EPFL lança primeiros LLMs médicos totalmente abertos do mundo — e Portugal pode beneficiar

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão a entrar nos hospitais — a ajudar médicos nas urgências a sinalizar diagnósticos, a apoiar decisões clínicas, a analisar exames. O problema é que a maioria destes sistemas é proprietária: os dados de treino, as escolhas de design e os processos de decisão estão escondidos, tornando a revisão independente praticamente impossível. A EPFL respondeu com o MeditronFO — o primeiro framework totalmente aberto para construir LLMs médicos, com implicações diretas para a soberania de dados em saúde em Portugal e na Europa.

Investigadores do Laboratory for Intelligent Global Health & Humanitarian Response Technologies (LiGHT) da EPFL — a escola politécnica federal de Lausanne, Suíça — lançaram o MeditronFO (Fully Open), um pipeline completo para 'medicalizar' qualquer modelo de linguagem aberto. A abordagem usa 46.000+ guidelines de prática clínica, combinadas com dados sintéticos validados por clínicos e conjuntos de dados médicos publicamente disponíveis.

Nunca confiaríamos num clínico cuja formação não pode ser verificada. O mesmo padrão deve aplicar-se à IA na saúde. O MeditronFO torna público cada etapa do desenvolvimento — desde os dados usados para treinar os modelos até ao código, procedimentos de treino e métodos de avaliação.

— Xavier Theimer-Lienhard, doutorando e líder do Meditron no LiGHT

O Apertus-70B-MeditronFO melhorou a performance em exames médicos em 6,6 pontos percentuais face ao modelo original. © 2026 EPFL.

Aberto de verdade

Muitos modelos de IA vendidos como 'abertos' são apenas parcialmente transparentes: libertam o modelo treinado, mas não os datasets, os métodos de processamento de dados ou os pipelines de treino usados para o criar. O MeditronFO é diferente: disponibiliza tudo — código, dados, procedimentos, avaliações — permitindo auditoria independente por hospitais, reguladores e clínicos.

O framework foi construído com clínicos na sala — não como consumidores do produto final, mas como participantes em todo o processo: desde a curadoria dos dados de treino até à validação dos outputs do modelo e à sinalização de potenciais riscos de segurança. Através do projeto MOOVE (Massive Open Online Validation and Evaluations), os clínicos participam diretamente na avaliação contínua dos modelos.

O que o MeditronFO significa para Portugal

O MeditronFO usa como base o EuroLLM, um modelo multilingue europeu que inclui português. Isto significa que hospitais e instituições de saúde portuguesas podem desenvolver assistentes de IA clínicos em português sem depender de fornecedores externos como a OpenAI, Google ou Anthropic. Num contexto em que o Espaço Europeu de Dados de Saúde ganha forma e o SNS explora ferramentas digitais, a abordagem open-source oferece uma alternativa soberana.

"Os nossos resultados mostram que modelos médicos de IA competitivos podem ser construídos através do envolvimento ativo de clínicos e comunidades", afirma a professora Mary-Anne Hartley, médica e diretora do LiGHT. "Isto cria um caminho para os sistemas de saúde reterem maior controlo sobre estas tecnologias, em vez de dependerem exclusivamente de sistemas proprietários externos cujas prioridades podem não estar sempre alinhadas com as necessidades locais."

Resultados e próximos passos

Todos os modelos MeditronFO superaram os seus modelos base de origem. O melhor resultado veio do Apertus-70B-MeditronFO, que melhorou o desempenho em exames médicos em 6,6 pontos percentuais. O Apertus é o modelo suíço desenvolvido pela EPFL, ETH Zurique e CSCS, com financiamento da Swiss AI Initiative.

A equipa está agora a preparar ensaios clínicos multicêntricos (MED.USE) em múltiplos locais, da Suíça à Tanzânia, para avaliar como os médicos usam a IA em contextos reais de saúde. Estes estudos vão examinar se os clínicos seguem ou rejeitam recomendações geradas por IA e como essas decisões afetam os cuidados aos pacientes.