Principais destaques:
- Novo modelo de inteligência artificial antecipa o risco de diabetes e mortalidade cardiovascular com até 12 anos de antecedência.
- A tecnologia analisa padrões dinâmicos de glicose contínua, indo além de exames tradicionais como a HbA1c.
- Resultados mostram desempenho superior aos critérios clínicos atuais e apontam para uma nova era da medicina metabólica de precisão.
Pesquisadores apresentaram um modelo avançado de inteligência artificial capaz de prever, com grande antecedência, quem tem maior risco de desenvolver diabetes e até de morrer por doenças cardiovasculares.
A pesquisa foi publicada na revista Nature e descreve o GluFormer, um modelo generativo baseado na arquitetura transformer, a mesma que sustenta grandes modelos de linguagem usados hoje em aplicações de IA.
O trabalho é resultado de uma colaboração internacional entre o Instituto Weizmann de Ciências, a NVIDIA, a Universidade Mohamed bin Zayed de Inteligência Artificial e a startup Pheno.AI.
Como o GluFormer identifica riscos ocultos
O GluFormer foi treinado com mais de 10 milhões de medições de glicose coletadas de mais de 10 mil participantes, em sua maioria pessoas sem diagnóstico de diabetes.
Em um acompanhamento de 12 anos com 580 adultos, o modelo mostrou um poder preditivo expressivo: dois terços das pessoas que desenvolveram diabetes estavam no grupo classificado como de maior risco pela IA.
Quando o foco foi a mortalidade cardiovascular, o desempenho chamou ainda mais atenção. Quase 70% das mortes ocorreram entre indivíduos que o modelo já apontava como de alto risco, enquanto nenhuma foi registrada no grupo considerado de menor risco.
Segundo o professor Eran Segal, um dos líderes do estudo, a IA consegue ir além de indicadores clássicos.
Pessoas com valores parecidos de exames tradicionais podem ter riscos muito diferentes, algo que o algoritmo consegue capturar ao observar o comportamento da glicose ao longo do tempo.
Por que olhar a glicose em movimento faz diferença
Diferentemente de exames pontuais, como a hemoglobina glicada, o GluFormer analisa a dinâmica completa das oscilações de glicose registradas por sensores de monitoramento contínuo.
Isso permite identificar padrões sutis que indicam problemas metabólicos ainda invisíveis para a prática clínica atual.
O modelo foi validado em 19 coortes independentes, distribuídas em cinco países, com diferentes dispositivos e perfis de pacientes.
Além de diabetes tipo 1 e tipo 2, os testes incluíram casos de pré-diabetes, diabetes gestacional e obesidade, reforçando a robustez dos resultados.
Um passo rumo à medicina metabólica de precisão
Os pesquisadores também ampliaram o GluFormer para integrar dados alimentares.
Com isso, a IA consegue simular trajetórias de glicose e prever respostas individuais a diferentes alimentos, abrindo caminho para recomendações nutricionais altamente personalizadas.
Especialistas da NVIDIA destacam que a pesquisa sugere que a IA aprendeu princípios fundamentais sobre o metabolismo humano, de forma semelhante ao que modelos de linguagem aprenderam sobre texto.
Em um cenário em que cerca de 10% da população mundial vive com diabetes, ferramentas capazes de antecipar riscos podem transformar estratégias de prevenção e reduzir custos globais de saúde.
A Pheno.AI já adquiriu os direitos de comercialização da tecnologia e pretende levá-la a sistemas de saúde, sinalizando que aplicações clínicas práticas podem não estar tão distantes.
