Quase 20 anos atrás, a NVIDIA fez uma grande aposta de que acelerar a computação seria o caminho a seguir. Decerto, sua aplicação mais impactante seria o avanço da saúde humana. Deu certo. Hoje, depois de duas décadas, a plataforma de computação acelerada da NVIDIA tem ajudado a indústria da saúde a utilizar as tecnologias mais avançadas.
Na área médica, avanços em computação acelerada tornaram diagnósticos avançados possíveis. Novos dispositivos forneceram aos médicos melhores ferramentas. O espaço tempo-esforço foi drasticamente reduzido. E, à medida que a computação avançava, a visão também evoluía. Só para exemplificar, hoje, as tomografias computadorizadas capturam 4,5 bilhões de vezes mais informações, revelando cada detalhe.
Fato é que a computação acelerada tornou a IA possível, e a IA permite reconhecer problemas mais rapidamente e detectar doenças em estágios iniciais. “Estamos agora em uma nova fronteira, onde cada hospital, sala de paciente e dispositivo médico incorporará IA”. Tais dizeres são da vice-presidente de Saúde e Ciências da Vida da NVIDIA, Kimberly Powell, no painel “IA ajuda a escrever um novo capítulo na Medicina”, no NVIDIA GTC 2025.
NVIDIA GTC 2025
O GTC, que começou como uma feira de tecnologia voltada para desenvolvedores, evoluiu e hoje é considerado um “prelúdio” para todos os setores, anunciando e prevendo os principais avanços da Inteligência Artificial em um futuro próximo. Em síntese, isso se deve ao fato de a empresa ser fornecedora dos chips que sustentam as IAs das maiores companhias do setor.
Kimberly Powell começou explicando que o GTC é uma conferência que, em sua opinião, se tornou a Conferência de IA e Saúde. “Estamos sendo acompanhados por mais de 700 empresas de saúde de mais de 40 países. Temos algo em torno de 40 horas de conteúdo. Isso equivale a uma semana de trabalho de conteúdo incrível nas áreas críticas da saúde. Com efeito, ainda temos os principais nomes das empresas líderes da indústria que estão neste setor, dedicados a essa missão há séculos, alguns deles”.
Em razão disso, ela comentou como a NVIDIA foi pioneira na computação acelerada. “Queríamos construir computadores e plataformas de computação que resolvessem problemas que nenhum outro computador poderia. Analogamente, a computação acelerada foi então capaz de reduzir a dosagem de radiação em cerca de 80%”, disse.
Em contrapartida, ao manter a dosagem de radiação em níveis mais baixos, os profissionais da saúde podem garantir que os pacientes estejam menos expostos a riscos desnecessários durante procedimentos diagnósticos e terapêuticos. Isso não apenas melhora a segurança do paciente, mas também contribui para resultados mais eficazes na identificação e tratamento de doenças.
Portas para descobertas revolucionárias
Mas não é só: a computação acelerada melhorou o processo de escaneamento, bem como a qualidade das imagens. E, nesse ínterim, vem possibilitando o desenvolvimento de plataformas de genômica (ciência que estuda o material genético) que seriam inviáveis sem essa tecnologia. Essa abordagem se estende à simulação de dinâmica molecular, permitindo que cientistas visualizem interações entre medicamentos e proteínas em escalas novas e projetem soluções rapidamente.
Com isso, a IA surge como um importante avanço tecnológico, embora ainda seja muito desafiadora em áreas como a saúde, onde médicos e profissionais levam anos para se especializar. “Portanto, o obstáculo agora está em traduzir o conhecimento da biologia para a ciência da computação, criando plataformas específicas para áreas como imagem, genômica e descoberta de medicamentos”, explicou Kimberly Powell.
O avanço da computação acelerada tem impactado positivamente também a simulação de dinâmica molecular. Por consequência, toda essa evolução melhorando a qualidade das imagens e permitindo que cientistas visualizem interações biológicas em escalas antes inimagináveis. Mas, apesar do crescimento exponencial da IA, sua aplicação nas ciências da saúde ainda é muito específica e requer um profundo entendimento de todos os envolvidos.
NVIDIA Bionemo
Treinar um modelo de IA é apenas o início; garantir a eficiência na fase pós-treinamento é crucial. A NVIDIA então quer se aperfeiçoar mais. Inclusive, a VP de Saúde da empresa, explicou o funcionamento da plataforma NVIDIA Bionemo, onde se busca promover uma nova compreensão científica, integrando pesquisa tradicional com um laboratório digital. “Conectamos dados científicos a uma forma de Inteligência Biológica, permitindo a automação de pesquisas e a colaboração entre cientistas e agentes. A Bionemo, desenvolvida como código aberto, complementa laboratórios de biologia ao criar um fluxo de dados eficiente, enquanto o treinamento eficaz dos modelos continua a ser uma prioridade”, comentou Kimberly Powell.
Em suma, a plataforma NVIDIA Bionemo se desenvolve para oferecer uma compreensão científica superior, conectando dados e pesquisas, e capacitando cientistas com agentes inteligentes que automatizam tarefas e aprimoram a investigação.
A colaboração entre diferentes disciplinas se torna essencial nesse contexto, já que a diversidade de conhecimentos pode impulsionar inovações significativas. A Bionemo facilita essa interconexão ao fornecer um ambiente onde dados de diversas fontes – desde genômica até bioinformática – podem ser integrados e analisados em conjunto. Isso não apenas otimiza o tempo de pesquisa, mas também melhora a precisão dos resultados obtidos.
Ademais, a utilização de algoritmos avançados de Machine Learning permite que, conforme os dados são coletados e processados, o sistema se aprimore continuamente. Essa capacidade adaptativa é fundamental em campos como a Medicina Personalizada, onde entender as nuances de cada paciente pode levar a tratamentos mais eficazes.
NVIDIA Bionemo
Para exemplificar, ela listou algumas empresas que utilizam a NVIDIA Bionemo, como a Sapio Sciences, que apresenta uma plataforma de informática sem código, e permite que cientistas utilizem microsserviços integrados a interfaces de usuário. Outro exemplo é o Cadence, uma plataforma de design molecular que utiliza IA e aprendizado de máquina para identificar novos medicamentos de forma eficaz.
“A colaboração com empresas de descoberta de medicamentos assistida por computador para integrar o BioNemo tem sido valiosa, facilitando o acesso para toda a indústria biopharma. O conceito de fábricas de IA para descoberta de medicamentos está em ascensão, com a construção de uma plataforma de ponta a ponta que garante que a propriedade intelectual gerada permaneça com os usuários, promovendo uma descoberta de medicamentos moderna e acelerada por empresas”, pontuou a vice-presidente.
Outros insights
- A integração da IA generativa em plataformas de software está capacitando cientistas e pesquisadores.
- O foco está no desenvolvimento eficaz de modelos fundamentais, com esforço em pré-treinamento e pós-treinamento.
- Há uma ênfase em integrar esses modelos em fluxos de trabalho coesos e em discutir potenciais melhorias. E a NVIDIA está trabalhando em sua plataforma de agentes de IA, introduzindo novos modelos de raciocínio.
- A capacidade de raciocínio é uma nova fronteira para modelos de linguagem de grande escala.
Importante destacar que o GTC não é apenas uma vitrine de tecnologia, mas um fórum onde o futuro da Inteligência Artificial será moldado, refletindo as necessidades e demandas de um mundo em constante evolução. A sinergia criada neste espaço poderá abrir portas para novas oportunidades e parcerias estratégicas que beneficiarão toda a sociedade.
