Um novo estudo realizado pelo Google, ao que parece, demonstra as perspectivas de desenvolvimento da assistência médica com a ajuda da inteligência artificial. De fato, mostra uma ameaça.
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No início do mês, os cientistas do Google entraram em manchetes de jornais graças a um estudo que afirmava que seu sistema de inteligência artificial poderia superar especialistas humanos na detecção de câncer de mama em mamografias. Parecia uma grande vitória e outro exemplo de como a IA logo muda de assistência médica: mais tumores de câncer! MENOS FALSO RESULTADOS POSITIVOS! Uma maneira mais eficaz e barata de fornecer atendimento médico de alta qualidade!
Segure seus sinais de exclamação. Os cuidados de saúde da máquina podem nos trazer muitas vantagens nos próximos anos, mas eles dependerão de como us á-lo. Se os médicos fizerem perguntas incorretas, se usarem a inteligência artificial no trabalho, guiadas por premissas errôneas, a tecnologia não terá sucesso. Ela pode até fortalecer nossos erros anteriores.
Em certo sentido, foi exatamente isso que aconteceu com o trabalho recente do Google. Ela tenta repetir e, em seguida, supera os resultados humanos no fato de que inerentemente é uma intervenção médica profundamente errônea. Se você não seguiu as décadas de disputas sobre triagem de câncer, elas se resumem ao seguinte: Quando você sujeita as pessoas sem sintomas de mamografia e similares, como resultado, você encontrará muitas coisas que parecem câncer, mas nunca ameaçará alguém a vida de outra pessoa. Com o desenvolvimento da ciência da biologia do câncer e a extensão generalizada da triagem, os pesquisadores perceberam que nem todo tumor está destinado a se tornar mortal. De fato, muitas pessoas sofrem de formas lentas de câncer, que na verdade não representam um perigo para sua saúde. Infelizmente, os testes de triagem padrão acabaram sendo os mais eficazes para detectar exatamente esses tumores – crescendo lentamente, que são melhor ignorados.
Em teoria, isso não é tão ruim. Se um teste de rastreio revelar um cancro inofensivo, pode simplesmente ignorá-lo, certo? O problema é que no momento do rastreio é quase impossível determinar se uma determinada neoplasia é perigosa ou se não há motivo para preocupação. Na prática, a maioria dos médicos tende a ver qualquer cancro detectado como uma ameaça potencial, e se as mamografias realmente salvam vidas é um debate acalorado. Alguns estudos sugerem que sim, outros dizem que não, mas mesmo se considerarmos as interpretações mais otimistas da literatura pelo seu valor nominal, o número de vidas salvas por esta intervenção massiva e generalizada é pequeno. Alguns investigadores calcularam mesmo que a mamografia é geralmente prejudicial para a saúde dos pacientes, o que significa que os seus danos cumulativos em termos de tratamento excessivo e tumores causados pela sua radiação superam qualquer benefício.
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Por outras palavras, sistemas de inteligência artificial como o desenvolvido pela Google prometem combinar humanos e máquinas para tornar o cancro mais fácil de diagnosticar, mas também têm o potencial de exacerbar problemas existentes, como testes excessivos, diagnósticos excessivos e tratamentos excessivos. Nem está claro se as melhorias nas taxas de falsos positivos e falsos negativos relatadas este mês se traduzirão no uso no mundo real. Um estudo do Google descobriu que a inteligência artificial teve melhor desempenho do que os radiologistas que não foram treinados especificamente para examinar mamografias. Ele conseguirá superar uma equipe de especialistas mais especializados? É difícil dizer sem testar. Além disso, a maioria das imagens obtidas no estudo foi criada com aparelhos de imagem fabricados por uma única empresa. Ainda não está claro se esses resultados se estenderão a imagens obtidas com outros dispositivos.
O problema vai além da triagem do câncer de mama. Em parte, a atratividade da IA reside no fato de que pode examinar muitos dados familiares e identificar variáveis que não suspeitamos. Em princípio, essa habilidade pode nos ajudar a diagnosticar qualquer doença em um estágio inicial, assim como os movimentos sismógrafos quase imperceptíveis podem alertar sobre os terremotos.(Mas às vezes essas variáveis ocultas não são realmente importantes. Por exemplo, seu conjunto de dados pode ser obtido de uma clínica de câncer que está aberta ao exame de câncer de pulmão apenas às sexta s-feiras. Como resultado, um algoritmo de inteligência artificial pode decidir que as fotos tiradas Às sexta s-feiras, é mais provável que seja câncer de pulmão. Esse relacionamento trivial será colocado na fórmula para fazer outros diagnósticos.
Mesmo que sejam precisos, o diagnóstico precoce de doenças nem sempre pode ser bom. Outros projetos recentes do Medical II foram destinados à detecção precoce da doença e do autismo de Alzheimer – duas doenças, onde a detecção mais rápida provavelmente não mudará muito o resultado do paciente. Esses projetos permitem que você demonstre como o algoritmo pode aprender a definir os sinais que ensinamos a encontrar, mas não são realizações que mudarão a vida dos pacientes para melhor.
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Alguns tipos de uso de algoritmos e aprendizado de máquina também podem criar novos problemas que causam perplexidade entre os médicos. Considere a função do Apple Watch que permite identificar a fibrilação atrial – o tipo de arritmia cardíaca, que é um fator de risco para AVC. A arritmia por meio de um pouco é tratada com a ajuda do afinamento de drogas, que têm efeitos colaterais que podem transformar uma ligeira queda em uma lesão ameaçadora da vida. Se um derrame realmente ameaçar você, você deve correr esse risco. Mas o que fazer com pessoas cuja arritmia tremeluzente foi registrada por horários inteligentes? Tradicionalmente, esta doença é diagnosticada quando uma pessoa chega ao médico com queixas de sintomas; Agora, a Apple está assistindo pessoas saudáveis sem sintomas e encontrando novos casos que podem nunca ter aparecido na clínica. Não está claro se esse grupo de pacientes receberá o mesmo benefício puro do tratamento.
“Não sabemos que essas duas populações são as mesmas”, diz um Hungathesh Murti, cardiologista do Centro Cardiovascular de Frankel em Ann-Arbor, Michigan. Uma abordagem mais frutífera seria o uso da inteligência artificial para identificar pessoas que obtêm o O maior benefício dos métodos de tratamento disponíveis “.
