A IA substituirá os médicos que leem raios X ou apenas os tornará melhores do que nunca?

WASHINGTON – Quão bom um algoritmo teria que ser para assumir o seu trabalho?

É uma questão nova para muitos trabalhadores em meio à ascensão do ChatGPT e de outros programas de IA que podem manter conversas, escrever histórias e até gerar músicas e imagens em segundos.

Para os médicos que analisam exames para detetar cancro e outras doenças, no entanto, a IA está presente há cerca de uma década, à medida que mais algoritmos prometem melhorar a precisão, acelerar o trabalho e, em alguns casos, assumir partes inteiras do trabalho. As previsões variam desde cenários apocalípticos em que a IA substitui totalmente os radiologistas, até futuros ensolarados em que os liberta para se concentrarem nos aspectos mais gratificantes do seu trabalho.

Essa tensão reflete a forma como a IA está a ser implementada nos cuidados de saúde. Para além da tecnologia em si, muito depende da vontade dos médicos de depositarem a sua confiança — e a saúde dos seus pacientes — nas mãos de algoritmos cada vez mais sofisticados que poucos compreendem.

Mesmo dentro da área, as opiniões divergem sobre o quanto os radiologistas deveriam adotar a tecnologia.

“Algumas das técnicas de IA são tão boas que, francamente, acho que deveríamos aplicá-las agora”, disse o Dr. Ronald Summers, radiologista e pesquisador de IA do National Institutes of Health. “Por que estamos deixando essa informação simplesmente ficar na mesa?”

O laboratório de Summers desenvolveu programas de imagem auxiliados por computador que detectam câncer de cólon, osteoporose, diabetes e outras condições. Nenhum deles foi amplamente adotado, o que ele atribui à “cultura da medicina”, entre outros fatores.

Os radiologistas têm usado computadores para aprimorar imagens e sinalizar áreas suspeitas desde a década de 1990. Mas os programas de IA mais recentes podem ir muito mais longe, interpretando os exames, oferecendo um diagnóstico e até elaborando relatórios escritos sobre as suas descobertas. Os algoritmos são frequentemente treinados em milhões de raios X e outras imagens coletadas em hospitais e clínicas.

Em toda a medicina, o FDA aprovou mais de 700 algoritmos de IA para ajudar os médicos. Mais de 75% deles estão em radiologia, mas apenas 2% dos consultórios de radiologia utilizam essa tecnologia, de acordo com uma estimativa recente.

Apesar de todas as promessas da indústria, os radiologistas veem uma série de razões para serem cépticos em relação aos programas de IA: testes limitados em ambientes do mundo real, falta de transparência sobre como funcionam e questões sobre a demografia dos pacientes utilizados para os treinar.

“Se não sabemos em quais casos a IA foi testada, ou se esses casos são semelhantes aos tipos de pacientes que atendemos em nossa prática, todos ficam com uma dúvida se isso vai funcionar para nós, ” disse o Dr. Curtis Langlotz, radiologista que dirige um centro de pesquisa de IA na Universidade de Stanford.

Até o momento, todos os programas aprovados pelo FDA exigem que um ser humano esteja informado.

No início de 2020, a FDA realizou um workshop de dois dias para discutir algoritmos que poderiam operar sem supervisão humana. Pouco depois, os profissionais de radiologia alertaram os reguladores numa carta que “acreditam fortemente que é prematuro para a FDA considerar a aprovação ou autorização” de tais sistemas.

Mas os reguladores europeus aprovaram em 2022 o primeiro software totalmente automático que analisa e escreve relatórios de radiografias de tórax que parecem saudáveis ??e normais. A empresa por trás do aplicativo, Oxipit, está enviando seu pedido nos EUA ao FDA.

A necessidade de tal tecnologia na Europa é urgente, com alguns hospitais enfrentando atrasos de meses em exames devido à falta de radiologistas.

Nos EUA, esse tipo de triagem automatizada provavelmente demorará anos. Não porque a tecnologia não esteja pronta, de acordo com executivos de IA, mas porque os radiologistas ainda não se sentem confortáveis ??em entregar até mesmo tarefas rotineiras a algoritmos.

“Tentamos dizer a eles que estão tratando demais as pessoas e que estão desperdiçando muito tempo e recursos”, disse Chad McClennan, CEO da Koios Medical, que vende uma ferramenta de IA para ultrassonografias da tireoide, a grande maioria das quais são não canceroso. “Dizemos a eles: ‘Deixe a máquina dar uma olhada, você assina o relatório e pronto.’”

Os radiologistas tendem a superestimar sua própria precisão, diz McClennan. Uma pesquisa realizada por sua empresa descobriu que os médicos que visualizavam os mesmos exames de mama discordavam entre si em mais de 30% das vezes sobre a realização de uma biópsia. Os mesmos radiologistas chegaram a discordar de suas próprias avaliações iniciais em 20% das vezes, ao visualizarem as mesmas imagens um mês depois.

Cerca de 20% dos cânceres de mama não são detectados durante mamografias de rotina, de acordo com o Instituto Nacional do Câncer.

E há também o potencial para economia de custos. Em média, os radiologistas dos EUA ganham mais de US$ 350.000 anualmente, de acordo com o Departamento do Trabalho.

No curto prazo, os especialistas dizem que a IA funcionará como sistemas de piloto automático em aviões – desempenhando importantes funções de navegação, mas sempre sob a supervisão de um piloto humano.

Essa abordagem oferece garantias tanto aos radiologistas quanto aos pacientes, diz a Dra. Laurie Margolies, do sistema hospitalar Mount Sinai, em Nova York. O sistema usa IA de imagem mamária Koios para obter uma segunda opinião sobre ultrassonografias mamográficas.

“Direi aos pacientes: ‘Eu olhei para ele, e o computador olhou, e nós dois concordamos’”, disse Margolies. “Ouvir-me dizer que ambos concordamos, acho que isso dá ao paciente um nível de confiança ainda maior.”

Os primeiros ensaios grandes e rigorosos que testam radiologistas assistidos por IA em comparação com aqueles que trabalham sozinhos dão pistas sobre as melhorias potenciais.

Os resultados iniciais de um estudo sueco com 80.000 mulheres mostraram que um único radiologista trabalhando com IA detectou 20% mais cânceres entre mamografias do que dois radiologistas trabalhando sem a tecnologia.

Na Europa, as mamografias são revisadas por dois radiologistas para melhorar a precisão. Mas a Suécia, tal como outros países, enfrenta uma escassez de mão-de-obra, com apenas cerca de 70 radiologistas da mama num país de 10 milhões de habitantes.

Usar IA em vez de um segundo revisor diminuiu a carga de trabalho humano em 44%, de acordo com o estudo.

Ainda assim, o principal autor do estudo afirma que é fundamental que um radiologista faça o diagnóstico final em todos os casos.

Se um algoritmo automatizado não detectar um câncer, “isso será muito negativo para a confiança no cuidador”, disse a Dra. Kristina Lang, da Universidade de Lund.

A questão de quem seria responsabilizado em tais casos está entre as questões jurídicas espinhosas que ainda não foram resolvidas.

Um resultado é que os radiologistas provavelmente continuarão a verificar novamente todas as determinações de IA, para não serem responsabilizados por um erro. É provável que isso elimine muitos dos benefícios previstos, incluindo a redução da carga de trabalho e do esgotamento.

Somente um algoritmo extremamente preciso e confiável permitiria que os radiologistas realmente se afastassem do processo, diz o Dr. Saurabh Jha, da Universidade da Pensilvânia.

Até que tais sistemas surjam, Jha compara a radiologia assistida por IA a alguém que se oferece para ajudá-lo a dirigir, olhando por cima do ombro e apontando constantemente tudo na estrada.

“Isso não ajuda”, diz Jha. “Se você quiser me ajudar a dirigir, então você assume a direção para que eu possa sentar e relaxar.”

O Departamento de Saúde e Ciência da Associated Press recebe apoio do Grupo de Mídia Educacional e Científica do Howard Hughes Medical Institute e da Fundação Robert Wood Johnson. A é a única responsável por todo o conteúdo.

Este artigo foi gerado a partir de um feed automatizado de uma agência de notícias sem modificações no texto.

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