Imagine receber um alerta hoje sobre uma condição de saúde que só irá se manifestar daqui a duas décadas. Ou um relógio de pulso que, ao detectar uma variação nos batimentos cardíacos, aciona automaticamente o serviço de emergência antes mesmo de uma queda acontecer. O que parecia ficção científica está se tornando a nova fronteira da medicina.
Em setembro de 2025, a revista Nature publicou um estudo promissor para a área: o modelo de inteligência artificial (IA) generativa Delphi-2M conseguiu, em testes, prever o risco de desenvolvimento de 1,2 mil doenças com até 20 anos de antecedência.
Desenvolvido por pesquisadores do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer e da Universidade de Copenhague, o sistema ainda não é uma ferramenta de diagnóstico pronta para uso, mas pode funcionar como farol orientando a medicina rumo à prevenção personalizada. Mas o que isso muda na rotina de quem tem 60+? Entenda como distinguir a promessa da realidade.
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"Oráculo de Delfos": como a IA pode prevenir doenças
O nome "Delphi-2M" não é uma escolha aleatória. Delfos, na Grécia Antiga, abrigava o mais importante oráculo do mundo helênico, dedicado ao deus Apolo, para onde reis, generais e cidadãos viajavam em busca de respostas sobre o futuro por meio das profecias da sacerdotisa Pítia.
O modelo de IA criado pelos pesquisadores europeus funciona de forma análoga: em vez de vapores sagrados e interpretações divinas, baseia-se em grandes volumes de dados e cálculos estatísticos para antecipar cenários de saúde, trocando a mística das previsões por evidências quantificáveis.
Construído sobre uma arquitetura de Transformer (mesma tecnologia por trás dos grandes modelos de linguagem, como o GPT), o Delphi-2M foi treinado com os registros de saúde anonimizados de aproximadamente 400 mil participantes do UK Biobank, um dos maiores bancos de dados biomédicos do mundo, que reúne informações genéticas, clínicas e de estilo de vida de voluntários do Reino Unido para pesquisas científicas.
Para validar a eficácia, os pesquisadores o testaram em uma base nova: 1,9 milhão de pacientes do registro nacional de saúde da Dinamarca. Os resultados mostraram que o modelo manteve uma precisão significativa, funcionando particularmente bem para doenças com progressão previsível, como condições cardiovasculares, diabetes e certos tipos de câncer.
O segredo? O sistema não olha para as doenças de forma isolada. Ele analisa o histórico do paciente, calculando riscos concorrentes, algo importante para idosos que, frequentemente, vivem com múltiplas condições.
— Quando a gente pensa em desenvolver IA para prever doenças, é preciso olhar o histórico do paciente, a árvore genealógica, a questão genética e os padrões atuais de comportamento. A capacidade de prever existe, mas a discussão é como fazer essa interação entre genética, histórico e exposição ambiental — explica o professor Andres Ackermann, dos cursos de Tecnologia e Saúde da UniRitter.
Apesar do entusiasmo, os próprios pesquisadores do EMBL alertam: o modelo não está pronto para uso na prática clínica diária. Validação, confiabilidade e integração ao fluxo de trabalho são etapas que ainda levarão anos. A contribuição do Delphi-2M é demonstrar que, com dados padronizados já coletados pelos hospital (como idade, sexo, Índice de Massa Corporal e tabagismo), é possível simular trajetórias de saúde com décadas de antecedência.
Diagnósticos mais precoces e precisos
Enquanto modelos preditivos como o Delphi-2M ainda estão em fase de aperfeiçoamento, a IA já é uma realidade no dia a dia dos diagnósticos clínicos. E é na detecção precoce de doenças neurodegenerativas, um dos grandes fantasmas do envelhecimento, que a tecnologia tem mostrado valor.
— O que eu tenho percebido é que a IA está sendo bastante estabelecida na parte de diagnósticos, cada vez mais precoce, com uma precisão muito maior. Os estudos estão apontando um alto índice de precisão, na casa de 80% a 85%, para diagnósticos de neurodegeneração, como Alzheimer e outros tipos de demência — afirma Ackermann.
Essa precisão não se limita a exames complexos. Avanços na análise de imagens já permitem, por exemplo, correlacionar padrões em exames de retina com o risco de Acidente Vascular Cerebral (AVC). Da mesma forma, a interpretação de imagens mamográficas por algoritmos de IA já pode identificar padrões suscetíveis ao desenvolvimento de câncer de mama, permitindo intervenções antes do tumor se consolidar.
O médico Otávio Cunha, coordenador do Núcleo de Inovação e Tecnologia da Associação Médica do Rio Grande do Sul (AMRIGS), reforça que, no ambiente hospitalar, essas ferramentas já estão em uso, embora de forma não uniforme.
— A gente vê iniciativas na detecção de alteração em exame de imagem, checagem de medicamentos e até para diminuir o tempo de espera nas emergências — relata.
Enfermeira no pulso: o que serão os "wearables"?
Para o público 60+, um dos maiores trunfos da tecnologia pode estar no bolso ou no pulso. Os dispositivos vestíveis, chamados de "wearables", como relógios inteligentes, anéis e até roupas com sensores estão revolucionando o monitoramento contínuo da saúde.
— Um outro eixo que está sendo muito relevante é o monitoramento em tempo real e contínuo, dado por esses dispositivos móveis. Eu tenho visto no público 60+ uma busca por uma medicina mais preventiva, não deixar a doença se instalar. E isso dá mais independência — destaca Ackermann.
A capacidade de um relógio detectar uma fibrilação atrial — arritmia em que o coração passa a bater de forma irregular e descoordenada, elevando o risco de coágulos e AVC — ou de um acelerômetro perceber uma mudança no padrão da marcha que indica risco iminente de queda, transforma esses dispositivos em verdadeiros anjos da guarda digitais.
— Tem uma tecnologia em que o dispositivo está pareado e, em tempo real, monitora e vai para uma central. Se o paciente tem algum evento adverso, os profissionais de saúde podem fazer a intervenção imediata. Há casos na literatura de pacientes que não ficaram com sequela justamente por terem recebido atendimento nos primeiros cinco minutos — explica o professor.
Startups ao redor do mundo estão levando isso a outro patamar. A empresa americana Neurable, por exemplo, está desenvolvendo fones auriculares com eletroencefalograma (EEG) que monitoram a atividade cerebral para identificar lentidão ou desvios, possíveis sinais precoces de Alzheimer ou Parkinson, antes mesmo dos sintomas físicos aparecerem.
Fator humano e o desafio do letramento digital
Com tanto poder nas mãos (ou nos pulsos) surgem questões: como o paciente idoso interpreta esse volume de dados? E qual passa a ser o papel do médico nesse novo cenário? O médico Otávio Cunha traz uma visão crítica que vai além da idade cronológica:
— Eu, particularmente, não gosto do número 60+. Precisamos falar de gerações. Gerações mais antigas estão acostumadas a um modelo de cuidado mais paternalista, em que o médico diz o que fazer. Gerações mais novas já buscam mais autonomia — analisa.
Cunha destaca um conceito-chave para esse novo contexto: o "letramento em saúde". Para o especialista, de nada adianta ter acesso a ferramentas avançadas se não houver capacidade crítica para interpretar as informações.
— O principal ganho da IA é a facilidade de acesso à informação, como uma "internet turbinada". Mas isso está diretamente ligado à autonomia do paciente. A grande questão é: como as pessoas vão usufruir disso se muitas vezes não entendem a informação e não têm visão crítica? — indaga.
O médico alerta para um fenômeno cada vez mais comum: pacientes que chegam ao consultório com um diagnóstico feito por ferramentas de IA de uso geral, tratando o resultado como definitivo:
— Falta a compreensão de que nenhuma informação é 100%. É preciso confirmar, discutir com o médico. O que a IA devolveu faz sentido para o meu contexto, para a minha condição econômica, para a minha família? — questiona.
Para ele, o caminho não é rejeitar a tecnologia, mas qualificar o uso. Isso inclui recorrer a fontes confiáveis como instituições governamentais, universidades e associações científicas, e compreender que questões complexas raramente admitem respostas simples. Nesse ponto, o professor Ackermann complementa, ressaltando que a IA deve funcionar como ferramenta de apoio, não como substituta do profissional de saúde.
— Na implementação de todos esses recursos, sem o ser humano não é possível. Tem o médico por trás, com sua expertise, e o profissional de tecnologia para customizar a ferramenta. O ser humano que conhece sobre saúde e sobre tecnologia é indispensável — reforça.
Interoperabilidade e a ética dos dados
Um dos maiores gargalos para que essa revolução digital se concretize no Brasil é a interoperabilidade, ou seja, a capacidade dos sistemas de saúde trocarem informações entre si de forma eficiente.
— O que o paciente quer é que seus dados estejam integrados. Se você foi no cardiologista e depois precisou ir numa emergência, você gostaria que o médico da emergência soubesse o que o cardiologista falou. Isso a gente ainda não é capaz, nem no setor privado, nem no público — resume Cunha.
Essa falta de comunicação entre os sistemas faz com que a história clínica do paciente seja composta por "fotos" isoladas, e não por um "vídeo" contínuo de sua saúde, exemplifica o médico.
Segurança da informação
Quando se fala em dados de saúde, especialmente de uma população vulnerável como a idosa, a ética e a segurança da informação são pontos nevrálgicos. Levantamento da Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp) em conjunto com a Associação Brasileira de Startups de Saúde (ABSS) indica que 62,5% das instituições de saúde já utilizam IA, muitas vezes sem a devida atenção à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
— Nenhuma startup para de pé se não atender aos requisitos da legislação. Houve escândalos no passado, mas a resposta do público e do legislador foi a adequação. A LGPD é muito boa — reforça Cunha.
Para ele, a informação isolada de um paciente tem pouco valor; torna-se valiosa quando agregada à de milhares de outros. Conforme o especialista, o segredo está na anonimização.
O professor Ackermann confirma que essa é a prática na pesquisa.
— Quando trabalhamos em grupos de pesquisa, procuramos retirar os dados sensíveis, como nome e geolocalização. O banco de dados vem "limpo" para o pesquisador. Não conseguimos cruzar qual é o paciente específico. Isso é algo que precisa ser muito discutido, mas tem-se conseguido avançar — pondera.
A Organização Mundial da Saúde (OMS) também alerta para um perigo adicional: o "ageismo" no design dessas tecnologias. Segundo o órgão, é fundamental que sistemas de IA sejam desenvolvidos com os idosos, considerando suas reais necessidades e limitações, sob o risco de criar soluções inacessíveis ou inadequadas.
