E se eu lhe dissesse que seus médicos consultarão um “colega robô” equipado com inteligência artificial com base em seu histórico médico para diagnosticar seu estado de saúde e prescrever medicamentos?
Durante décadas, a ideia de confiar o diagnóstico médico a uma máquina foi simplesmente considerada ficção científica. Agora, com o advento de modelos de linguagem sofisticados como GPT-3, essa possibilidade pode se tornar bastante real.
Diga trinta e três mil
Em dezembro, do mar de artigos científicos cada vez mais numerosos sobre inteligência artificial está marcado Prospectiva, um modelo médico de aprendizado de máquina desenvolvido por pesquisadores do King's College London (KCL).
Faz uso do GPT-3, o modelo que alimenta o popular chatbot “inteligente” ChatGPT, e um conjunto de dados baseado em 10 anos de registros eletrônicos de saúde reais. E o que ele faz? Ele prevê eventos médicos futuros, estima riscos, sugere diagnósticos alternativos ou prevê complicações em pessoas reais ou simuladas cujas informações são inseridas nele.
Ele não é o único “médico de IA” dando os primeiros passos. No final de 2022, o Google anunciado os últimos avanços da Med-PaLM, uma versão médica de seu enorme modelo Al chamado PaLM. O Med-Palm, como é fácil adivinhar pelo nome, é treinado em textos retirados da web e de livros médicos e otimizado com base em documentos médicos.
Aqui a discussão fica ainda mais interessante. O Med-Palm responde a perguntas médicas comuns que exigem respostas longas por escrito, e os médicos (reais) que o testaram estão vendo resultados absurdos. Quando começamos a falar sobre isso, em março de 2021, a precisão do modelo era de 75%. Hoje, 92,6% das respostas do Med-PaLM “estão de acordo com o consenso científico” – apenas 0,3% menos do que as respostas dadas por médicos humanos.
Ainda existem lacunas em algumas respostas e possíveis problemas de segurança que ainda não tornam o modelo pronto para uso clínico, mas é claro que esta IA está a fazer progressos muito rápidos.
Quão perto estamos de ver essas ferramentas médicas de IA em clínicas e hospitais?
Tome nota dessa previsão geral, depois eu explico. É provável que os modelos de IA médica atinjam um nível de competência clínica antes que todas as regras e limites necessários sejam estabelecidos pelos órgãos reguladores.
Por que escrevi isso para você? Porque provavelmente o maior obstáculo ao uso clínico da inteligência artificial médica será a privacidade.
Os criadores do Foresight no King's College afirmam que removeram qualquer informação potencialmente identificadora dos registros médicos eletrônicos usados para treinar a IA. Até a presença de doenças raras com menos de 100 amostras. Isto elimina (ou pelo menos reduz) o risco de identificação do paciente, mas também limita as capacidades do sistema.
De qualquer forma, para responder à questão do timing, os técnicos afirmam que é necessário mais um ano para “blindar” a segurança destes sistemas médicos. Ok, em 2024 essas coisas estarão prontas: nesse ponto (vamos voltar à regra geral), sua adoção será apenas um fato político. Normativo.
dúvidas pessoais
Imagino que a precisão das respostas e a transparência do processo de tomada de decisão não sejam as únicas coisas a avaliar antes de utilizar um “médico robô”. Será necessário perceber, por exemplo, se a inteligência artificial médica é “justa”, e não tendenciosa para determinados grupos de pessoas, talvez devido a uma “formação” parcial.
Além disso, será necessário limitar as “alucinações” que por vezes levam estes sistemas médicos de inteligência artificial a dar respostas aparentemente precisas, mas contaminadas por erros trágicos.
Como sempre, a palavra final cabe a nós: mas dados os resultados destes modelos preliminares, é uma questão de “quando”, não de “se”. Os médicos em breve serão auxiliados em seus diagnósticos pela inteligência artificial.
