"Este é um passo importante para abordagens mais personalizadas e preventivas para a saúde", disse o diretor executivo do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (sigla inglesa EMBL), na Alemanha, Ewan Birney.

O modelo de IA, Delphi-2M, consegue prever o risco e o momento que uma doença surge com base no histórico do paciente, destacando que o modelo foi desenvolvido por cientistas do EMBL, do Centro Alemão de Investigação do Cancro (sigla alemã DKFZ) e da Universidade de Copenhaga, na Dinamarca.

De acordo com os cientistas, o modelo funciona bem para condições com padrões de progressão claros e consistentes, como certos tipos de cancro, ataques cardíacos e sépsis (infeções sanguíneas).

O Delphi-2M é menos fiável para perturbações de saúde mental ou complicações relacionadas com a gravidez, que dependem de acontecimentos de vida imprevisíveis.

A ferramenta pode ajudar a identificar pessoas com maior risco de doenças, orientar programas de rastreio (exames para detetar precocemente doenças em pessoas sem sintomas) e apoiar o planeamento de saúde a longo prazo, segundo os cientistas.

O Delphi-2M foi capaz de simular trajetórias (percursos) de saúde de até 20 anos para um paciente.

"O nosso modelo de IA é uma prova do conceito que demonstra que é possível para a IA aprender muitos dos nossos padrões de saúde a longo prazo e utilizar essa informação para gerar previsões significativas", indicou o diretor executivo do EMBL, Ewan Birney.

O modelo de IA conseguiu prever o aparecimento de doenças com uma precisão igual ou superior a outras ferramentas.

"Ao modelar a forma como as doenças se desenvolvem ao longo do tempo, podemos começar a explorar quando surgem determinados riscos e a melhor forma de planear intervenções precoces", disse Ewan Birney.

Os cientistas avisaram que o modelo ainda não está pronto para uso clínico e que não deve ser utilizado para tomar decisões médicas diretas sem testes adicionais, destacando que o Delphi-2M oferece probabilidades.

O modelo foi capaz também de gerar dados sintéticos que protegem a privacidade do paciente, mas que continuam a ser úteis para treinar outros modelos de IA.

O Delphi-2M foi treinado com informação clínica de 400.000 pessoas no Reino Unido e testado com dados de quase dois milhões de pessoas na Dinamarca.