O Instituto Superior Miguel Torga (ISMT), em colaboração com as universidades de Coimbra e do Porto, anunciou em 21 de abril de 2025 um avanço significativo para a medicina diagnóstica: o desenvolvimento de um modelo de Inteligência Artificial (IA) que aumenta em 35% a precisão na imputação de dados médicos incompletos e eleva em até 9% a capacidade preditiva dos sistemas de IA atualmente utilizados em saúde[1][2][4].
Como funciona o novo modelo de IA
O modelo, batizado de “Siamese Autoencoder Architecture for the Imputation of Data Missing Not at Random” (SAEI), utiliza uma arquitetura inovadora de autoencoders siameses, capazes de aprender padrões complexos e preencher lacunas em bases de dados que, frequentemente, apresentam informações faltantes. Essa abordagem supera os métodos convencionais de imputação de dados, baseados em estatísticas simples, garantindo previsões mais precisas e menos enviesadas.
Segundo Ricardo Cardoso Pereira, coordenador científico do ISMT, o SAEI é genérico e pode ser aplicado a qualquer tipo de dados, mas foi validado especialmente em contextos médicos, onde a ausência de informações pode comprometer a qualidade do diagnóstico e o sucesso do tratamento. Com a nova tecnologia, profissionais de saúde conseguem prever com maior precisão a presença de doenças, o risco de complicações e a probabilidade de sucesso de intervenções clínicas.
Impacto direto na saúde e no cotidiano clínico
O SAEI já foi testado em 14 conjuntos de dados do setor de saúde, demonstrando superioridade em relação aos métodos tradicionais de preenchimento de dados ausentes. Entre as aplicações destacadas estão:
- Detecção precoce de anomalias cardíacas em fetos por meio de cardiotocografias.
- Identificação de risco e presença de doenças cardíacas coronárias.
- Diagnóstico mais preciso de câncer, especialmente de mama.
- Redução de exames repetidos, minimizando custos e otimizando recursos hospitalares.
Além de acelerar diagnósticos e aumentar a segurança clínica, o modelo também pode ser integrado a sistemas de apoio à decisão médica, tornando-se uma ferramenta essencial para médicos e hospitais que buscam excelência em medicina baseada em dados.
Colaboração e inovação aberta
O desenvolvimento do SAEI é resultado de uma colaboração entre diferentes instituições acadêmicas, reforçando a importância da pesquisa conjunta para avanços tecnológicos relevantes. O modelo já está disponível gratuitamente para profissionais de saúde, promovendo democratização do acesso à inovação e estimulando o uso responsável da IA no setor médico.
Desafios e perspectivas futuras
Apesar dos resultados promissores, a implementação em larga escala ainda depende de validação clínica contínua e da adaptação a diferentes realidades hospitalares. Outro desafio é garantir a privacidade e a segurança dos dados, em conformidade com legislações como a LGPD e normas europeias de proteção de dados.
A expectativa é que, nos próximos anos, arquiteturas de autoencoders siameses ganhem espaço não só na saúde, mas também em setores como finanças e logística, onde a completude dos dados é fundamental para decisões estratégicas. A tendência aponta para uma integração cada vez maior da IA em infraestruturas críticas, exigindo transparência e explicabilidade dos modelos para garantir confiança e eficiência.
Conclusão
A inovação do ISMT representa um marco para a medicina diagnóstica, elevando o padrão de precisão e segurança em diagnósticos médicos. Com a disponibilização gratuita da tecnologia, o instituto contribui para um sistema de saúde mais eficiente, confiável e acessível.
Você acredita que a inteligência artificial pode revolucionar ainda mais o diagnóstico médico? Deixe sua opinião nos comentários e compartilhe esta notícia com colegas e profissionais da área!
Fontes: RTP, Blog da Engenharia, Jornal de Notícias, Jornal Médico, News Farma