Inteligência artificial vai curar todas as doenças?

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A declaração de que a inteligência artificial pode curar todas as doenças até o fim da próxima década causou alvoroço no mundo científico e público. Ela partiu de ninguém menos que Demis Hassabis, laureado com o Nobel de Química de 2024 e criador do revolucionário AlphaFold2 — um sistema de IA capaz de prever a estrutura de praticamente todas as proteínas conhecidas. No entanto, especialistas alertam: a promessa é fascinante, mas está longe de se concretizar. A medicina, mesmo turbinada por algoritmos, ainda opera sob as regras da complexidade biológica, da ética e do tempo.

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Durante entrevista ao programa 60 Minutes, da CBS News, Hassabis foi enfático ao especular que a IA poderia abreviar em semanas ou meses o processo de desenvolvimento de medicamentos. “Acho que um dia talvez vamos poder curar todas as doenças com a ajuda da IA”, disse. Questionado se isso estaria ao alcance da mão, respondeu: “Talvez até mesmo dentro da próxima década, não vejo por que não”.

O entusiasmo tem uma base concreta. Hassabis e seu colega John M. Jumper foram responsáveis pelo desenvolvimento do AlphaFold2 na DeepMind, braço de IA da Google. O sistema foi uma revolução na biologia molecular: até então, determinar a estrutura tridimensional de uma única proteína podia levar anos de pesquisa. O AlphaFold2 mapeou cerca de 200 milhões de proteínas, com enorme precisão — um feito que economizou décadas de trabalho científico.

Como explicou a bioquímica e especialista em informática Katharina Zweig, diretora do Algorithm Accountability Lab da Universidade Técnica de Kaiserslautern-Landau, “antes, era preciso toda uma tese de doutorado para modelar uma única estrutura. Nesse sentido, a IA de Hassabis é, de fato, uma revolução”.

Da previsão molecular à cura: o abismo clínico

Mas prever estruturas é apenas o primeiro degrau. Transformar isso em cura exige etapas clínicas longas e rigorosas. Zweig destaca que muitas doenças não decorrem de uma única proteína defeituosa. Mesmo quando há uma correspondência clara entre estrutura proteica e patologia, o caminho até a aprovação de um novo medicamento envolve testes laboratoriais, ensaios clínicos em diferentes fases, aprovações regulatórias e, por fim, produção em escala.

“É preciso se testar em estudos clínicos, que exigem um número suficiente de pacientes, autorizações. Por isso acho que a coisa não vai, nem de longe, ser tão rápida assim”, alerta Zweig.

Florian Geissler, pesquisador-chefe do Instituto Fraunhofer de Sistemas Cognitivos, concorda: “Nos próximos anos, a IA vai nos permitir coisas que hoje sequer podemos imaginar. Mas as causas das doenças são complexas, e a IA ainda está longe de oferecer respostas finais”.

Diagnóstico, sim. Cura, ainda não.

A inteligência artificial já tem aplicações médicas práticas — e promissoras. Em diagnósticos por imagem, por exemplo, algoritmos conseguem identificar padrões patológicos com maior rapidez e precisão que humanos em algumas tarefas específicas. Também é útil para prever efeitos colaterais na combinação de medicamentos e organizar prontuários e relatórios médicos, otimizando o tempo de profissionais.

Ainda assim, a IA médica atual opera como assistente, não como substituta. “A maioria dos diagnósticos exige capacidade de julgamento e experiência clínica. Não conheço nenhum sistema de IA que substitua com segurança o papel de médicos e médicas”, pontua Zweig.

Além disso, os modelos atuais de IA são, em boa parte, caixas-pretas: recebem dados de entrada e fornecem respostas, mas sem clareza sobre os critérios exatos usados na tomada de decisão. “Não temos como ver a máquina aprendendo, nem como ela chega a seu diagnóstico”, adverte Zweig. Isso compromete a rastreabilidade e, portanto, a confiança nos sistemas, especialmente em áreas sensíveis como a saúde.

O abismo entre descoberta e acesso

Mesmo que a IA acelere a descoberta de tratamentos, permanece o obstáculo da desigualdade no acesso. Zweig destaca um ponto crucial: “Os medicamentos continuarão só sendo desenvolvidos onde haja pacientes com dinheiro suficiente para depois pagá-los”. A lógica do mercado farmacêutico prioriza doenças que afetam grandes populações com poder aquisitivo, em detrimento de condições negligenciadas, típicas de regiões mais pobres.

Este fator torna a promessa de “curar todas as doenças” ainda mais problemática. Não basta desenvolver terapias: é preciso garantir que cheguem a todos. E isso envolve políticas públicas, justiça social e cooperação internacional — temas que a IA, por si só, não resolve.

Promessa, hype ou horizonte?

A declaração de Hassabis funciona como um poderoso catalisador de atenção e investimentos. Mas carrega o risco do “hype”: a expectativa inflacionada que pode minar a credibilidade científica. Para muitos especialistas, o papel da IA será, sim, revolucionário — mas como ferramenta, e não como solução mágica.

Assim como a penicilina ou a decodificação do DNA, a IA marca uma nova era na ciência biomédica. Mas curar todas as doenças em dez anos é uma extrapolação ousada demais para a realidade presente. A medicina continua sendo, em essência, uma prática humana, ancorada em ética, paciência e incerteza.

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