Acetilcolina, íleo, retículo endoplasmático... Se você é da área da saúde, com certeza já enfrentou verdadeiros “sopões de letrinhas” nas aulas de anatomia e farmacologia. E, quando parecia que o vocabulário técnico já era suficiente, surge a inteligência artificial, e com ela termos que começam a se infiltrar em nosso dia a dia.
Já ouviu falar em LLMs, deep learning e fine-tuning? Este post vai guiar você pelos principais conceitos que envolvem a inteligência artificial e seus significados. Você ainda vai descobrir como eles já estão sendo aplicados em soluções que transformam o cuidado com os pacientes. Dê o primeiro passo para compreender o potencial da IA na prática clínica e na gestão em saúde. Confira!
O que é aprendizado de máquina (Machine Learning)?
O aprendizado de máquina, ou machine learning, é um segmento da IA que permite que sistemas sejam treinados e aprimorados com base em dados. Esses modelos utilizam algoritmos, que funcionam como uma receita médica, guiando o computador em cada etapa da análise.
Dessa forma, quanto mais qualidade e quantidade de dados, mais esses modelos
conseguem melhorar seus resultados! Seu melhor uso está em dados chamados
estruturados, ou seja, que possuem um formato definido (quase tudo que conseguimos colocar em uma tabela).
É como se você tivesse que classificar a chance de doença a partir de
resultados de exames já organizados e resumidos.
Exemplo na saúde: modelos podem ser treinados para identificar sinais de melanoma ou prever a chance de um paciente desenvolver carcinoma de pele com base em seu histórico de hábitos de vida e genética.
Deep Learning: indo além!
Essas redes acessam e conectam informações em múltiplas camadas, como se fossem neurônios, ampliando significativamente a capacidade de reconhecimento e criação de padrões.
Seu melhor uso está em dados não estruturados como uma imagem, um áudio ou vídeo, ou seja, tudo aquilo que não conseguimos colocar em uma tabela!
No final, é como aquele professor experiente que olha a imagem de
um exame e, sem laudo ou ajuda, identifica padrões que só ele vê!
Exemplo na saúde: modelos que conseguem analisar uma lesão de pele e identificar a probabilidade de melanoma, sem depender de informações extras do paciente.
LLMs: Large Language Models
As LLMs (Large Language Models) são modelos de IA treinados com enormes volumes de texto para adivinhar a próxima palavra, ou no dialeto próprio delas, adivinhar o próximo token.
Elas funcionam como um completador muito inteligente, que a partir do contexto,
conseguem gerar sentenças ou textos coerentes, naturais e com informações com elevado grau de certeza.
É como aquele colega com uma memória surpreendente, capaz de ditar o guideline do Consenso Brasileiro sobre o Diagnóstico e Tratamento da Doença de Fabry.
Exemplo na saúde: LLMs permitem que médicos consultem informações de forma
intuitiva, usando linguagem natural e em português, sem precisar entender sobre códigos ou comandos técnicos.
Modelos generativos: criando algo a partir do que foi aprendido
Modelos generativos usam tudo o que aprenderam para criar algo. Não são meros
decoradores de dados ou padrões! Esses modelos podem criar um texto, imagem,
molécula de medicamento ou um plano de tratamento completo para um paciente!
É novamente aquele seu professor,
que agora além de identificar padrões,
passa a gerar hipóteses sobre o caso.
Exemplo na saúde: modelos que ajudam a simular estruturas de proteínas, sugerir
hipóteses de pesquisa ou gerar documentos personalizados com base no histórico clínico de um paciente. Eles não somente analisam, mas criam com base no que aprenderam.
Prompt Engineering: como dar as ordens certas
Prompt é a prática de escrever comandos para obter respostas mais úteis, controladas e precisas de um modelo de IA. Quanto mais claro, direto e detalhado for o seu prompt, melhor será a resposta fornecida pela IA.
É como fazer as perguntas certas para aquele colega superinteligente.
Exemplo na saúde: a criação de modelos na Voa é um exemplo de prompt. Você dá comandos, organiza o documento em tópicos e solicita o uso de tabelas para apresentar resultados de exames.
Fine-tuning: o toque final
Fine-tuning é literalmente aquele “ajuste fino” para especializar uma LLM. Nesse
processo, o modelo é retreinado com dados novos, tornando-se mais competente em um domínio particular.
É como um médico que, recém-formado, possui informações fundamentais sobre a
Medicina. Mas, ao realizar a residência, aprende com mais profundidade determinada área, adaptando sua linguagem e decisões.
Exemplo na saúde: através do fine-tuning, criar uma IA capaz de compreender melhor termos e necessidades específicas da sua especialidade médica.
Conectando os pontos
Resumindo: você pode usar machine learning para identificar pacientes com maior risco para pneumonia grave e utilizar deep learning com apenas a imagem do raio-x para verificar características da pneumonia e outras possíveis complicações. Caso o paciente precise de internação, usando o prompt com instruções claras e estruturadas em português, você determina um plano terapêutico revisado com as
melhores evidências via LLMs. E por fim, se você quiser que ela seja uma especialista em criar planos terapêuticos para pneumonias complicadas com melhor capacidade de individualização, você pode fazer um fine-tuning.
Assim, a IA não faz só uma parte, mas revoluciona toda a sua prática médica!
O universo da IA é amplo, mas agora você já conhece alguns termos para navegar nele com mais segurança. Acompanhe o blog da Voa para continuar informado sobre saúde, eficiência e inovação. Até mais!
Fontes:
IBM. “What Is Machine Learning (ML)?” IBM Think, 22 set. 2021. Disponível em: https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning. Acesso em: 29 maio 2025.
DataCamp. “O que é um modelo generativo?” DataCamp, s.d. Disponível em: https://www.datacamp.com/pt/blog/what-is-a-generative-model. Acesso em: 29 maio 2025.
IBM. “O que é LLM (large language models)?” IBM Think, 2 nov. 2023. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/large-language-models. Acesso em: 29 maio 2025.
GRANT, Sarah P. What is prompt engineering? Definition + skills. Zapier Blog, 11 abr. 2024. Disponível em: https://zapier.com/blog/prompt-engineering/. Acesso em: 29 maio 2025.
GeeksforGeeks. “Introduction to Deep Learning.” GeeksforGeeks, 26 maio 2025. Disponível em: https://www.geeksforgeeks.org/introduction-deep-learning/. Acesso em: 29 maio 2025.
Amanatullah. “Fine-Tuning the Model: What, Why, and How.” Medium, 21 set. 2023. Disponível em: https://medium.com/@amanatulla1606/fine-tuning-the-model-what-why-and-how-e7fa52bc8ddf. Acesso em: 29 maio 2025.
Descomplicando a IA: 6 termos que todo profissional de saúde precisa conhecer