A China surpreendeu a comunidade tecnológica global com um avanço significativo na área de inteligência artificial (IA). Após um período de aparente dormência, na avaliação do Alexandre Chiavegatto Filho, professor da Faculdade de Saúde Pública da USP, o tigre asiático lançou o DeepSeek, que se mostrou altamente inovador e capaz de competir com as soluções das principais empresas do setor.
Convidado do programa Nova Economia, exibido pela TVGGN na última quinta-feira (30), Chiavegatto destacou que o avanço chinês veio como uma grande surpresa. Segundo ele, a China já vinha investindo em IA há anos, inclusive antes dos Estados Unidos, através da agenda Made in China 2025. No entanto, os lançamentos recentes haviam sido discretos até a chegada do DeepSeek.
O novo algoritmo se destaca pelo uso de aprendizado por reforço puro, sem necessidade de feedback humano. Esse método permite que o sistema aprenda por tentativa e erro, tornando o treinamento mais barato e eficiente. Esse avanço também permitiu entender melhor as estratégias adotadas por outras empresas do setor, como a OpenAI, que aparentemente já utilizava essa abordagem há alguns meses, mas sem divulgar publicamente.
Outro ponto importante apontado pelo professor é a questão do hardware utilizado. Enquanto a Meta conta com um cluster de 100.000 GPUs H100 para seus modelos, a DeepSeek utilizou apenas 2.000 unidades do H800, uma versão mais antiga da Nvidia. Ainda assim, os resultados foram expressivos, mostrando um alto nível de otimização do código.
Impacto na Saúde
O professor Chiavegato Filho enfatizou que a revolução da IA terá um impacto profundo na sociedade, especialmente na saúde. Ele acredita que, no futuro, algoritmos poderão oferecer suporte médico a regiões remotas do Brasil, permitindo que profissionais da saúde tenham acesso imediato às melhores análises e diagnósticos. “Temos muita coisa a aprender, então usamos esses casos para entender os detalhes, otimizar algoritmos, garantir a privacidade dos pacientes e desenvolver modelos de aprendizado contínuo”, afirmou.
A expectativa dos pesquisadores é que, com o tempo, a inteligência artificial se torne um elemento essencial na evolução da saúde pública, permitindo diagnósticos mais precoces e tratamentos mais eficazes. No entanto, os modelos precisarão ser constantemente ajustados, uma vez que o perfil das doenças e dos pacientes evoluirá conforme novas tecnologias forem implementadas. “O algoritmo precisará se readaptar ao longo do tempo, pois as características das doenças mudarão”, explicou o pesquisador.
Avanços Durante a Pandemia
Durante a pandemia de COVID-19, várias instituições acadêmicas desenvolveram soluções inovadoras para monitoramento e diagnóstico da doença. Um exemplo foi um equipamento criado na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que permitia a análise de amostras de sangue e fornecia um diagnóstico rápido, com transmissão de dados via internet.
Os pesquisadores também descobriram que exames de sangue poderiam ser utilizados para prever a gravidade da COVID-19, identificando a probabilidade de um paciente necessitar de cuidados intensivos ou mesmo o risco de óbito. Apesar dessas descobertas, a implementação dessas ferramentas na prática clínica ainda esbarra em desafios regulatórios. “Estamos aguardando definições regulatórias antes de colocar esses sistemas em uso. Imagina investir em uma tecnologia e depois ser barrado pela Anvisa”, ponderou o pesquisador.
Atualmente, os estudos continuam focados no desenvolvimento de ferramentas tecnológicas, com menos atenção à implementação imediata. “Nosso foco é aprimorar os algoritmos. A parte regulatória e de implantação virá em um segundo momento, com apoio de especialistas na área”, concluiu.
A aplicação da inteligência artificial na saúde promete transformar diagnósticos e tratamentos, mas o caminho até a implementação definitiva ainda requer investimentos, regulação e adaptações para garantir segurança e eficiência no uso dessas tecnologias.
No entanto, ele alerta que a implementação dessas soluções depende de fatores além da tecnologia, como a aceitação dos médicos, o interesse do governo e a disposição dos pacientes em confiar nesses sistemas. Seu laboratório tem trabalhado para adaptar os algoritmos às diferentes realidades brasileiras, buscando uma solução eficiente para todo o país.
“Um algoritmo que aprende a tomar decisões para pacientes de São Paulo, na hora que a gente transfere esses algoritmos para o interior do Piauí, ele se perde, porque é outra realidade, são outros pacientes, outros médicos, outros fatores de risco, outras distribuições alimentares”, ressalta.
Assim, um dos grandes desafios para a IA na área da saúde é o “ajuste fino”, que permite a adaptação à realidade dos pacientes de fora das capitais do país.
Assista ao programa na íntegra em:
*Matéria produzida com o apoio de ferramentas de inteligência artificial.
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