A startup britânica Exscientia e a farmacêutica japonesa Sumitomo Dainippon Pharma afirmam ter desenvolvido o primeiro medicamento criado através de uma Inteligência Artificial. O DSP-1181 será utilizado para tratar pacientes que sofrem de perturbação obsessiva compulsiva. Os ensaios clínicos do medicamento vão ter início em março deste ano no Japão.

Ao desenvolver o DSP-1181, a Centaur Chemist, a plataforma de IA da Exscientia, utilizou algoritmos para conseguir identificar os componentes químicos que mais se adequariam ao tratamento dos pacientes, tendo em conta uma vasta base de dados de parâmetros a cumprir. A fase de pesquisa de um medicamento convencional ronda os 4,5 anos, no entanto, as empresas indicam em comunicado à imprensa, que conseguiram concluí-la em menos de 12 meses.

Processo de desenvolvimento de medicamentos através de IA
Processo de desenvolvimento de medicamentos através de IA Créditos: Exscientia

Caso a primeira fase de ensaios clínicos seja bem-sucedida, a Exscientia planeia realizar testes a nível global. Além do DSP-1181, a empresa está a desenvolver medicamentos para o tratamento de pacientes com cancro e com doenças cardiovasculares e espera ter um novo fármaco pronto para testar já no final de 2020.

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Nos últimos anos, a IA tem vindo a revolucionar a área da saúde, esclareceram Paulo Novais, Professor Catedrático da Escola de Engenharia da Universidade do Minho e Presidente cessante da  Associação Portuguesa Para a Inteligência Artificial (APPIA), e Luís Paulo Reis, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Diretor do LIACC/UP e Presidente eleito da Associação, ao SAPO TEK. Os especialistas indicam que, em 2019, a IA tornou-se decisiva neste âmbito, com aumento de sistemas inteligentes que ajudaram a aperfeiçoar análises, diagnósticos e recomendações de tratamentos.

A Google, por exemplo, é uma das empresas tecnológicas que tem apostado fortemente na IA para a deteção de doenças como o cancro da mama. Logo no início de 2020, a gigante de Mountain View deu a conhecer que o seu sistema de deep learning desenvolveu um modelo que conseguiu reduzir o número de casos positivos falsos em 5,7% e os casos negativos falsos em 9,4%, durante uma fase de teste em algumas unidades hospitalares norte-americanas.