Pesquisadores defendem “tropicalização” da IA para saúde no Brasil

A inteligência artificial (IA) tem sido cada vez mais utilizada para analisar exames médicos e identificar riscos de doenças. No entanto, pesquisadores alertam que muitos algoritmos são treinados majoritariamente com dados genômicos de pessoas com ancestralidade europeia, o que pode comprometer a precisão dos diagnósticos quando aplicados à população brasileira.

De acordo com o material apresentado, cerca de 94% dos dados genômicos usados para treinar sistemas de IA vêm de indivíduos europeus. Essa disparidade gera um desafio para a saúde pública no Brasil, onde a diversidade genética é maior e inclui variantes específicas que não são contempladas nos modelos globais.

Exemplo da Síndrome de Li-Fraumeni

Um caso emblemático é o da Síndrome de Li-Fraumeni, uma doença genética rara que aumenta a predisposição ao câncer. Globalmente, a condição afeta aproximadamente uma em cada cinco mil pessoas, mas no Sul e Sudeste do Brasil, devido a uma variante genética típica da região, a incidência é muito maior, atingindo um em cada 472 recém-nascidos.

A pesquisadora Ana Carolina Ricciardi, do Grupo Fleury e do A.C. Camargo Cancer Center, destaca que os algoritmos globais padrão não estão preparados para identificar esse risco local. Ela ressalta a importância de desenvolver algoritmos que compreendam o DNA brasileiro para evitar a invisibilidade automatizada da população nacional.

Além da precisão diagnóstica, a discussão envolve questões éticas e a soberania dos dados nacionais, enfatizando a necessidade de que o avanço científico respeite e reflita a diversidade genética do país.

Aplicações além da saúde

A adaptação da IA à realidade brasileira também se estende a outras áreas, como o agronegócio e o setor empresarial. O cientista Alejandro C. Frery, da Victoria University of Wellington, na Nova Zelândia, demonstrou que técnicas matemáticas usadas por satélites para mapear florestas podem ser ajustadas para detectar doenças raras em exames médicos.

Além disso, sistemas agênticos — arquiteturas de IA compostas por múltiplos agentes autônomos — têm sido aplicados para otimizar processos complexos, como a previsão de cenários de mercado e a gestão de cadeias logísticas na produção de grãos e piscicultura.

Leonardo Tampelini, mestre em Ciência da Computação e coordenador de cursos na Faculdade Donaduzzi, vinculada ao Biopark Educação, enfatiza que a inovação tecnológica deve aproximar a pesquisa acadêmica das necessidades práticas do mercado. Segundo ele, é fundamental buscar soluções que gerem riqueza, reduzam custos e salvem vidas por meio da tecnologia adaptada à realidade brasileira.

Texto gerado a partir de informações da assessoria com ajuda da estagiárIA