Mila Seidl e Lito Sousa — Foto: @annaramosfotografia
Caso Lito Sousa inspira criação de assistente de IA no WhatsApp para doenças raras
Iniciativa combina agente virtual alimentado por inteligência artificial e a ampliação de verbetes médicos na Wikipédia para descentralizar informações e acelerar diagnósticos no SUS.
TECNOLOGIAINTELIGÊNCIA ARTIFICIALSAÚDE
Por Redação InfoDot
9/21/20262 min read
A repercussão em torno do diagnóstico de Doença de Creutzfeldt-Jakob (DCJ) do especialista em aviação e influenciador Lito Sousa (Canal Aviões e Músicas) evidenciou o gargalo informativo que cerca as enfermidades de baixa prevalência. Entre 20 e 21 de agosto, a página sobre o especialista na Wikipédia em português registrou um salto de 127 para 39.597 visualizações, enquanto o verbete sobre a patologia neurodegenerativa avançou de 58 para 44.553 acessos. O pico de pesquisas refletiu a dificuldade de acesso a conteúdos qualificados e impulsionou a criação da campanha Conhecimento Raro, desenvolvida pela healthtech brasileira Raras Health em parceria com a Wikimedia Brasil.
O pilar tecnológico do projeto estrutura-se em um assistente de inteligência artificial integrado ao WhatsApp, cuja base de dados engloba informações sobre mais de 10 mil condições raras, 8 milhões de artigos científicos e os protocolos clínicos do Sistema Único de Saúde (SUS). A solução permite a consulta direta sobre sintomas, tratamentos, direitos e centros de referência sem a necessidade de instalação de softwares adicionais. Conforme destacado pelo médico e cofundador da Raras Health, Alexandre Kawassaki, a ferramenta atua no cruzamento de dados sintomáticos para mitigar o impacto dos diagnósticos tardios e orientar a jornada dos pacientes.
Paralelamente ao canal automatizado, a Wikimedia Brasil executará ações para expandir e revisar verbetes sobre enfermidades raras na Wikipédia em português por meio de traduções, revisões científicas e edições comunitárias. De acordo com o CEO da Raras Health, Dimas Timmers, e a presidente da Wikimedia Brasil, Érica Azzellini, a centralização do conhecimento busca preencher lacunas na internet que afetam a prática clínica. Dados da Wikimedia indicam que conteúdos de saúde na plataforma acumulam 4,8 bilhões de visualizações anuais no mundo e são consultados por 50% a 70% dos médicos e mais de 90% dos estudantes da área. A estimativa do Ministério da Saúde aponta que 13 milhões de brasileiros possuem alguma doença rara, enfrentando uma odisseia diagnóstica média de sete anos, dentro de um contingente global projetado pela Organização Mundial da Saúde (OMS) em mais de 300 milhões de pessoas.
A integração de modelos de linguagem ao conhecimento livre estabelece um novo paradigma para a democratização da informação médica e para a redução do tempo de resposta clínica no país.