Por Robert Preidt
Um novo estudo lança dúvidas sobre as alegações de que a inteligência artificial (IA) é igual ou supera a capacidade dos especialistas humanos em interpretar imagens de exames.
Muitos estudos anteriores eram de baixa qualidade e podem ter exagerado em relação aos benefícios da IA, que podem representar um risco para a segurança de milhões de pacientes, afirmaram os autores do estudo.
Os pesquisadores revisaram dois ensaios clínicos randomizados e 81 estudos não randomizados publicados na última década que compararam o desempenho de um algoritmo de aprendizado profundo para interpretar imagens médicas com médicos especialistas.
O aprendizado profundo é um ramo da IA que mostrou uma promessa particular em imagens médicas, observaram os autores do estudo.
Dos estudos não randomizados, apenas nove foram prospectivos (eles rastrearam e coletaram informações sobre pacientes ao longo do tempo), e apenas seis envolveram cenários clínicos reais (“do mundo real”), disseram os pesquisadores.
Mais de dois terços (58 de 81) dos estudos não randomizados tiveram um alto risco de viés devido a problemas no escopo do estudo, e a adesão a padrões de relatórios reconhecidos costumava ser ruim.
Três quartos dos estudos afirmaram que o desempenho da IA foi pelo menos comparável ou melhor do que o de médicos especialistas, e apenas 31 (38%) disseram que outros estudos ou ensaios prospectivos eram necessários, de acordo com a revisão publicada em 25 de março de 2020 no BMJ.
As descobertas sugerem que “existem muitas alegações exageradas sobre equivalência com (ou superioridade sobre) médicos, o que apresenta um risco potencial para a segurança do paciente e a saúde da população no nível social”, de acordo com a autora do estudo Myura Nagendran, pesquisadora acadêmica da Imperial College London e colegas.
A linguagem excessivamente positiva “deixa esses estudos suscetíveis de serem mal interpretados pela mídia e pelo público”, alertaram os pesquisadores em um comunicado de imprensa da revista.
“Maximizar a segurança do paciente garantindo que desenvolvamos uma base de evidências de alta qualidade e relatada de forma transparente no futuro”, concluiu a equipe.
