovações apresentadas em pesquisas de 2025 que, segundo Nakaya, prometem abrir novas fronteiras para a saúde:
1. IA que cria remédios
Outra investigação de impacto foi publicada, em julho, pela Nature Medicine. Nela, um sistema de inteligência artificial "pensou" em qual era o melhor alvo terapêutico para combater a fibrose pulmonar idiopática e desenhou a molécula que poderia combatê-lo. "Foi um estudo marcante por dois aspectos. O primeiro foi a escolha da IA de atacar aquela proteína, que ninguém tinha pensado. E, depois, foi uma outra IA que desenhou uma droga que pudesse inibir essa proteína", detalha o professor.
O ensaio com a terapia proposta pela IA envolveu 71 pessoas em 30 meses e teve bons resultados. O fato de o computador ter liderado esse processo de criação, porém, não tirou a responsabilidade de especialistas pelo material publicado. A investigação seguiu padrões tradicionais, com supervisão humana plena. A inovação esteve na capacidade de analisar caminhos que não estavam no radar dos pesquisadores.
2. Prognóstico tecnológico
Outro destaque do ano é um modelo de inteligência artificial que pode prever a progressão de doenças a partir de grandes conjuntos de registros de dados sobre elas. Apresentado em setembro na Nature Medicine, o sistema é inspirado na mesma lógica dos modelos generativos usados em ferramentas como o ChatGPT, mas, em vez de palavras, ele opera com eventos de saúde. Cada diagnóstico, internação ou condição clínica funciona como um "token", e o modelo aprende a sequência desses eventos ao longo da vida das pessoas.
"A partir do histórico de um paciente, o sistema estima quais doenças têm maior probabilidade de surgir no futuro e em que horizonte de tempo", explica Nakaya. Isso permite simular trajetórias possíveis de saúde e funciona como uma ferramenta de apoio à decisão, ajudando médicos e pesquisadores a antecipar riscos, planejar acompanhamento e pensar estratégias de prevenção com base em dados populacionais, sempre dentro de contextos controlados e com limitações claras.
3. Leitura de mentes?
Uma pesquisa analisou sinais cerebrais para gerar descrições de pensamentos, "lendo a mente" de voluntários. Publicado na revista Science Advances no início de novembro, o estudo usou mapas que analisam quais regiões do cérebro se ativam conforme pensamos em objetos específicos, para conseguir prever conteúdos imaginados.
"Não se trata de acessar pensamentos íntimos ou decifrar a mente humana", explica o pesquisador. "O que esses estudos mostram é que, quando você já conhece o conjunto de estímulos e consegue mapear como o cérebro responde a eles, passa a ser possível reconhecer padrões associados a objetos, cenas ou ações específicas. É mais parecido com traduzir sinais cerebrais em descrições do que com ler pensamentos."
*Fonte: Bruno Pereira, da Agência Einstein
