A inteligência artificial redefine os cuidados de saúde na América Latina. Como funcionam três ferramentas que podem melhorar o diagnóstico e ampliar o acesso em regiões de difícil cobertura (Da Cidade do México) – A Inteligência Artificial (IA) veio para ficar. E a ciência não está alheia a essa mudança de paradigma. No Roche Press Day LATAM 2025, realizado na Cidade do México nos dias 7 e 8 de outubro, foram apresentados quatro eixos para avançar em direção a uma maior equidade na saúde: a descentralização dos cuidados de saúde para facilitar o acesso; a saúde como investimento que impulsiona o bem-estar e o desenvolvimento; e a inovação com foco nos pacientes, com potencial para melhorar vidas e contribuir para um futuro sustentável.
Sobre este último ponto, Véronique Billia, estratégia de inovação da Roche LATAM, partilhou três ferramentas de forte impacto na saúde e, sobretudo, na qualidade de vida. Trata-se de: Lunit, RetinIA e iBreastexam. Lunit é uma empresa fundada na Coreia do Sul que trabalha com diagnóstico por imagem. “Nós a utilizamos para o cancro da mama, mas eles também têm outro produto que funciona para o cancro do pulmão. É preciso entender a realidade do radiologista em países emergentes, onde eles trabalham muito. Eles veem uma quantidade enorme de imagens por dia, sob muita pressão de tempo. Então, surge uma tecnologia para ajudar a potencializar o radiologista”, começou a explicar Billia. Véronique Billia, especialista da Roche LATAM, apresentou inovações em inteligência artificial voltadas para melhorar a equidade na saúde durante o Roche Press Day LATAM 2025 na Cidade do México
“Nunca vai substituí-lo, mas atua como um copiloto que identifica e analisa cada imagem automaticamente. Pode identificar uma suspeita potencial para que o radiologista possa clicar duas vezes e ver um risco potencial. O radiologista pode deixar escapar uma suspeita precisamente devido a essa carga de trabalho ou quando é muito difícil identificar uma suspeita a olho nu. Aí, a aprendizagem automática funciona bem. E também diminuiu muito o falso negativo. Ou seja, se a mulher vai fazer o seu check-up, ela realmente sabe se há uma suspeita ou não, o que hoje em dia nem sempre é o caso”, acrescenta a especialista.
E ela precisa que, embora seja recomendado que as mulheres façam um controle anual, na prática muitas fazem esses exames a cada cinco anos, em média, embora a frequência varie de acordo com o país. Diante desse panorama, a ferramenta permite que, se uma paciente comparecer após um longo intervalo, ela possa ter mais certeza de que não há nenhuma anomalia detectada em seu estudo.
RetinIA serve basicamente para tirar uma fotografia do fundo do olho, com uma câmara totalmente normal. Essa fotografia é enviada para um algoritmo que permite detetar no fundo do olho, na imagem, se há uma suspeita potencial de edema macular ou retinopatia diabética.
“A retinopatia diabética é uma consequência de alguém ter diabetes. Infelizmente, devido às lacunas de saúde que temos, esse paciente não está ciente de que pode ter retinopatia diabética. Agora, os especialistas, da mesma forma que o radiologista, têm muito pouco tempo para atender os pacientes. Então, aí a tecnologia permite ir a clínicas locais, a fotografia feita por uma enfermeira. Não vai dar um diagnóstico, é um rastreio, é um pré-diagnóstico, mas fala de uma suspeita para dizer: indico que vou encaminhar para um especialista agora porque há uma suspeita. Indica ir ao OTC quando já há uma suspeita através de uma fotografia”, acrescenta Billia.
O terceiro, iBreastexam, é um desenvolvimento de uma empresa que é metade dos Estados Unidos, metade da Índia. “Eles desenvolvem um aparelho portátil do tamanho de um telemóvel, com bateria de telemóvel, na verdade. Tem um pad, um círculo, um pad que permite recalcar, retranscrever a tecnologia de palpação no tecido mamário”, detalha a especialista.
“Nunca vai falar de um potencial tumor ou um potencial cancro da mama. Do que vai falar? Vai dizer: tem uma certa dureza no tecido mamário. Então, por favor, vá fazer uma radiografia, uma mamografia. Estamos a falar de zonas muito remotas, onde não há acesso à saúde, onde os desafios do dia a dia são de outra natureza, como o que vou comer, o que os meus filhos vão fazer. Então, a minha saúde como mulher está no fim da lista de pendências. Então, vamos a zonas remotas para poder conscientizar e dizer: olha, você tem algo, uma dureza no tecido mamário, é uma suspeita. Pode ser uma calcificação, pode ser muitas coisas, mas indicamos agora que você vá à Cruz Vermelha, o primeiro centro de atendimento, para verificar o que pode ser”, acrescenta Billia.
A IA definitivamente anda de mãos dadas com o conceito de chegar a mais lugares, “porque para descentralizar é preciso tecnologia”, diz a especialista. “O motor dessa estratégia de inovação aberta é detectar onde estão os desafios dos pacientes. Encontramos instituições, hospitais, clínicas com as quais podemos colaborar no México, Peru, Chile, Jamaica, Guiana, El Salvador, Brasil e Argentina. No final, são mais de 30 países que cobrimos. A IA vai realmente proporcionar um maior acesso à saúde em grandes volumes. É realmente quebrar um pouco o esquema de como é a saúde hoje, que é dentro de um hospital com especialistas e aparelhos caríssimos, grandes, que não são móveis. Isso vai continuar, obviamente. Mas é como levar o acesso à saúde de qualidade para fora. Ainda é preciso trabalhar na consciência clínica, para que o médico e o paciente tenham fé no conceito da evidência da tecnologia”, conclui.
A medicina do futuro
A Lunit, ferramenta de origem sul-coreana, utiliza IA para auxiliar radiologistas na detecção precoce de câncer de mama e pulmão, diminuindo os falsos negativos nos diagnósticos. A medicina do futuro está a tomar forma atualmente. Vários laboratórios já utilizam inteligência artificial e aprendizagem automática para mudar os processos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos, otimizando a análise e a previsão de grandes volumes de dados.
Segundo relatos da gigante farmacêutica, a Roche tem como objetivo criar 20 novos tratamentos orientados para doenças de alto impacto social até 2030. Durante o último ano, avançou no seu portfólio de investigação e desenvolvimento para terapias inovadoras para patologias como obesidade, hemofilia A, doença de Alzheimer, doença de Parkinson em estágios iniciais e um antibiótico que pode ser o primeiro em mais de meio século eficaz contra uma bactéria que desenvolveu resistência a outros medicamentos.
Este sistema utiliza inteligência artificial generativa num processo contínuo de experimentação, onde dados de laboratório e de estudos clínicos alimentam algoritmos desenvolvidos por investigadores para prever objetivos farmacológicos e possíveis moléculas terapêuticas. As previsões resultantes são verificadas experimentalmente, obtendo novas informações que melhoram os modelos e aperfeiçoam as previsões futuras, o que acelera o desenvolvimento em relação ao método tradicional de tentativa e erro. O Centro pRED em Basileia reúne mais de 1.800 cientistas em um ambiente projetado para promover a colaboração e a sustentabilidade. Inclui soluções digitais avançadas e áreas de logística em cada nível, o que facilita os processos experimentais. Além disso, incorpora o conhecimento de especialistas externos por meio de parcerias com cientistas, indústria, universidades e associações de pacientes.
Esses avanços demonstram o potencial da tecnologia para ampliar o acesso a tratamentos mais eficientes e contribuir para a construção de sistemas de saúde mais justos e sustentáveis. A inovação na saúde implica não só avançar na investigação em laboratórios, mas também criar um ambiente flexível, capaz de aprender e com foco nas pessoas. O desenho do futuro dos cuidados de saúde requer a participação de todos os membros do setor. As ferramentas atuais permitem abordar desafios complexos e antecipar uma melhoria na saúde coletiva.
Outros avanços da IA na ciência
Diversas ferramentas de inteligência artificial facilitam o trabalho científico. Para identificar as bactérias presentes numa amostra, os laboratórios costumam recorrer a manuais extensos ou fontes dispersas, frequentemente em inglês. Uma equipa argentina desenvolveu o Maldi-Bot, uma solução baseada em IA que oferece respostas precisas em espanhol a partir de telemóveis ou computadores e que pode ser utilizada noutros países. A inteligência artificial também impulsionou avanços na investigação biomédica sobre doenças neurodegenerativas. O AlphaFold, desenvolvido pela Google DeepMind, permitiu obter a estrutura tridimensional de mais de 200 milhões de proteínas num ano, o que amplia as possibilidades de compreender e tratar a doença de Alzheimer.
