Os resultados de uma pesquisa divulgada este ano, feita pela American Medical Association, mostra que ao mesmo tempo em que os médicos estão animados com o potencial da IA para aumentar a precisão do diagnóstico, personalizar tratamentos e reduzir os encargos administrativos, também estão preocupados com os vieses dessa ferramenta e com a privacidade dos dados dos pacientes.
Cerca de 30% dos 1081 respondentes disseram que enxergam vantagens no uso da IA, embora apenas 38% tenham afirmado usar a ferramenta até o momento em que a pesquisa foi feita. Além disso, 56% apontaram que a IA pode ser uma oportunidade para lidar melhor com os encargos administrativos por meio da automação, e 41% disseram que estavam igualmente entusiasmados e preocupados com os possíveis usos da IA na área da saúde.
Na oftalmologia, Travis Redd, professor assistente de oftalmologia no Casey Eye Institute Oregon Health and Science University, disse em entrevista ao Ophthalmology Times que a IA foi implementada principalmente para triagem autônoma e retinopatia diabética nas práticas. Ele apontou que, até agora, existem apenas três softwares habilitados para IA autorizados pela FDA sendo usados como dispositivos médicos para triagem automatizada de retinopatia diabética nos EUA.
O fato de haver poucos modelos de IA disponíveis é um desafio para os oftalmologistas, segundo ele. “Os conjuntos de dados que temos para treinar e avaliar modelos de IA são relativamente pequenos em comparação com a maioria dos modelos de aprendizado profundo”, disse Redd. Ele ainda ressaltou que “é muito mais difícil compartilhar e agregar dados na saúde do que em ambientes não relacionados à essa área devido à necessidade de proteger a privacidade do paciente e as barreiras administrativas entre as instituições e o compartilhamento de dados.”
Apesar dos desafios, Redd acredita que, no futuro, a IA proporcionará benefícios como o aumento à acessibilidade de tratamentos. Ele também ressaltou a necessidade de as empresas desenvolvedoras de soluções de IA envolver os médicos no desenvolvimento das ferramentas. “A maioria das pessoas com experiência em aprendizado de máquina não tem experiência clínica. É preciso que os oftalmologistas estejam envolvidos desde o início do processo de desenvolvimento do modelo para garantir que os mesmos façam sentido e respondam a perguntas clinicamente significativas”, apontou.
Fonte: Ophthalmology Times
