A tecnologia de saúde de IA estava fervilhando. Não há preocupações.

A revolução da descoberta de medicamentos é real, mas grosseiramente exagerada, os perigos dos cataplasmas para a saúde estão bem documentados e as doenças que continuam a ser as substâncias mais persistentemente não resolvidas.

Novartis, em algum momento no final de 2025, um uma equipe de pesquisadores trabalhando na doença de Huntington usaram computação generativa de IA para identificar 15 milhões de compostos potenciais para um tipo de molécula chamada proteína de degradação molecular que poderia cruzar a barreira hematoencefálica e atacar uma proteína envolvida na doença.

Desses 15 milhões de candidatos, uma equipe de cerca de 60 pessoas foi comparada em laboratório. Alcançamos o pegma prometido e agora passamos para o próximo evento. Quinze milhões de recursos serão reduzidos a 60. Por qualquer medida honesta, a triagem é uma façanha extraordinária da computação. Também não é, por qualquer medida honesta, uma cura para a doença de Huntington.

Essa lacuna, entre o que a IA pode fazer no laboratório e o que é realmente entregue aos pacientes, é a tensão definidora da tecnologia da saúde em 2026. A indústria fala a linguagem da revolução. Ele discute os argumentos em linguagem incremental, incerta e muitas vezes ofensiva.

Algo entre dois e mais de 40 milhões de pessoas por dia digitam caracteres no ChatGPT, e as organizações de saúde alertam pacientemente que este pode ser um dos usos mais perigosos da tecnologia que existe.

Descobriu-se que a proposta da IA ​​na medicina é sedutora e, em termos restritos, precisa. O desenvolvimento de medicamentos tradicionais leva de 10 a 15 anos e custa em média 2,5 mil milhões de dólares por composto bem-sucedido, com cerca de 90% dos candidatos a falharem nos ensaios clínicos.

A IA pode reduzir o tempo de descoberta inicial em 30 a 40 por cento e pode reduzir o desenvolvimento de candidatos de três a quatro anos para um mínimo de 13 a 18 meses. A medicina subitamente trouxe um medicamento descoberto pela IA para a fibrose pulmonar idiopática da descoberta do medicamento para os ensaios de Fase II em menos de 30 meses, um processo que tradicionalmente leva de seis a oito anos.

Em janeiro de 2024, pelo menos 75 medicamentos ou vacinas de biotecnologias que priorizam a IA entraram em ensaios clínicos, de acordo com o Boston Consulting Group.

Essas coisas aconteceram. Há também conquistas que terminam bem antes da linha de chegada. Em dezembro de 2025, nenhum medicamento descoberto pela IA recebeu aprovação da FDA. Nenhum. Na indústria farmacêutica, 90% dos defeitos clínicos foram comprovadamente melhorados.

O Comentário Científico observou que os compostos inventados pela IA parecem apresentar taxas de progressão semelhantes às dos inventados tradicionalmente, indicando que a tecnologia está a levar-nos ao ponto de partida mais rapidamente, sem melhorar.

Raminder Pal Singh Ele escreveu na Drug Target Review em Fevereiro de 2026, resumiu a lição necessária se se tentar confundir aceleração com transformação: a principal questão deste ano, argumentou, não é se a IA pode (pode) acelerar os ensaios clínicos, mas se pode melhorar as taxas de sucesso clínico.

Até que os dados da Fase III e as aprovações regulamentares respondam a esta questão, a abordagem cautelosa da indústria farmacêutica ao investimento em IA parece, nestas palavras, “totalmente justificada”. um CEO não identificado era chato; “A IA realmente nos decepcionou na última década no que diz respeito à descoberta de medicamentos. Acabamos de ver fracasso após fracasso.”

Nenhuma quantidade de computação curou a doença de Alzheimer, ou o cancro do pâncreas, ou a ELA, ou a doença de Huntington, ou qualquer uma das doenças que continuam a matar pessoas, enquanto a IA arrecada milhares de milhões para as empresas. Não é uma falha do sistema de poder de processamento. Esta biologia humana é irredutivelmente complexa. Os mecanismos das doenças que são mal compreendidos não se tornam bem compreendidos simplesmente porque é possível rastrear milhões de compostos mais rapidamente.

Nos venenatis também não é o curso da camada profana. Tem havido, e continua a ser, a nossa ignorância fundamental sobre como estas doenças funcionam a nível celular, como os modelos animais acabam por prever os resultados humanos e como os ensaios clínicos devem ser desenvolvidos ao longo dos anos para garantir que um composto é seguro e eficaz no corpo vivo.

A IA não pode ignorar a biologia. Um ensaio clínico pode ser reduzido para cinco meses a cinco anos. O sistema imunológico do paciente pode não funcionar conforme previsto. A Novartis, para seu crédito, reconheceu isto claramente no Fórum Económico Mundial em Janeiro de 2026: a biologia humana continua profundamente complexa, traduzir a investigação em estudos clínicos leva tempo e, para muitas doenças, ainda são necessários ensaios longos e rigorosos. IA, disse a equipe, não é mágica. É uma ferramenta para navegar pela complexidade de forma mais inteligente.

Isso pode ser defendido. Também é completamente diferente da história que Sam Altman contou quando pensou que um dia iria simplesmente pesquisar no ChatGPT para curar o câncer.

Se a IA na descoberta de medicamentos tem sido a história real, mas o progresso mostrado acima, o seu efeito como assistente de saúde está algo mais próximo da garantia.

Em janeiro de 2026, a organização de saúde de pacientes ECRI classificou o uso indevido de chatbots de IA na área da saúde como o risco número um em tecnologia de saúde para o ano. Os dispositivos, observados pela ECRI, não são regulamentados como dispositivos médicos, não são validados para uso clínico e são cada vez mais utilizados por pacientes, médicos e profissionais de saúde.

A ECRI documenta casos em que os chatbots sugeriram diagnósticos falsos, recomendaram testes desnecessários, promoveram cuidados médicos de qualidade inferior e, pelo menos num caso, encontraram uma parte do corpo. Mais de 40 milhões de pessoas recorrem ao ChatGPT todos os dias em busca de informações de segurança, de acordo com a análise da própria OpenAI. Um quarto de seus 800 milhões de usuários regulares fazem perguntas preocupantes todas as semanas.

Um exame minucioso para saber se isso realmente ajuda alguém ocorreu em fevereiro de 2026, quando pesquisadores da Universidade de Oxford publicaram um estudo randomizado e controlado dos participantes da Nature’s Medicine 1.298 Resultados de sobriedade. Quando testados apenas em cenários médicos, os LLMs tiveram um excelente desempenho, identificando corretamente as condições em 94,9% dos casos.

Quando pessoas reais usaram os mesmos exemplos para avaliar os seus padrões, os resultados desmoronaram: os participantes nas situações relevantes identificadas em menos de 34,5 por cento dos casos escolheram o curso de acção correcto em menos de 44,2 por cento. Estes resultados não foram melhores do que os do grupo de controlo que utilizou recursos tradicionais, como pesquisas na Internet e o seu próprio julgamento.

O estudo foi dirigido por uma médica, Dra. Rebecca Payne, de Nuffield, Departamento de Cuidados Primários de Oxford. “Apesar do hype” ele disse “A IA não está pronta para assumir o papel do médico.”

A questão mostra que a medicina não é um exercício de recuperação científica. É uma conversa. Os médicos exploram, esclarecem, verificam a compreensão e orientam, informando ativamente aos pacientes que muitas vezes eles não sabem que isso é relevante. Eu não falei sobre isso.

Eles respondem a quaisquer contas de usuário, e os usuários, entendemos, não sabem o que digitar. O resultado é uma dupla falha de comunicação em que a figura de autoridade soa e o paciente sai com uma mistura de conselhos bons e perigosos que não consegue distinguir.

O espaço mental é indiscutivelmente pior. A American Psychological Association emitiu um comunicado de saúde observando que os chatbots generativos de IA não foram criados para fornecer cuidados de saúde mental e os serviços de saúde mental não foram concebidos para tratar distúrbios psicológicos, mas ambos são usados ​​exatamente para esses.

Os investigadores de Stanford descobriram que a terapia com chatbot apresentava um estigma mensurável para condições como a dependência do álcool e a esquizofrenia, e que este estigma persistia em modelos mais novos e mais antigos. A falta de uma resposta da indústria, que será capaz de resolver os problemas com mais informação, não é apoiada por evidências.

Nada dessa IA na área da saúde é inútil. Isso é tão hipócrita quanto o exagero em contrário. As ferramentas de imagem alimentadas por IA estão melhorando a detecção de alguns tipos de câncer precoce. Aplicativos administrativos, transcrição de consultas, geração de cartas de encaminhamento e resumo de registros de pacientes economizam muito tempo para o médico.

A descoberta de medicamentos, apesar de não conseguir produzir um medicamento comprovado, é mais rápida e mais sofisticada computacionalmente nas suas fases iniciais. Estas são as verdadeiras contribuições. Haverá também, notavelmente, acréscimos que se enquadram na categoria de suporte e não de inteligência: a tecnologia ocorre principalmente quando faz trabalho administrativo, e não raciocínio clínico.

O Dr. Payne montou tudo cuidadosamente para fazer bom uso da energia. O papel adequado dos LLMs de saúde, diz ele, “é o de secretário, não de médico”. Esta visão capta algo que os milhares de milhões investidos não têm: uma avaliação realista de onde estas ferramentas realmente pertencem.

Espera precoce para afetarão 78 milhões de pessoas até 2030″. A doença de Parkinson, de acordo com o estudo BMJ de 2025, está projetada em 25 milhões. A sobrevida em cinco anos do câncer de pâncreas quase não mudou em décadas.

Estas são as doenças que se pensava que a IA tinha a melhor esperança de resolver.

Mas, três anos após o início da era da IA ​​generativa, a tecnologia de aplicação de saúde mais visível consiste em 40 milhões de pessoas por dia perguntarem a um chatbot se a sua dor de cabeça significa algo sério, e uma organização de saúde de pacientes dizer-lhes que são muito, muito cuidadosos com a resposta.