Inteligência artificial ajuda na medicina diagnóstica

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Inteligência Artificial (IA) é o ramo da ciência da computação que trata da simulação da inteligência humana por máquinas, incluindo a resolução de problemas e o aprendizado. Na área da saúde, é usada na obtenção de diagnósticos mais precisos — no exame de ressonância magnética, por exemplo — e tratamentos mais eficientes, além de diversas outras aplicabilidades.

De modo geral, seu uso está diretamente ligado ao desenvolvimento econômico e social, já que permite explorar novos níveis de conhecimento, abrir margem para descobertas e solucionar desafios da humanidade.

A diversificação e a intensificação das aplicações de IA demonstram avanços também na prevenção de doenças, medicina personalizada, qualidade da assistência, pesquisas clínicas, desenvolvimento de medicamentos e redução de custos. Além disso, segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS), promove eficiência na gestão de recursos e na ampliação do acesso, promoção, gestão e planejamento de saúde.

Aplicabilidade da IA na rotina médica

Na rotina médica, a IA pode ainda poupar tempo dos profissionais da área da saúde, de maneira que estes possam focar seus esforços nos cuidados especializados e complexos, dedicando-se ainda mais aos pacientes.

Em artigo à imprensa, Sidney Klajner, membro do Conselho Superior de Gestão em Saúde, da Secretaria de Saúde do Estado de São Paulo e do Conselho Superior de Combate às Doenças Infecciosas (SP), ressalta que o diagnóstico correto de doenças requer anos de treinamento especializado.

Ele enfatiza que esse é um processo árduo, e que as técnicas de aprendizagem de máquinas (machine learning) trazem avanços para o processo, de modo que o tornam mais rápido, barato e acessível. Como exemplo, lembra que a IA já é usada para detectar câncer de pulmão e derrames por meio de tomografias.

Além disso, a tecnologia também é utilizada para:

avaliar risco de doenças cardíacas a partir de imagens de ressonância magnética do coração e eletrocardiogramas;
buscar por indícios de retinopatia diabética em imagens de fundo de olho;
classificar lesões cutâneas com base em fotografias.

No que diz respeito ao desenvolvimento de medicamentos, a IA ajuda na identificação de quais estruturas moleculares do organismo determinadas drogas podem agir — os chamados alvos terapêuticos — e na seleção de moléculas que devem ser ligadas a elas para surtir o efeito desejado.

Nesse sentido, Klajner esclarece que o objetivo da medicina personalizada é selecionar os melhores tratamentos, inclusive medicamentosos, a partir da individualidade do paciente. Assim, as chances de avanço e sucesso da IA na saúde aumentam conforme cresce o volume de dados disponíveis — tanto de exames de imagens quanto de análises genômicas e testes laboratoriais — e a capacidade de processamento dos algoritmos.

Desafios éticos do uso de IA na saúde

Caso a IA não seja aplicada de maneira ética, segura e responsável, os riscos e danos podem ser altos.

Apontamentos são feitos por Rony Vainzof, diretor do Departamento de Defesa e Segurança da Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (Fiesp), coordenador do Grupo de Trabalho de Segurança e Defesa Cibernética e coautor do livro “Inteligência Artificial — Sociedade, Economia e Estado” (Thomson Reuters — Revista dos Tribunais), também em artigo à imprensa.

O especialista destaca que esses erros podem ser motivados por um treinamento ou aprendizado insuficiente. Outra possibilidade é o próprio modelo de IA ser falho, ou seja, partir de premissas equivocadas, como preconceitos enraizados e institucionalizados por desenvolvedores e usuários.

Vale lembrar que esses vieses nem sempre são conscientes, mas podem influenciar escolhas e se espalhar negativamente no corpo dos algoritmos. Por exemplo, grupos de pessoas que não estejam representadas devidamente nos bancos de dados para treinamento das aplicações.

Isso pode acontecer no caso da aplicação de IA para detectar câncer de pele a partir de dados para treinar o modelo somente de populações de pele clara. Nessa circunstância, como explica Vainzof, o algoritmo provavelmente não será relevante ou adequado para a detecção em pessoas com diferentes raças e etnias.

Princípios éticos para o uso da IA na saúde

A OMS elenca princípios éticos para o uso de IA na saúde diante da importância dessas questões no setor.

Autonomia humana

O primeiro faz referência à autonomia humana, no sentido de que pessoas permaneçam no controle dos sistemas de saúde e das decisões médicas mesmo com o uso de IA.

Provedores e usuários dessas tecnologias precisam ter informações suficientes para fazer uso eficaz e seguro dos sistemas de IA. Já os pacientes devem compreender o papel que ela desempenha no cuidado. Junto a isso, a utilização de IA respeita a proteção de dados pessoais e os direitos de privacidade.

Bem-estar, segurança humana e interesse público

Um dos princípios estabelecidos pela OMS enfatiza que as tecnologias de IA não podem prejudicar as pessoas, por isso é necessário manter atenção a questões como bem-estar, segurança humana e interesse público.

Para tal, os desenvolvedores das aplicações precisam atender aos requisitos regulatórios de segurança, precisão e eficácia. Além do mais, medidas de controle e melhoria de qualidade estarão sempre disponíveis ao longo do tempo do uso de IA.

Transparência, explicabilidade e inteligibilidade

O terceiro princípio da OMS diz sobre transparência, explicabilidade e inteligibilidade. Isso significa que as tecnologias de IA precisam ser compreensíveis para desenvolvedores, reguladores, usuários, profissionais da saúde e pacientes. Deve-se adotar medidas de transparência e explicabilidade.

Já a transparência envolve informações documentadas ou publicadas antes do projeto.

Responsabilidade e prestação de contas

De acordo com a OMS, as partes interessadas são responsáveis por garantir que a IA seja utilizada em condições apropriadas e por pessoal devidamente capacitado, com pontos de supervisão humana. Caso algo dê errado, agentes identificáveis precisam ser responsabilizados para reparação de grupos ou indivíduos afetados negativamente por decisões baseadas em algoritmos.

Inclusão e equidade

As tecnologias de IA não devem codificar e propagar preconceitos em detrimento de nenhum grupo, principalmente em relação aos que já são marginalizados. As tecnologias de IA, pelo contrário, minimizam as disparidades de poder que surgem “entre provedores e pacientes, formuladores de políticas e pessoas, e entre empresas e governos que criam e implantam tecnologias de IA e aqueles que as utilizam”.

Responsiva e sustentável

A avaliação de usuários e desenvolvedores em relação à IA e seus efeitos deve ser viabilizada, e essas pessoas precisam ter seus pontos de vista considerados. Além disso, os sistemas são projetados para minimizar consequências ambientais e aumentar a eficiência energética.

Para garantir a sustentabilidade, governos e empresas têm que lidar com questões de capacitação e treinamento de profissionais de saúde para que se adaptem ao uso de sistemas de IA e possíveis mudanças nas relações de empregos.

Fonte: https://respostas.sebrae.com.br/inteligencia-artificial-ajuda-na-medicina-diagnostica/