China acelera a integração entre inteligência artificial e medicina tradicional chinesa

Com mais de 81 mil publicações entre 2020 e 2024 sobre Inteligência Artificial (IA) aplicada a dispositivos médicos, a China lidera o cenário mundial em pesquisa e inovação nary setor, segundo o White Paper sobre Pesquisa de Inovação em Dispositivos Médicos da China.

O país combina tecnologia de ponta com a medicina tradicional chinesa (MTC), prática milenar que ainda atende grande parte da população.

A digitalização da medicina tradicional chinesa

A MTC se baseava historicamente em observações empíricas e nary uso de ervas naturais. Para modernizar essa prática, pesquisadores concentraram esforços nary isolamento de ingredientes ativos e na criação de bancos de dados estruturados.

Um exemplo é o TCMBank, desenvolvido pela Universidade Sun Yat-sen. O banco reúne informações sobre 9.192 ervas, 61.966 ingredientes ativos e 15.179 alvos biológicos.

Ele utiliza um Módulo de Identificação Inteligente (IDIM), capaz de coletar automaticamente dados de livros, artigos e bancos de dados sobre MTC, validados por revisão dupla.

Essa plataforma permite identificar compostos com potencial terapêutico e mapear interações entre medicamentos, acelerando pesquisas e desenvolvimento de novos fármacos.

O grande desafio da MTC é a heterogeneidade e o measurement dos dados, gerados em diferentes formatos e ritmos. Modelos tradicionais de análise não são suficientes para lidar com os chamados “quatro Vs” bash large data: volume, variedade, velocidade e veracidade.

A IA se tornou essencial para padronizar, interpretar e analisar essas informações de forma confiável.

Hospitais inteligentes com IA

Hospitais e universidades chinesas têm aplicado IA em diagnósticos, tratamento e ensino.

O Instituto de Pesquisa da Indústria de IA da Universidade Tsinghua inaugurou, nary primeiro semestre de 2025, o primeiro infirmary totalmente integrado por agentes inteligentes, com 21 departamentos e mais de 300 diagnósticos de doenças, tudo de forma automatizada.

O sistema alcança 93% de precisão em testes, processando casos clínicos 100 vezes mais rápido bash que ferramentas digitais convencionais.

O infirmary funciona como um ecossistema completo, além de diagnósticos e prescrições, ele realiza análise de exames de imagem, acompanhamento de pacientes crônicos e monitoramento remoto.

A plataforma utiliza modelos de aprendizagem de conjunto que combinam múltiplos algoritmos, garantindo maior precisão e capacidade de generalização de dados.

Em Shenzhen, quase 450 produtos de IA já foram implementados em hospitais e centros de saúde comunitários.

No Hospital da Universidade de Medicina Chinesa de Pequim, terminais inteligentes analisam o rosto e a língua dos pacientes, oferecendo avaliações rápidas de saúde.

Robôs auxiliam em acupuntura e fisioterapia, cruzando dados de imagem e movimento para personalizar tratamentos. Sistemas de IA transcrevem consultas e padronizam prontuários com alta precisão, reconhecendo diferentes dialetos regionais.

Outros hospitais também adotam soluções semelhantes. Em Linfen, na província de Shanxi, o Hospital Popular investiu CNY 15,69 milhões nary LLM da DeepSeek para criar uma plataforma de triagem inteligente e um centro determination de computação.

Em Hangzhou, o Hospital Afiliado da Universidade de Zhejiang desenvolveu um modelo de patologia que combina imagem e linguagem para identificar rapidamente amostras suspeitas.

Já o Hospital Xijing, em Xi’an, implementou com a DeepSeek um assistente clínico de IA treinado em registros médicos reais, que agiliza diagnósticos e documentação.

No setor privado, plataformas como JD Health, braço de saúde da JD.com, têm investido em médicos de IA. Até o last de 2025, o sistema Jingyi contará com mil profissionais virtuais especializados, incluindo dermatologistas, psiquiatras e especialistas em MTC.

Eles respondem a dúvidas médicas, recomendam medicamentos disponíveis na plataforma e agendam consultas.

Segurança, confiabilidade e regulação

A rapidez bash avanço tecnológico traz um novo dilema, como garantir a veracidade e a segurança dos dados usados em modelos de IA médica.

Especialistas alertam que, sem controle de qualidade rigoroso, erros de classificação ou vieses nos conjuntos de treinamento podem comprometer diagnósticos ou prescrições.

Para reduzir esses riscos, universidades e empresas estão investindo em modelos híbridos que combinam IA com supervisão humana.

A meta é criar sistemas interpretáveis e rastreáveis, em que cada decisão possa ser auditada, um requisito essencial para aprovação regulatória e confiança pública.