Inteligência artificial avança na veterinária, mas diagnóstico segue com o veterinário

A próxima consulta do seu cão ou gato pode reunir elementos conhecidos, como exame clínico, histórico, coleta de material e conversa com o médico-veterinário, mas também incluir um participante que não usa jaleco: um algoritmo. A inteligência artificial começa a ocupar espaço na medicina veterinária como ferramenta de apoio à análise de exames e identificação de padrões que podem contribuir para a investigação de doenças. O avanço acompanha movimento já observado na medicina humana, com sistemas computacionais treinados para analisar grandes quantidades de informações e comparar imagens, células, resultados laboratoriais e outros dados em busca de padrões.

Na veterinária, essas aplicações começam a chegar a equipamentos utilizados em clínicas e laboratórios para atender cães, gatos e outras espécies. Entre as possibilidades estão análises hematológicas, citológicas, urinárias e parasitológicas. Sistemas de processamento de imagens podem identificar e classificar estruturas presentes nas amostras, organizando informações que posteriormente serão avaliadas pelo profissional responsável pelo atendimento. A diferença está na capacidade computacional de analisar um volume de informações em períodos menores e reconhecer padrões previamente aprendidos durante o treinamento dos sistemas.

Isso não significa que uma máquina passe a determinar sozinha qual doença o animal apresenta. Um resultado laboratorial representa apenas uma parte da investigação. Idade, espécie, histórico clínico, sintomas, exame físico, medicamentos utilizados e condições anteriores continuam necessários para que o médico-veterinário interprete os dados e defina os próximos passos. Um algoritmo trabalha a partir dos dados utilizados em seu desenvolvimento e das informações que recebe. Se os dados forem insuficientes, apresentarem vieses ou não representarem adequadamente determinado paciente, o resultado também pode ser afetado.

Há ainda questões relacionadas à privacidade e à segurança das informações, já que sistemas conectados podem processar dados clínicos dos animais e informações relacionadas aos tutores, aumentando a necessidade de protocolos para armazenamento, acesso e utilização desses registros. A tecnologia também não elimina a necessidade de exames complementares: uma indicação produzida por inteligência artificial pode precisar ser confirmada por outros métodos, dependendo da doença investigada e das condições do paciente. Para o tutor, talvez a mudança mais perceptível esteja na velocidade e na quantidade de informações disponíveis. Para o médico-veterinário, permanece a tarefa que nenhum resultado isolado resolve: reunir os dados, examinar o paciente e decidir o que eles significam.