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Publicado em 28/04/2026
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Dados antes do modelo: pesquisadora mostra o que define a eficácia da IA no tratamento do HIV em sessão do PROCC

Autor(a): 
Luisa Picanço (VPEIC/Fiocruz)

Nesta quarta-feira, 29 de abril, as Sessões Colaborativas PROCC recebem, a partir das 12h30, a pesquisadora, Rocío Maidana, biotecnologista no Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) e doutora em Biologia Computacional e Sistemas pelo Instituto Oswaldo Cruz (IOC). Ela mostra que a qualidade dos dados usados para treinar inteligências artificiais (IA) é tão importante quanto o modelo escolhido e que as escolhas nesta etapa podem comprometer o uso clínico dessas ferramentas.

Por que o HIV desenvolve resistência aos medicamentos?

O HIV, vírus causador da AIDS, é capaz de se adaptar e desenvolver resistência aos medicamentos usados no seu tratamento, incluindo uma classe chamada inibidores de protease. Quando isso acontece, o tratamento perde eficácia e precisa ser repensado. Identificar precocemente essa resistência é fundamental para um melhor cuidado dos pacientes.

Como a inteligência artificial ajuda a prever a resistência ao HIV

Pesquisadores têm desenvolvido modelos de IA capazes de prever, a partir da análise genética do vírus, se ele já desenvolveu resistência a determinado medicamento. O funcionamento é parecido com o de outros sistemas de inteligência artificial: o algoritmo reconhece padrões em um grande conjunto de dados e, depois, aplica esse aprendizado para fazer previsões em casos novos.

A pergunta que a pesquisa de Rocío Maidana responde

O que Rocío Maidana questiona é: o que acontece antes de o modelo começar a aprender? Em seu estudo de doutorado, ela quis entender quais decisões são tomadas na hora de organizar e preparar os dados. Nas Sessões Colaborativas PROCC, ela mostra que essas escolhas, apesar de serem tratadas como detalhes técnicos, podem ter consequências diretas na qualidade e na confiabilidade dos resultados.

"Os resultados evidenciam que escolhas técnicas têm impacto direto e mensurável na performance reportada e, sobretudo, na capacidade de generalização dos modelos", explica a pesquisadora.

O que os resultados mostram: simplicidade pode ser suficiente

A análise revela ainda que modelos mais simples, quando bem alimentados com informações sobre as propriedades químicas do vírus, chegam a desempenho comparável ao de arquiteturas mais complexas. O trabalho mostra a importância do cuidado no uso de dados em ferramentas de inteligência artificial aplicada à saúde.

Como participar das Sessões Colaborativas PROCC

As Sessões Colaborativas PROCC são promovidas pelo Programa de Computação Científica da Fiocruz. O evento é online, gratuito e aberto à comunidade. Para participar, é só entrar no dia e local em tinyurl.com/bdemcaz7.

Serviço

Sessões Colaborativas PROCC
Data: 29 de abril
Apresentação: “Antes do modelo, o dado: curadoria de sequências e generalização em ML aplicado à resistência antirretroviral”
Apresentadora: Doutora pelo IOC, Rocío Maidana.
Formato: online e gratuito
Acesso: tinyurl.com/bdemcaz7