EXPERIÊNCIAS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SAÚDE

Em trabalho recente, Mukherjee (2010) relata a experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que armazena, numa rede neural de computação, 130 mil imagens de lesões da pele classificadas por dermatologistas. O sistema usa algoritmos que reconhecem imagens e suas características (pattern recognition). Em junho de 2015, Thrun e equipe começaram a validar o sistema usando um conjunto de 14 mil imagens que haviam sido diagnosticadas por dermatologistas, solicitando que o sistema reconhecesse três tipos de lesão: benignas, malignas e crescimentos não cancerosos. O sistema acertou 72% das vezes, comparado com um acerto de 66% obtido por dermatologistas qualificados. A experiência de Thrun foi ampliada para incluir 25 dermatologistas e uma amostra de 2 mil casos biopsiados. A máquina continuou sendo mais acurada. O desafio é diagnosticar e intervir precocemente. O reconhecimento de imagens feito por Inteligência Artificial (IA) poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas. O computador pode acertar o knowwhat, mas o médico, conversando com seu paciente, explica o know-why, ou seja, não explica o porquê nem alivia a angústia do paciente. [Adaptado].

Fonte: LOBO, Luiz Carlos. Inteligência Artificial e Medicina. Rev. bras. educ. med., 41 (2), abr./jun. 2017. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/1981-52712015v41n2esp>. Acesso em: 25 ago. 2022. (Adaptado).