O Departamento dos EUA de Saúde e Serviços Humanos está desenvolvendo uma ferramenta generativa de inteligência synthetic para encontrar padrões em dados relatados a um banco de dados nacional de monitoramento de vacinas e para gerar hipóteses sobre os efeitos negativos das vacinas, de acordo com um inventário divulgado na semana passada de todos os casos de uso que a agência tinha para IA em 2025.
A ferramenta ainda não foi implementada, de acordo com o documento do HHS, e um relatório de inventário de IA do ano anterior mostra que está em desenvolvimento desde finais de 2023. Mas os especialistas temem que as previsões que gera possam ser utilizadas pelo secretário de Saúde e Serviços Humanos, Robert F. Kennedy Jr.
Crítico de longa information das vacinas, Kenedy alterou o calendário de vacinação infantil em seu ano de mandato, removendo vários tiros de uma lista de imunizações recomendadas para todas as crianças, incluindo aquelas para Covid-19, gripe, hepatite A e B, doença meningocócica, rotavírus e vírus sincicial respiratório, ou RSV.
Kennedy também pediu a revisão do atual sistema de monitoramento de segurança para coleta de dados de lesões por vacinas, conhecido como Vaccine Hostile Occasion Reporting System, ou VAERS, reivindicando que suprime informações sobre a verdadeira taxa de efeitos colaterais da vacina. Ele também tem alterações propostas ao Programa Federal de Compensação de Lesões por Vacinas que poderia torná-lo mais fácil para as pessoas processarem para eventos adversos que não foram comprovadamente associados às vacinas.
Gerido conjuntamente pelos Centros de Controlo e Prevenção de Doenças e pela Meals and Drug Administration, o VAERS foi criado em 1990 como uma forma de detectar potenciais problemas de segurança com vacinas após a sua aprovação. Qualquer pessoa, incluindo prestadores de cuidados de saúde e membros do público, pode submeter um relatório de reações adversas à base de dados. Como estas alegações não são verificadas, os dados do VAERS por si só não podem ser usados para determinar se uma vacina causou um evento adverso.
“O VAERS, na melhor das hipóteses, sempre foi um mecanismo gerador de hipóteses”, diz Paul Offit, pediatra e diretor do Centro de Educação em Vacinas do Hospital Infantil da Filadélfia, que anteriormente foi membro do Conselho Consultivo sobre Práticas de Imunização do CDC. “É um sistema barulhento. Qualquer pessoa pode denunciar e não há grupo de controle.”
Offit diz que o sistema mostra apenas eventos adversos que aconteceram em algum momento após a imunização; isso não prova que uma vacina tenha causado essas reações. CDC próprio site diz que um relatório ao VAERS não significa que uma vacina causou um evento adverso. Apesar disso, os activistas antivacinas têm utilizado indevidamente os dados do VAERS ao longo dos anos para argumentar que as vacinas não são seguras.
Leslie Lenert, anteriormente diretora fundadora do Centro Nacional de Informática em Saúde Pública do CDC, diz que os cientistas do governo têm usado modelos tradicionais de IA de processamento de linguagem pure para procurar padrões em dados VAERS há vários anos, por isso não é surpreendente que o HHS se mova em direção à adoção de modelos de linguagem grandes mais avançados.
Uma grande limitação do VAERS é que não inclui dados sobre quantas pessoas receberam uma vacina, o que pode fazer com que os eventos registados na base de dados pareçam mais comuns do que realmente são. Por esse motivo, Lenert diz que é importante combinar as informações do VAERS com outras fontes de dados para determinar o verdadeiro risco de um evento.
Os LLMs também são notoriamente bons em produzir alucinações convincentes, ressaltando a necessidade dos humanos acompanharem quaisquer hipóteses geradas por um LLM.
“O VAERS supostamente é muito exploratório. Algumas pessoas na FDA estão agora tratando-o como mais do que exploratório”, diz Lenert, que atualmente é diretor do Centro de Informática Biomédica e Inteligência Synthetic em Saúde da Universidade Rutgers.
