INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE ACELERAR ANÁLISES LABORATORIAIS MAS A DECISÃO CONTINUA A SER HUMANA

Num contexto em que os laboratórios enfrentam uma procura crescente por resultados rápidos, a inteligência artificial (IA) começa a ganhar espaço como ferramenta de apoio ao trabalho científico. A tecnologia promete simplificar tarefas repetitivas, otimizar processos e reduzir tempos de análise, mas especialistas alertam que a decisão final continuará a depender da validação humana.

Atualmente, muitos laboratórios são pressionados a produzir mais resultados sem que as equipas cresçam ao mesmo ritmo. Esta realidade é particularmente evidente em áreas como o controlo de qualidade alimentar, onde os testes laboratoriais determinam se um lote de produtos pode ser colocado no mercado ou deve ser retido.

Parte desse processo passa pela incubação de amostras em condições controladas para verificar a presença de crescimento microbiano. Embora seja um método fiável e amplamente utilizado, exige tempo, o que pode atrasar decisões na cadeia de produção.

É neste ponto que a inteligência artificial começa a demonstrar potencial. Alguns laboratórios estão a treinar modelos de visão computacional capazes de analisar imagens e identificar microcolónias bacterianas ainda numa fase inicial de desenvolvimento, quando estas são praticamente invisíveis ao olho humano.

Se a leitura precoce for considerada fiável, o intervalo entre a entrada da amostra no laboratório e a decisão sobre o lote pode ser significativamente reduzido. Este encurtamento do processo pode aliviar a pressão sobre a produção, diminuir tempos de espera e permitir que as equipas se concentrem em tarefas de maior complexidade, como a validação de resultados ou a análise de casos mais exigentes.

Apesar das vantagens apontadas, a utilização de inteligência artificial em ambientes laboratoriais levanta também desafios. A tecnologia ainda não é infalível e os erros podem ter consequências relevantes em contextos industriais ou de saúde pública.

Um estudo publicado em 2025 na revista científica npj Science of Food demonstrou algumas dessas limitações. Num dos testes, um modelo de IA treinado para detetar crescimento bacteriano em imagens confundiu resíduos microscópicos de alimentos com bactérias em 24,2% dos casos.

Em contexto industrial, uma taxa de erro deste tipo pode obrigar a verificações adicionais e atrasar o processo de decisão, contrariando o objetivo inicial de acelerar as análises laboratoriais.

Mesmo quando os modelos são posteriormente melhorados com novos dados e variáveis, especialistas sublinham que é impossível eliminar totalmente o risco de erro. A

diversidade de amostras e as diferentes interferências presentes nos ambientes laboratoriais tornam difícil antecipar todos os cenários possíveis.

Neste contexto, a discussão sobre o papel da inteligência artificial nos laboratórios vai além da tecnologia. A adoção destas ferramentas levanta questões sobre responsabilidade, validação de resultados e limites da automação.

Entre as questões em debate estão até que ponto os laboratórios podem confiar em decisões automatizadas sem perder controlo sobre os processos e que tarefas podem ser delegadas em sistemas de IA, mantendo sempre supervisão humana.

Estas e outras questões deverão estar em discussão no LabSummit® 2026 ( que decorre  de 7 a 9 de Maio em Coimbra) , onde o pilar dedicado à inteligência artificial pretende reunir especialistas para analisar casos concretos, desafios e soluções aplicáveis ao setor laboratorial.

O debate reflete uma realidade cada vez mais presente no setor: a inteligência artificial deverá integrar progressivamente o trabalho dos laboratórios, mas o rigor científico, a responsabilidade e a confiança nos resultados continuam a depender da intervenção humana.

Mais informações: www.labsummit.com