A mídia explora
bastante o fato de que a inteligência artificial (IA) é o futuro de muitas
áreas profissionais, incluindo a Medicina. Acontece que ela já tem feito parte,
também, do presente. No Brasil, por exemplo, instituições como o Hospital Israelita
Albert Einstein e o Hospital Sírio-Libanês já adotam a inteligência artificial como
ferramenta de suporte a decisões clínicas e à prestação do cuidado.
Contrariando o
sensacionalismo midiático, não, a
inteligência artificial não vai roubar o emprego dos médicos! Mas a IA tem
conquistado um espaço cada vez mais importante na área médica, por isso, eis
aqui alguns pontos importantes que você precisa saber sobre ela.
01) Antes de mais nada, vamos aos conceitos…
Inteligência artificial
(artificial intelligence), aprendizado
de máquina (machine learning), aprendizado
profundo (deep learning)… Se você não
entende nada quando se trata desses conceitos (ou se nunca sequer ouviu falar
deles), agora é a hora de entender cada um.
O termo inteligência artificial se refere a
sistemas que desempenham tarefas usualmente dependentes de inteligência humana.
Trata-se, em outras palavras, da incorporação de inteligência a máquinas.
Aprendizado de máquina compreende técnicas de inteligência artificial
que possibilitam às máquinas o aprendizado a partir do reconhecimento de
padrões em dados, sem a necessidade de serem explicitamente programadas.
Já aprendizado profundo é um tipo de aprendizado
de máquina cujos algoritmos incorporam as “redes neurais profundas”
(arquiteturas de processamento “análogas” às redes neurais biológicas).
Figura 01: O Aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina,
que, por sua vez, é um ramo da inteligência artificial.
Quando lemos sobre
a IA num contexto atual, normalmente estamos lendo, mais especificamente, sobre
aprendizado de máquina, e na literatura especializada normalmente encontraremos
o segundo termo.
02) O aprendizado de máquina é movido por dados. E isso a
prática médica produz de sobra!
A atenção à saúde é
uma grande produtora de dados, que, por sua vez, são a matéria-prima do
aprendizado de máquina: prontuários médicos, registros de ensaios clínicos,
bases de dados hospitalares, imagens médicas, dados biométricos, biomarcadores
e dados epidemiológicos são apenas alguns exemplos dos possíveis substratos para
a criação de modelos inteligentes que, de alguma forma, possam beneficiar a
prática médica.
A disponibilidade
de grandes volumes de dados digitais relacionados à saúde e de recursos
computacionais que permitem seu processamento tem fomentado um exponencial
crescimento do uso de IA na Medicina. Para que sejam bem aproveitados, esses
dados devem ser utilizados para responder perguntas que tenham como objetivo
final melhorar a saúde de pacientes e/ou populações.
Vale lembrar, no
entanto, que a qualidade das soluções provenientes desses dados depende
diretamente: (1) da qualidade dos dados coletados; (2) da qualidade das
perguntas feitas em relação a esses dados; e (3) da qualidade da análise feita
a partir desses dados. Todas essas etapas estão sujeitas a vieses e imperícia,
inclusive por parte dos profissionais de saúde direta ou indiretamente envolvidos
no processo.
03) A IA não está aqui para atrapalhar os médicos, e sim
para ajudar
Espera-se que a IA
afete substancialmente várias áreas da medicina (radiologia, patologia e
dermatologia são notáveis exemplos), com o potencial de melhorar variados
aspectos do cuidado em saúde.
Atualmente, o aprendizado
de máquina já tem sido utilizado para otimizar a entrega do cuidado, melhorar o
gerenciamento informacional, prover suporte cognitivo e preditivo para decisões
clínicas, auxiliar na detecção precoce de condições clínicas e avaliar riscos.
Em médio e longo prazo, a IA exercerá grande impacto nas seguintes áreas:
Figura 02: Exemplos de áreas em que a IA pode ter um grande impacto.
Um áureo aspecto
das expectativas relacionadas à IA é, por incrível que pareça, é sua possível
contribuição para a humanização da medicina (tanto para médicos quanto para
pacientes). Considerando que tarefas simples e/ou repetitivas sejam assumidas
pelos sistemas de IA, a fadiga dos profissionais de saúde será substancialmente
reduzida e eles poderão dedicar mais tempo aos seus pacientes e ao exercício de
tarefas mais complicadas.
04) O potencial benéfico da IA para os pacientes existe,
mas depende de nós (e, portanto, de nossa formação) para se concretizar
No momento em que
os atuais acadêmicos de medicina e os médicos recém-formados estiverem estáveis
em sua carreira, provavelmente diversas ferramentas de IA já terão sido
incorporadas à prática clínica. Portanto, é fundamental que tanto os estudantes
e profissionais quanto as instituições de ensino dirijam esforços para
conscientizar e informar sobre o emergente papel da IA na prática médica.
Faculdades de prestígio, como a University of Toronto Faculty of Medicine, a
Stanford University School of Medicine e a Harvard Medical School, cientes dessa demanda, já
fornecem treinamento eletivo na área para seus alunos.
Em suma, a
comunidade médica em geral deverá ser capaz de entender a IA da mesma forma que
deve ser capaz de entender qualquer tecnologia que tenha impacto nas decisões
clínicas. Nesse sentido, deverá ser capaz de: (1) usar a IA, identificando os
contextos adequados e recursos necessários; (2) interpretar os resultados,
considerando possíveis erros, vieses ou inaplicabilidade clínica; e (3)
comunicar os resultados de maneira compreensível para os pacientes e para
demais profissionais.
Por outro lado,
precisaremos também de um grupo de médicos com fluência em IA e medicina,
capazes de colaborar efetivamente na integração entre ambas ao participarem das
equipes multidisciplinares responsáveis por desenvolver projetos de aprendizado
de máquina. Essa distinção entre o que todos os médicos devem saber para a
prática cotidiana e o que alguns médicos devem saber para conduzir inovação é
essencial.
Com a crescente
compreensão da inteligência artificial e de seu papel na área da saúde, conseguimos
entender que as previsões exageradas e prematuras de que a IA iria roubar
empregos e impessoalizar a atenção à saúde refletem uma compreensão equivocada
e limitada dessa tecnologia e de sua aplicação médica.
Os seus potenciais
benefícios, todavia, existem e já estão na mesa. Agora cabe a nós, que
exerceremos a medicina nas próximas décadas, fazermos o melhor proveito deles:
afinal, não só de cientistas de dados e engenheiros de software se faz o futuro
da Medicina.
Autora: Elena Caires
Instagram: @elena.caires
O texto é de total responsabilidade do autor e não representa a visão da sanar sobre o assunto.
Observação: material produzido durante vigência do Programa de colunistas Sanar junto com estudantes de medicina e ligas acadêmicas de todo Brasil. A iniciativa foi descontinuada em junho de 2022, mas a Sanar decidiu preservar todo o histórico e trabalho realizado por reconhecer o esforço empenhado pelos participantes e o valor do conteúdo produzido. Eventualmente, esses materiais podem passar por atualização.
Novidade: temos colunas sendo produzidas por Experts da Sanar, médicos conceituados em suas áreas de atuação e coordenadores da Sanar Pós.
