Ara Darzi: IA pode acelerar o combate à resistência aos antibióticos, mas o mercado bloqueia

O cirurgião britânico Ara Darzi afirmou que a inteligência artificial pode acelerar significativamente o diagnóstico de infecções resistentes a antibióticos e a busca por novos medicamentos. Mas isto não é suficiente: se a economia da indústria não mudar, muitos desenvolvimentos nunca chegarão à prática clínica real.

Por que a crise está acelerando

A resistência a antibióticos deixou de ser um problema restrito dos especialistas em doenças infecciosas. De acordo com Darzi, ela causa mais de um milhão de mortes em todo o mundo anualmente e desempenha um papel importante como fator contribuinte em quase cinco milhões de casos adicionais. Tais infecções são mais difíceis e caras de tratar, os pacientes permanecem em hospitais por mais tempo e as instituições de saúde enfrentam custos adicionais.

A pressão no sistema é intensificada por duas coisas simultaneamente: o uso excessivo e inadequado de antibióticos, bem como o fluxo fraco de novos medicamentos para o mercado. Darzi nomeou 2026 como o primeiro ponto de virada real nesta história, porque a escala da ameaça agora é difícil de ignorar. A previsão da The Lancet publicada em 2024 espera até 40 milhões de mortes por infecções resistentes a drogas até 2050.

Enquanto isso, na prática cotidiana, os médicos ainda frequentemente agem quase às cegas. O diagnóstico clássico geralmente leva de dois a três dias: é necessário cultivar bactérias de uma amostra e verificar quais medicamentos funcionarão. Para condições como sepse, isto é muito longo — cada hora de atraso no tratamento aumenta o risco de morte em 4–9 por cento.

Onde a IA já é útil

É precisamente aqui que a IA pode ter o impacto mais rápido. Darzi diz que o diagnóstico por IA já demonstra precisão acima de 99 por cento sem infraestrutura laboratorial adicional. Isto é especialmente importante não apenas para grandes clínicas, mas também para regiões remotas onde o acesso a testes rápidos é limitado. De acordo com estimativas da OMS, em 2023, os níveis mais altos de resistência a antibióticos foram registrados no Sudeste Asiático e no Mediterrâneo Oriental, onde cada terceira infecção registrada era resistente. Na África — cada quinta.

• Distinguir mais rapidamente infecções resistentes de infecções ordinárias
• Sugerir ao médico uma escolha terapêutica mais precisa nas primeiras horas
• Encontrar novos mecanismos de resistência bacteriana
• Acelerar a busca e o design de moléculas que não existem na natureza

Outro exemplo é o trabalho do NHS britânico com Google DeepMind. Em uma demonstração, o sistema identificou mecanismos de resistência previamente desconhecidos em 48 horas, aos quais pesquisadores do Imperial College London dedicaram aproximadamente dez anos para compreender. Combinados com um laboratório automatizado, tais sistemas já permitem executar centenas de experimentos paralelos ininterruptamente. Os modelos de aprendizado profundo podem verificar bilhões de estruturas moleculares em apenas dias, e os modelos generativos podem propor novos compostos que simplesmente não existiam antes.

Por que o mercado é uma barreira

O principal gargalo, de acordo com Darzi, não está no laboratório, mas no modelo de negócios farmacêutico. Novos antibióticos não podem ser vendidos como um medicamento de mercado de massa: quanto mais ativamente são usados, mais rápido as bactérias aprendem a contornar a defesa. Isto cria um paradoxo.

Do ponto de vista médico, os melhores novos medicamentos precisam ser preservados e prescritos raramente, mas do ponto de vista comercial, as empresas ganham com os volumes de vendas. Por causa disto, grandes empresas farmacêuticas nos últimos anos têm descontinuado programas de antibióticos, mesmo com o progresso científico nesta área continuando. Para quebrar essa lógica, são necessários esquemas de pagamento diferentes.

Darzi lembrou que em 2024, o Reino Unido lançou um modelo piloto ao estilo Netflix: o estado paga às empresas farmacêuticas uma quantia anual fixa pelo acesso a um novo antibiótico, e não pelo número de doses prescritas. A Suécia também está testando um modelo parcialmente desvinculado do volume. A ideia é simples: recompensar não pelas vendas em massa, mas pelo próprio fato de introduzir uma ferramenta vital no sistema de saúde.

"Já temos as ferramentas.

A questão é se temos coragem de levar a sério o que vemos."

O que isto significa

A história da resistência a antibióticos demonstra uma coisa importante: para a IA médica, o gargalo está se tornando não apenas a qualidade dos modelos, mas também a capacidade do sistema de saúde de integrá-los na prática. Se o diagnóstico realmente encolher de vários dias para horas, e a busca por novos antibióticos acelerar várias vezes, os vencedores serão não apenas os médicos, mas também os pacientes. Mas sem novas regras de compras e incentivos, a IA corre o risco de permanecer uma bela demonstração em conferências e não uma ferramenta de trabalho nos hospitais.