O ISQ (Instituto de Soldadura e Qualidade) vai organizar com o Ambidata Group entre 7 e 9 de maio, em Coimbra, o LabSummit 2026, um encontro dedicado ao setor laboratorial que terá entre os seus temas centrais a utilização de inteligência artificial (IA, inteligência artificial) em processos de análise científica.
O ISQ refere que, num contexto em que os laboratórios enfrentam uma procura crescente por resultados rápidos, a inteligência artificial começa a ganhar espaço como ferramenta de apoio ao trabalho científico. Mas, embora a tecnologia prometa simplificar tarefas repetitivas, otimizar processos e reduzir tempos de análise, os especialistas sublinham que a decisão final continuará a depender da validação humana, devido aos riscos inerentes de uma validação exclusivamente feita pela máquina.
“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”, refere o ISQ que destaca o facto de parte desse processo envolver a incubação de amostras em condições controladas para verificar a presença de crescimento microbiano.
Sendo um método considerado fiável e amplamente utilizado, exige, todavia, tempo, podendo atrasar decisões ao longo da cadeia de produção. É neste ponto que a inteligência artificial começa a demonstrar potencial, afirma o ISQ que indica que alguns laboratórios estão a desenvolver modelos de visão computacional capazes de analisar imagens e identificar microcolónias bacterianas numa fase inicial de desenvolvimento, quando ainda 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”, frisa o ISQ.
Apesar destas possibilidades, a utilização de inteligência artificial em laboratórios levanta também desafios importantes: “A tecnologia não é infalível e erros de interpretação podem ter consequências relevantes, sobretudo em contextos industriais ou de saúde pública”, aponta o ISQ que recordas um estudo publicado em 2025 na revista científica npj Science of Food que ilustra algumas dessas limitações. Num dos testes realizados, um modelo de IA treinado para detetar crescimento bacteriano em imagens confundiu resíduos microscópicos de alimentos com bactérias em 24,2% dos casos.
“Em ambiente industrial, uma taxa de erro deste tipo pode obrigar a verificações adicionais e atrasar o processo de decisão, contrariando precisamente o objetivo de acelerar as análises laboratoriais. Mesmo quando os modelos são posteriormente ajustados com novos dados e variáveis, especialistas sublinham que é difícil eliminar totalmente o risco de erro. A diversidade de amostras e as múltiplas interferências presentes nos ambientes laboratoriais tornam complexo antecipar todos os cenários possíveis”, clarifica o ISQ que irá promover o LabSummit 2026 para debater estas questões, reunindo especialistas para analisar casos concretos, desafios e soluções aplicáveis ao setor laboratorial.
