- Cientistas desenvolveram o algoritmo Gemorna, que escreve sequências de RNA mensageiro (mRNA) melhor do que humanos, gerando mais proteína.
- Um novo algoritmo detecta “jornais predatórios” que publicam artigos sem revisão por pares.
- A FDA criou uma IA chamada Elsa para acelerar a aprovação de remédios, mas ela às vezes inventa dados falsos.
- O Gemorna, desenvolvido por cientistas chineses e americanos, gerou 41 vezes mais proteína em testes do que a versão escrita por humanos.
- O algoritmo de detecção de “jornais predatórios” lê estudos e procura sinais típicos desses veículos, como a ausência de revisão por pares.
Inteligência Artificial avança na medicina, mas gera desafios
A tecnologia de RNA mensageiro (mRNA) ganhou destaque durante a pandemia por ser usada na fabricação de vacinas. Agora, cientistas desenvolveram um algoritmo, o Gemorna, que escreve sequências de mRNA melhor do que humanos, gerando mais proteína. Um novo algoritmo detecta “jornais predatórios” que publicam artigos sem revisão por pares. A FDA criou uma IA chamada Elsa para acelerar a aprovação de remédios, mas ela às vezes inventa dados falsos.
Gemorna, o algoritmo de mRNA
O Gemorna, desenvolvido por cientistas chineses e americanos, é capaz de compor sequências de mRNA sozinho. Em um dos testes, o código genético escrito pelo bot gerou 41 vezes mais proteína do que a versão escrita por humanos. Essa avanço promete acelerar a pesquisa e desenvolvimento de novas terapias.
Detectando “jornais predatórios”
Os “jornais predatórios”, periódicos científicos que aceitam qualquer estudo mediante pagamento, são um problema sério. Publicaram mais de 100 mil artigos nos últimos anos. Um novo algoritmo promete identificá-los. O bot lê estudos e procura sinais típicos desses veículos, como a ausência de revisão por pares.
Elsa, a IA da FDA
A Food and Drug Administration (FDA) criou uma IA, chamada Elsa, para acelerar a aprovação de novos remédios. No entanto, funcionários da FDA relatam que o bot às vezes tem “alucinações”: inventa dados falsos e cita estudos que jamais foram feitos. Essas falhas levantam preocupações sobre a confiabilidade das decisões baseadas em IA.
Desafios e perspectivas
Enquanto a IA avança na medicina, é crucial abordar os desafios que surgem. A precisão e a confiabilidade das ferramentas de IA são essenciais para garantir que os avanços científicos sejam seguros e eficazes. A comunidade científica e regulatória deve trabalhar junta para estabelecer diretrizes e padrões que garantam o uso responsável da tecnologia.
