A revolução da Inteligência Artificial: para pacientes, promessas e desafios à frente

Por Anne Harding

Faixas de cores passam por uma imagem pulsante e em preto e branco no coração de um paciente. Eles representam sangue e são codificados por cores com base na velocidade: turquesa e verde para o fluxo mais rápido, amarelo e vermelho para o mais lento.
O vídeo em tempo real, que pode ser rotacionado e visualizado de qualquer ângulo, permite que os médicos detectem problemas como uma válvula cardíaca com vazamento ou uma falha no reparo cirúrgico com velocidade sem precedentes. E a tecnologia de imagem de inteligência artificial (AI) tornou isso possível.

"É bem simples, é como um videogame", disse Albert Hsiao, professor associado de radiologia da Universidade da Califórnia, em San Diego, que desenvolveu a tecnologia enquanto morava na Universidade de Stanford.

Há muita coisa acontecendo nos bastidores para apoiar essa simplicidade. Cada varredura de 10 minutos produz 2 a 10 gigabytes de dados. Para lidar com conjuntos de dados tão grandes e complicados, Hsiao e seus colegas da Arterys, empresa que ele ajudou a fundar em 2012 para desenvolver a tecnologia, decidiram construir a infraestrutura na Internet, onde pode ser acessada por servidores de outros pesquisadores.

E agora, pesquisadores de todo o mundo estão usando essa infraestrutura baseada em nuvem para compartilhar e testar modelos médicos de imagens de IA no Arterys Marketplace. "Tornamos quase tão fácil obter AI médica on-line quanto enviar um vídeo do YouTube", disse Christian Ulstrup, gerente de estratégia de produtos da Arterys.

A Arterys decidiu abrir sua plataforma de US$ 50 milhões a todos os interessados ​​- um movimento que levantou as sobrancelhas no mundo competitivo de assistência médica e medicina - porque a empresa percebeu que todo o potencial da tecnologia para transformar a medicina não poderia ser realizado sem colaboração de outras pessoas, explicou Ulstrup.

"Existem todos esses pesquisadores brilhantes, fundadores de startups e desenvolvedores individuais que estão trabalhando com modelos de aprendizado de máquina com os dados encontrados on-line", explicou Ulstrup. "O que é realmente de partir o coração é que muitos desses modelos que podem ser usados ​​para atender às necessidades clínicas não atendidas acabam morrendo em discos rígidos. Estamos apenas tentando conectar essas pessoas que realmente não têm um canal de comunicação".

Aqui está um vídeo da varredura cardíaca da AI em ação:
A inteligência artificial - basicamente, programas de computador ou máquinas que podem aprender - tem o potencial de abrir acesso e melhorar a qualidade de serviços de saúde e até reduzir custos, mas também traz riscos reais. As ferramentas de IA precisam ser "treinadas" com grandes quantidades de dados de alta qualidade e, para serem úteis, precisam ser robustas o suficiente para funcionar em qualquer ambiente. E o uso de IA treinada em dados tendenciosos pode prejudicar os pacientes.

AI como 'faca de dois gumes'
"É muito importante começarmos a analisar os vieses inconscientes nos dados para garantir que não forneçamos recomendações discriminatórias", disse o Dr. Kevin Johnson, presidente de informática biomédica do Centro Médico da Universidade Vanderbilt, em Nashville. Ele prefere o termo "inteligência aumentada" a "inteligência artificial", uma vez que a IA visa estender as habilidades dos clínicos, para não roubar seus empregos.

Uma aplicação importante da IA nos cuidados de saúde será identificar pacientes que estão em risco de resultados ruins, mas essas previsões são inúteis se os médicos não souberem como impedir esses resultados ou se os recursos não estiverem disponíveis para ajudar os pacientes, acrescentou Johnson. "Não temos a força de trabalho que desempenha o papel de luva do apanhador e podemos intervir e ajudar esses pacientes em risco", observou Johnson, especialmente em um sistema de saúde agora limitado ao limite pela pandemia de coronavírus.
"Acho que temos que pensar criativamente sobre como reestruturamos o sistema para apoiar alguns dos resultados que são do nosso interesse", afirmou.

Dr. Ravi Parikh é instrutor de ética médica e política de saúde na Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia, na Filadélfia. Ele ressaltou que "a IA e o aprendizado de máquina são uma espécie de faca de dois gumes, particularmente no meu campo de oncologia".

A IA provou seu potencial para interpretar imagens, por exemplo, diagnosticar câncer de pulmão a partir de uma tomografia computadorizada, mas quando se trata de usar a IA para apoiar decisões clínicas, como se esse paciente deve fazer quimioterapia ou se deve ir ao hospital, há um risco que não vai ajudar os pacientes ou pode até ser prejudicial, observou Parikh.

"Embora você possa ter uma IA precisa, no geral, se estiver caracterizando mal um resultado para um grupo específico de pacientes, você realmente deve questionar se vale a pena", disse ele.
Parikh acrescentou que o que está faltando no desenvolvimento da assistência médica em saúde tem sido estudos rigorosos e prospectivos para determinar se a tecnologia é realmente útil para os pacientes.

Assim como a Administração de Medicamentos e Alimentos dos EUA exige que as empresas farmacêuticas realizem ensaios clínicos para confirmar que seu produto é seguro e eficaz, disse Parikh, o FDA deve começar a exigir que os fabricantes de ferramentas de IA testem sua segurança e eficácia em humanos.
E, assim como a agência rastreia a segurança dos medicamentos assim que chega ao mercado, o FDA deve estabelecer estruturas para estudar se os algoritmos de IA que aprova estão aplicando vieses existentes, observou ele.
"Nós realmente precisamos começar a focar nisso, pois essas coisas estão indo para a clínica", disse Parikh.