Os benefícios que a inteligência artificial pode trazer na área da medicina já são claros. No entanto, um temor sobre o avanço da tecnologia existe. A IA poderá substituir os médicos no futuro?
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IA e a medicina
- Pesquisadores de Harvard apresentaram recentemente um estudo demonstrando que o ChatGPT superou estudantes de medicina e passou no Exame de Licenciamento Médico dos Estados Unidos.
- Essas ferramentas de IA podem ser divididas em duas categorias principais.
- A primeiro diz respeito ao aprendizado de máquina, que usa algoritmos para permitir que os computadores aprendam padrões a partir de dados e façam previsões.
- Esses algoritmos podem ser treinados em uma variedade de tipos de dados, incluindo imagens.
- A segunda categoria engloba o processamento de linguagem natural, que é projetado para compreender e gerar a linguagem humana.
- Essas ferramentas permitem que um computador transforme a linguagem humana e o texto não estruturado em dados organizados e legíveis por máquina.
- Eles aprendem com uma infinidade de decisões humanas de tentativa e erro e emulam as respostas de uma pessoa.
- Enquanto os modelos de aprendizado de máquina podem ser treinados para executar tarefas específicas, modelos de linguagem grandes podem entender e gerar textos, tornando-os especialmente úteis para replicar interações com provedores.
- Atualmente, especialidades como radiologia, patologia e cardiologia já estão usando a IA para análise de imagens, leitura de ressonâncias magnéticas, avaliação de lâminas patológicas ou interpretação de eletrocardiogramas.
- O Google Brain AI, por exemplo, desenvolveu um software que analisa imagens da parte de trás do olho para diagnosticar edema macular diabético e retinopatia diabética, duas causas comuns de cegueira.
- Já o “Watson for Oncology” da IBM usa a tecnologia para ajudar os oncologistas a tomar decisões mais informadas sobre tratamentos contra o câncer, enquanto o Google Health está desenvolvendo o DeepMind Health para criar ferramentas semelhantes.
Futuro é promissor
- Hoje, existem poucos modelos de linguagem clínica, e mesmo os maiores possuem um número relativamente pequeno de parâmetros.
- À medida que a qualidade e o escopo dos dados clínicos disponíveis para o treinamento desses grandes modelos linguísticos continuam a crescer, suas capacidades também aumentarão.
- Mesmo que o estágio atual de desenvolvimento não esteja pronto para remover completamente os médicos do ciclo de tomada de decisão, essas ferramentas aumentarão cada vez mais a produtividade dos provedores e, em muitos casos, começarão a substituí-los.
Com informações de CNBC.
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