A integração de inteligência artificial (IA) e big data está redesenhando o diagnóstico veterinário. Ferramentas de aprendizado de máquina aumentam a velocidade e a sensibilidade de exames por imagem e análises laboratoriais, enquanto grandes bases de dados permitem vigilância em tempo real e evidências da prática clínica. O tema tem impacto direto na qualidade do atendimento e na saúde pública.
IA na imagem diagnóstica
Modelos de deep learning vêm demonstrando desempenho competitivo na interpretação de radiografias, tomografias, ultrassonografias e ressonância magnética, reduzindo tempo de leitura e variabilidade humana. Estudos recentes mostram aplicações práticas em radiologia torácica, reconstrução de imagens e classificação de achados específicos em cães e gatos, abrindo caminho para sistemas de suporte em clínicas e hospitais veterinários.
IA para exames point-of-care e patologia clínica
Redes neurais treinadas com imagens ultrassonográficas e lâminas digitais auxiliam na triagem rápida de condições críticas e na classificação de amostras citológicas/hematológicas, ampliando o alcance do diagnóstico em unidades móveis e locais com poucos especialistas. Relatos de modelos para ultrassom point-of-care em cães militares e classificadores para estruturas internas (ex.: ouvido médio, catarata) mostram acurácias clínicas promissoras.
Big Data, vigilância e dados do mundo real
A consolidação de prontuários eletrônicos, registros de clínicas, dispositivos wearables e bases de farmacovigilância permite análises epidemiológicas robustas: detecção precoce de surtos, avaliação de segurança de fármacos e estudos de efetividade. O uso de dados do “mundo real” e abordagens de big data favorecem a epidemiologia de precisão, mas exigem padronização e governança dos dados.
Desafios técnicos, éticos e regulatórios
Apesar do potencial, a adoção enfrenta obstáculos: qualidade e heterogeneidade dos dados, tamanho reduzido de bases veterinárias comparadas às humanas, explicabilidade dos modelos (problema do “black box”), e necessidade de validação multicêntrica. Questões regulatórias e a integração ao fluxo clínico exigem protocolos claros para validar, auditar e responsabilizar decisões assistidas por IA.
Conclusão
IA e big data já entregam ganhos concretos ao diagnóstico veterinário — mais rapidez, suporte à decisão e vigilância ampliada. Para que a revolução seja segura e equitativa, é preciso investir em bases de dados padronizadas, validação externa, formação em ciência de dados para veterinários e estruturas regulatórias que protejam pacientes, proprietários e profissionais. A próxima década definirá se essas ferramentas serão complemento confiável ou mera curiosidade tecnológica.
Biografia do Autor
Dra. Alice Sampaio Del Colletto é Doutora em Ciências pela Universidade de São Paulo -USP, biomédica com habilitação em histotecnologia clínica e anatomia. Atua como coordenadora dos cursos de Biomedicina e Medicina Veterinária no Centro Universitário Estácio de Santo André. Pró-Reitora de Pesquisa, Extensão e Internacionalização Centro Universitário Estácio de Santo André. Pesquisadora associada ao Laboratório de Biotecnologia e Bioengenharia Celular e Molecular da UFABC. Suas áreas de atuação envolvem anatomia comparada, histotecnologia, imuno-histoquímica, oncologia, biotecnologia e pesquisa translacional em saúde.
Referências
