Depois de três décadas carreira à frente de algumas das empresas mais poderosas do Vale do Silício – co-fundação LinkedIn e participar dos conselhos do PayPal e OpenAI—Reid Hoffman recentemente voltou sua atenção para os cuidados de saúde.
A startup de Hoffman, Manas AI, está construindo um mecanismo de IA que visa acelerar o processo tradicionalmente lento de descoberta de drogas para vários tipos de câncer. Inspirado por um jantar com o renomado médico oncológico Siddhartha Mukherjee, cofundador e CEO da empresa, seu declaração de missão é “mudar a descoberta de medicamentos de um processo de uma década para um que leva alguns anos”.
Mas o entusiasmo de Hoffman pela IA generativa, em particular, vai muito além de novos alvos de medicamentos e pequenas moléculas. Ele acredita que os modelos de fronteira – os modelos de IA mais avançados e em grande escala atualmente disponíveis em empresas como a OpenAI e a Anthropic – devem ser uma pedra angular dos próprios cuidados de saúde.
“Se, como médico, você não está usando um ou mais modelos de fronteira como segunda opinião, acredito que você está prestes a cometer negligência médica”, disse Hoffman, falando na WIRED Health, em Londres, em 16 de abril. “Esses sistemas de IA, embora muitos deles não sejam treinados especificamente para a medicina, ingeriram mais de um trilhão de palavras de informação.
Tais comentários sem dúvida abalarão muitos médicos. No início deste ano, um grande estudo concluíram que grandes modelos de linguagem apresentam riscos para o público em geral que procuram aconselhamento médico devido à sua propensão para fornecer informações imprecisas e mutáveis.
O argumento de Hoffman é que, em vez de terceirizar as capacidades de pensamento crítico para modelos de IA, as pessoas deveriam usá-las como uma fonte adicional de informação, que ele acredita poder prevenir erros de diagnóstico. Ele afirma usar pessoalmente modelos de fronteira como segunda opinião para questões relacionadas à sua própria saúde e insiste que seus médicos concierge pessoais também o façam.
“Você poderia muito bem dizer: ‘Não, acho que você está errado, acho que é isso’”, disse ele ao público de saúde da WIRED. “Mas se você não usa isso como uma segunda opinião, você está cometendo um erro, tanto como médico quanto como paciente.”
Com o Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido cedendo à pressão de extensas listas de espera e desafios da força de trabalho, incluindo uma escassez crónica de médicos de famíliaHoffman acredita que há uma necessidade cada vez mais urgente de um grande modelo de linguagem que possa funcionar como um assistente médico gratuito em cada smartphone. Ele sugere que também poderia servir como uma forma de triagem precoce para consultas com médicos humanos.
“Simplesmente não temos médicos suficientes, a maioria das pessoas não tem acesso, e quando pensamos: ‘Como deve ser redesenhado o NHS?’ todos deveriam interagir com este assistente médico”, disse ele.
Embora tenha um conflito de interesses como empresário que trabalha na descoberta de medicamentos, Hoffman também está interessado em ver a IA desempenhar um papel mais amplo na assistência à FDA e a outros reguladores na avaliação de medicamentos emergentes, bem como na aceleração da disponibilidade de medicamentos particularmente promissores para os pacientes.
“Como pessoa do Vale do Silício, eu adoraria chegar a um ponto em que a FDA também estivesse realizando testes com modelos biológicos, dizendo: ‘Ah, deveríamos acelerar este caso, porque a probabilidade de consequências negativas é menor’”, disse ele. “Acho que isso será em breve? Infelizmente, não.”
Quanto à Manas AI, o julgamento humano ainda desempenha um papel fundamental nas decisões da empresa sobre quais metas perseguir. Mukherjee analisa de perto as propostas de seu mecanismo de IA, diz Hoffman, e separa os candidatos genuinamente interessantes dos “malucos estúpidos”.
Embora o foco inicial da empresa seja o cancro, Hoffman acredita que o potencial dos motores de descoberta de IA é muito mais amplo, permitindo a identificação de candidatos a medicamentos para doenças crónicas, mas também extremamente raras, que tradicionalmente não têm sido tão económicas para as empresas farmacêuticas investigarem.
“Acho que em 10 anos, todas as doenças importantes terão moléculas-alvo que poderão pelo menos fazer uma grande diferença”, disse Hoffman.
