Área da saúde ainda vê IA com desconfiança

O MIT Technology Review, portal de notícias do Instituto de Tecnologia de Massachussetts, entrevistou a professora Regina Barzilay, do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT. Ela foi a vencedora do Prêmio Squirrel AI de Inteligência Artificial para o Benefício da Humanidade, um novo prêmio que reconhece pesquisas de destaque em IA. O prêmio em dinheiro é de US$ 1 milhão, fornecido pela empresa chinesa de educação online Squirrel AI.
Ela sobreviveu a um câncer de mama em 2014 e desde então voltou suas pesquisas para algoritmos de Machine Learning e IA para detectar câncer e desenvolver novos medicamentos.

Regina conta que a IA ainda não tem aceitação na área da saúde, mas espera que, até pela visibilidade do prêmio, a comunidade de pesquisadores se sinta estimulada a avançar neste campo. Em sua opinião, a tecnologia pode ajudar as pessoas em áreas que são cruciais para o bem-estar e até preservar vidas.
Segundo a professora, no momento a IA está florescendo em aplicações onde o custo do fracasso é muito baixo. Se o Google fizer uma tradução errada ou um chatbot der uma informação sem sentido, nada muito grave ocorre. Mas isso não vai funcionar para um médico. Se o paciente receber um tratamento errado ou um diagnóstico equivocado, as implicações serão sérias. “Muitos algoritmos podem realmente fazer coisas melhor do que os humanos. Mas sempre confiamos em nossas próprias intuições, em nossa mente. Precisamos dar aos médicos razões para confiar na IA, mas isso ainda está longe de acontecer”, afirmou Regina.
Ela explica na entrevista que toda mamografia tem manchas brancas que podem ou não ser câncer, e o médico deve decidir quais devem passar por biópsia, muito baseado em sua experiência e na intuição. Mas esse é exatamente o tipo de decisão que a IA baseada em dados pode ajudar a tomar de uma forma muito mais sistemática e precisa.
A maioria das perguntas médicas, de como o paciente responderá ao tratamento ou ao medicamento, é respondida por meio de modelos estatísticos, mas que podem levar a erros. É o mesmo com a IA. “Não acho bom esperar até desenvolvermos uma IA perfeita, pois isso não vai acontecer tão cedo. A questão é como usar seus pontos fortes e evitar seus pontos fracos”. diz.
A saúde ainda é um campo novo para a IA. Regina faz uma analogia com a evolução da indústria. “Na época em que a tecnologia passou da energia a vapor para a eletricidade, as primeiras tentativas de levar eletricidade à indústria não tiveram muito sucesso, porque as pessoas simplesmente tentavam replicar as máquinas a vapor. Acho que algo semelhante está acontecendo agora com a IA”, disse. “Precisamos descobrir como integrá-la em muitas áreas diferentes, não apenas saúde, mas educação, design de materiais, planejamento urbano e assim por diante. Obviamente, há mais a ser feito no lado da tecnologia, incluindo a criação de algoritmos melhores. Estamos trazendo essa tecnologia para ambientes altamente regulados, porém ainda não sabemos como fazer isso”, concluiu.
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