Descomplicando a IA: 6 termos que todo profissional de saúde precisa conhecer

LLM, fine-tuning, deep learning… Se essas palavras já confundiram você ao ler algo sobre inteligência artificial, respira: esse post vai ajudar.

Entender esses termos é o primeiro passo para aproveitar o que a IA pode oferecer na área da saúde. Ao longo deste artigo, você vai descobrir de forma prática o significado dos principais conceitos que circulam no universo da IA e como eles se inserem em soluções para a área da saúde.

O que é aprendizado de máquina (*****Machine Learning*****)?

O aprendizado de máquina, ou Machine Learning, é uma forma de IA que permite que sistemas sejam aprimorados com base em dados imputados.

Esses modelos identificam padrões e “ensinam” algoritmos a tomar decisões com objetivos específicos. Quanto maior e mais qualificada a base de dados, melhor o resultado.

Exemplo na saúde: modelos podem ser treinados para identificar sinais de melanoma ou prever a chance de um paciente desenvolver carcinoma de pele com base em seu histórico de hábitos de vida e genética. O sistema melhora continuamente à medida que consome mais informações.

Deep Learning: indo além!

No aprendizado de máquina, o deep learning é uma subárea avançada, que simula o funcionamento do nosso cérebro por meio de redes neurais profundas capazes de raciocinar e fazer conexões.

Essas redes acessam e conectam informações em múltiplas camadas, ampliando significativamente a capacidade de reconhecimento e criação de padrões.

Exemplo na saúde: é graças ao deep learning que modelos conseguem interpretar imagens complexas, gerar diagnósticos com mais precisão e até conversar com fluidez.

LLMs: Large Language Models

Os LLMs (Large Language Models) são modelos de IA treinados com enormes volumes de texto para compreender e gerar linguagem humana.

Eles funcionam como um completador de frases muito inteligente: a partir de um contexto, predizem a próxima palavra e permitem a criação de textos coerentes e naturais.

Exemplo na saúde: LLMs possibilitam que médicos interajam com a IA intuitivamente, usando linguagem natural, sem precisar entender código ou comandos técnicos.

Modelos generativos: criando algo a partir do que foi aprendido

Modelos generativos usam tudo o que aprenderam para criar algo novo — um texto, uma imagem, uma molécula de medicamento ou um plano de tratamento!

Exemplo na saúde: esses modelos estão ajudando a simular estruturas de proteínas, sugerir hipóteses de pesquisa ou gerar documentos personalizados com base no histórico clínico de um paciente. Eles não somente analisam, mas criam com base no que aprenderam.

Prompt Engineering: como dar as ordens certas

Prompt engineering é a prática de escrever comandos (prompts) para obter respostas mais úteis e precisas de um modelo de IA.

Saber dar boas instruções é como fazer as perguntas certas para um colega superinteligente. Quanto mais claro, direto e detalhado o seu prompt, melhor será a resposta.

Exemplo na saúde: a criação de modelos na Voa é um exemplo de prompt. Você dá comandos, organiza o documento em tópicos e solicita o uso de tabelas para apresentar resultados de exames.

Fine-tuning: o toque final

Fine-tuning é como personalizar um modelo de IA para uma aplicação específica. Em vez de treinar uma IA do zero, customiza e especializa um modelo já existente para atender suas demandas.

Exemplo na saúde: você pode usar um modelo de linguagem genérico e refiná-lo para que ele compreenda os termos e necessidades específicas da sua especialidade médica.

Conectando os pontos

Resumindo: você pode usar machine learning para treinar uma IA que cria imagens médicas, como raios-x (isso é IA generativa!). Para ela entender instruções em português, aplica LLMs. E para obter o melhor resultado, escreve um prompt claro e bem estruturado.

Mais adiante, se quiser que esse modelo crie apenas imagens de fraturas em uma região específica, faz o fine-tuning. Assim, você adapta a IA ao seu cenário clínico real.

Claro que o universo da IA é amplo, mas agora você já domina os principais termos para navegar nele com mais segurança e propósito. Acompanhe o blog da Voa se quer saúde, eficiência e inovação.

Fontes:

IBM. “What Is Machine Learning (ML)?” IBM Think, 22 set. 2021. Disponível em: https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning. Acesso em: 29 maio 2025.

DataCamp. “O que é um modelo generativo?” DataCamp, s.d. Disponível em: https://www.datacamp.com/pt/blog/what-is-a-generative-model. Acesso em: 29 maio 2025.

IBM. “O que é LLM (large language models)?” IBM Think, 2 nov. 2023. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/large-language-models. Acesso em: 29 maio 2025.

GRANT, Sarah P. What is prompt engineering? Definition + skills. Zapier Blog, 11 abr. 2024. Disponível em: https://zapier.com/blog/prompt-engineering/. Acesso em: 29 maio 2025.

GeeksforGeeks. “Introduction to Deep Learning.” GeeksforGeeks, 26 maio 2025. Disponível em: https://www.geeksforgeeks.org/introduction-deep-learning/. Acesso em: 29 maio 2025.

Amanatullah. “Fine-Tuning the Model: What, Why, and How.” Medium, 21 set. 2023. Disponível em: https://medium.com/@amanatulla1606/fine-tuning-the-model-what-why-and-how-e7fa52bc8ddf. Acesso em: 29 maio 2025.