IA acerta mais diagnósticos do que médicos em casos complexos

26/10/2026 10h35 Atualizado 26/10/2026 10h45

Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) chamada DxO, desenvolvida pela Microsoft, conseguiu superar médicos generalistas no diagnóstico de casos médicos complexos, de acordo com um estudo publicado recentemente na revista científica Science. A sigla DxO significa Orquestrador de Diagnóstico e simula um painel de especialistas clínicos que colaboram para chegar a um diagnóstico.

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Um dos maiores desafios da medicina é diagnosticar com precisão o que aflige um paciente. Isso porque diversas doenças costumam apresentar sintomas semelhantes, o que pode tornar o processo diagnóstico bastante demorado. Além de fazer perguntas aos pacientes, os médicos podem precisar solicitar exames e consultar referências médicas ou até mesmo outros profissionais.

Para avaliar o desempenho do DxO e compará-lo com o de profissionais da área médica, os pesquisadores desenvolveram uma estrutura de testes chamada SDBench, que era essencialmente um questionário interativo. A equipe analisou 304 casos diagnósticos publicados no New England Journal of Medicine e 325 registros de admissão em departamentos de emergência. Cada um desses prontuários de pacientes foi transformado em um teste passo a passo.

No início de cada teste, o médico ou o DxO recebia um resumo chamado vinheta clínica. Este resumo incluía informações básicas como a idade e o sexo do paciente, bem como seus principais sintomas.

Por exemplo, um caso começou assim: "Uma mulher de 29 anos foi internada no hospital devido a dor de garganta, inchaço e sangramento peritonsilar (rompimento de vasos sanguíneos na região das amígdalas ou nos tecidos moles ao seu redor). Os sintomas não melhoraram com a terapia antimicrobiana.

Um sistema de IA atuou como um filtro, fornecendo informações do arquivo original do caso em resposta a perguntas e solicitações de exames. Ou seja, em vez de receber uma lista completa de sintomas, a IA precisa trabalhar a partir da queixa inicial do paciente, elaborar um diagnóstico provisório, escolher perguntas de acompanhamento a serem feitas e decidir quais exames solicitar, levando em consideração os custos envolvidos.

Esse é um grande diferencial desse estudo em relação a trabalhos anteriores, pois forçou a IA a abordar cada caso como um médico de verdade faria, em vez de partir de um modelo com todas as informações de imediato.

Estudos anteriores “não testaram o diagnóstico como um processo ativo e sequencial de coleta de informações que considera conjuntamente a precisão diagnóstica e os custos da investigação diagnóstica”, escreveram os autores, e em vez disso, apresentaram o caso completo em uma única solicitação.

Assim que o médico ou a ferramenta de IA considerava ter informações suficientes, ele submetia um diagnóstico final. Então, um avaliador de IA comparava o diagnóstico do médico ou da ferramenta com o registrado no arquivo original do caso.

Os resultados mostraram que para casos complexos, o DxO fez um diagnóstico preciso em 83,2% das vezes e alcançou 80,3% de precisão nos casos de admissão no pronto-socorro. Os médicos, por outro lado, tiveram uma média de 36,1% e 46,8%, respectivamente.

Também foram observadas diferenças claras na abordagem. A DxO fazia mais perguntas sobre o histórico do paciente antes de solicitar os exames, o que poderia ajudar a reduzir os custos dos testes.

Apesar dos resultados, os pesquisadores afirmam que isso não significa que ela seja melhor do que os médicos na prática clínica real.

"Essas comparações não estabelecem superioridade sobre especialistas, equipes multidisciplinares ou a prática clínica real", afirmam.

Além disso, a equipe da Microsoft não realizou os testes em ambientes de saúde do dia a dia.

"Como resultado, o SDBench mede o raciocínio diagnóstico em condições de informação idealizadas, em vez do desempenho à beira do leito ou dos resultados dos pacientes."

Os autores afirmam também que os resultados não significam que a IA irá ou deva substituis os médicos. O estudo só conseguiu simular de forma imperfeita a interação entre um médico e um paciente, fazendo com que a DxO se comunicasse com um "agente intermediário" que "intermedia todas as solicitações de informações com base no prontuário do paciente". Em outras palavras, é uma IA diagnosticando um paciente que é interpretado por outra IA.

Os autores do estudo afirmam que trabalhos futuros devem explorar como médicos e sistemas de IA podem trabalhar em conjunto. Eles também sugerem que a tecnologia poderia ser usada na educação e no treinamento médico.

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