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Um novo tipo de médico entrou na sala de exame, mas não tem nome nem rosto. A introdução de Inteligências Artificiais na saúde não tem nada a ver com implantes biônicos ou colocar a consciência de pessoas em máquinas. Esqueça esse esteriótipo da ficção-científica pois a IA está na sala de exame para auxiliar e, às vezes, aliviar a mente do médico para que eles possam fazer o mesmo por seus pacientes.
“O Estetoscópio do Século XXI”
Bertalan Meskó, conhecido como “O Médico Futurista”, chamou a inteligência artificial de “o estetoscópio do século XXI”. Embora várias técnicas e testes forneçam toda a informação que precisam para diagnosticar e tratar pacientes, os médicos já estão sobrecarregados com responsabilidades clínicas e administrativas, e a classificação através da enorme quantidade de informações disponíveis é uma tarefa assustadora, se não impossível.
É aí que o a IA poderia fazer toda a diferença. No entanto, as aplicações para AI em medicina vão além do trabalho administrativo. Desde algoritmos de diagnóstico poderosos até robôs cirúrgicos sintonizados, a tecnologia está tornando conhecida sua presença em disciplinas médicas.
Para imaginar um futuro em que a IA é uma parte estabelecida da equipe de cuidados de um paciente, primeiro teremos que entender melhor como a IA se compara aos médicos humanos. Como eles se comparam em termos de precisão? Quais contribuições específicas ou únicas são capazes de fazer IA? De que forma a IA será mais útil – e poderia ser potencialmente prejudicial – na prática da medicina?
IA vs. Médicos de verdade
Embora ainda estejamos nos primeiros estágios de seu desenvolvimento, a IA já é tão capaz quanto os médicos no diagnóstico de pacientes. Pesquisadores do John Radcliffe Hospital em Oxford, Inglaterra, desenvolveram um sistema de diagnóstico de AI que é mais preciso do que os médicos no diagnóstico de doenças cardíacas, pelo menos 80% do tempo.
Na Universidade de Harvard, os pesquisadores criaram um microscópio “inteligente” que pode detectar infecções potencialmente letais no sangue: a ferramenta assistida por AI foi treinada em uma série de 100.000 imagens coletadas de 25.000 lâminas tratadas com corante para tornar a bactéria mais visível. O sistema AI já pode classificar essas bactérias com uma taxa de precisão de 95%.
Um estudo da Universidade Showa em Yokohama, no Japão, revelou que um novo sistema endoscópico assistido por computador pode revelar sinais de crescimento potencialmente canceroso no cólon com 94% de sensibilidade, 79% de especificidade e 86% de precisão.
Em alguns casos, os pesquisadores também estão descobrindo que a AI pode superar os médicos humanos em diagnósticos que requerem um julgamento rápido, como determinar se uma lesão é cancerígena. Em um estudo, publicado em dezembro de 2017 na JAMA, algoritmos de aprendizado profundo foram capazes de diagnosticar melhor o câncer de mama metastático do que os radiologistas humanos quando sob uma crise de tempo.
Além disso, a IA é talvez mais útil para dar sentido a enormes quantidades de dados que seriam esmagadores para os seres humanos. Isso é exatamente o que é necessário no crescente campo da medicina de precisão. Com a esperança de preencher essa lacuna, o Projeto de Diagnóstico Humano (Human Dx) combina a aprendizagem de máquinas com a experiência da vida real dos médicos.
A organização está compilando a contribuição de 7.500 médicos e 500 instituições médicas em mais de 80 países, a fim de desenvolver um sistema que qualquer pessoa – paciente, médico, organização, desenvolvedor de dispositivo ou pesquisador – possa acessar para tomar decisões clínicas mais informadas.
Projetando os “doutores”
Shantanu Nundy, Diretor do Projeto de Diagnóstico Humano Sem Fins Lucrativos, disse em uma entrevista que, quando se trata de desenvolver tecnologia em qualquer setor, a IA deve ser integrada de forma perfeita em sua função. “Você precisa projetar essas coisas com um usuário final em mente. As pessoas usam Netflix, mas não é como “IA para assistir filmes”, certo? As pessoas usam a Amazon, mas não é como “IA para fazer compras”.
Em outras palavras, se a tecnologia é projetada de forma adequada e implementada de forma que as pessoas acham útil, as pessoas nem sequer percebem que estão usando IA.
Para os clínicos orientados para o futuro, o apelo imediato de projetos como a Human Dx é que, de forma contraditória, permitirá que eles passem menos tempo envolvidos com a tecnologia. “Foi bem documentado que mais de 50% do nosso tempo está agora em frente a uma tela”, disse Nundy.
Cuidados digitais com um toque humano
“Eu vejo o valor da IA hoje como o aumento dos seres humanos, não como a substituição de seres humanos”, disse Skyler Place, diretor de ciência comportamental na divisão de saúde móvel da Cogito, uma empresa de computação analítica e de IA baseada em Boston.
A Cogito vem usando o reconhecimento e análise de voz com base em IA para melhorar as interações do serviço ao cliente em várias indústrias. A incursão da empresa em cuidados de saúde veio na forma de Cogito Companion, um aplicativo de saúde mental que rastreia o comportamento de um paciente.
O aplicativo monitora o telefone de um paciente para sinais de comportamento ativos e passivos, como dados de localização que podem indicar que um paciente não deixou sua casa por vários dias ou registros de comunicação que indicam que não enviaram mensagens de texto ou falaram no telefone para qualquer pessoa várias semanas.
Aqui é onde o IA entra: o aplicativo também usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar “registros de verificação de áudio” – gravações de voz que o paciente faz. Os algoritmos são projetados para pegar pistas emocionais, assim como dois humanos falam. “Somos capazes de criar algoritmos que combinem os padrões de como as pessoas estão falando, como energia, entonação, dinamismo ou fluxo em uma conversa”, explicou Place.
A partir daí, os seres humanos treinam o algoritmo para aprender a sensação de “confiável” ou “competência”, identificar a voz de alguém deprimido ou as diferenças na voz de um paciente bipolar quando são maníacos versus quando são depressivo.
Entender, no entanto, é apenas o primeiro passo. O objetivo final é encontrar um tratamento que funcione, e é aí que os médicos atualmente brilham em relação aos problemas de saúde mental. Mas onde os robôs se colocam quando se trata de coisas mais atuais?
No fio da navalha (robótica)
Ao longo das últimas décadas, uma das aplicações mais importantes para IA em medicina tem sido o desenvolvimento de robôs cirúrgicos. Na maioria dos casos, os robôs cirúrgicos funcionam como uma extensão do cirurgião humano, que controla o dispositivo a partir de um console próximo.
Enquanto a cirurgia robótica pode funcionar bem em algumas especialidades, as cirurgias mais complexas são melhores para os cirurgiões humanos – pelo menos por enquanto. Mas isso pode mudar rapidamente, e como os robôs cirúrgicos podem operar de forma mais independente dos cirurgiões humanos, será mais difícil saber quem culpar quando algo der errado.
Um paciente pode processar um robô por negligência? Tradicionalmente, os especialistas consideram que a negligência médica é o resultado de negligência por parte do médico ou a violação de um padrão de cuidados definido.
Então, se não o robô, quem ou o que culpar? A família do paciente pode culpar o cirurgião humano que supervisiona o robô responsável? Ou a empresa que fabricou o robô assume a responsabilidade? O engenheiro específico que o projetou? Esta é uma questão que, no momento, não possui uma resposta clara.
Pensando no futuro
Nos próximos anos, o papel da IA na medicina só crescerá: em um relatório elaborado pela Accenture Consulting, o valor de mercado da IA em medicina em 2014 foi de US$ 600 milhões. Em 2021, esse número deverá atingir US$ 6,6 bilhões.
A indústria pode estar crescendo, mas não devemos integrar a IA de forma apressada ou ao acaso. Os algoritmos podem herdar nossos preconceitos e muitos “vícios médicos”, em parte porque há uma falta de diversidade nos materiais usados para treinar IA.
Em medicina ou não, os dados em que as máquinas são treinadas são amplamente determinados por quem está conduzindo a pesquisa e onde está sendo feito. Os homens brancos ainda dominam os campos da pesquisa clínica e acadêmica, e também compõem a maioria dos pacientes que participam de ensaios clínicos.
Um princípio da tomada de decisão médica é se os benefícios de um procedimento ou tratamento superam os riscos. Ao considerar se a AI está ou não disposta a estar em pé de igualdade com um cirurgião humano na sala de operações, um pequeno risco-benefício e análise da igualdade irão percorrer um longo caminho.
“Eu acho que se você construir [a tecnologia] com as partes interessadas corretas na mesa e você investir o esforço extra para ser realmente inclusivo em como você faz isso, então penso que podemos mudar o futuro”, Nundy, da Human Dx, disse. “Estamos tentando realmente moldar o que o futuro tem”.
Embora, às vezes, tememos que os robôs liderem a integração da IA na medicina, os seres humanos são aqueles que conduzem a mudança. Nós decidimos onde a IA deve ser aplicada e o que é melhor. Em vez de tentar prever o que será a visita de um médico em 20 anos, os médicos podem usar a IA como uma ferramenta para começar a construir o futuro que desejam: um futuro melhor para eles e seus pacientes.
