O que é? Cientistas americanos e chineses desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de diagnosticar doenças – desde gripe à meningite - em crianças com alta precisão após analisar uma série de informações, como sintomas, histórico, resultados laboratoriais e outros. Para isso, eles pegaram dados médicos de 600 mil pacientes que passaram por um hospital pediátrico na cidade de Guangzhou, no sul da China, em um período de 18 meses. Estes dados foram rotulados de acordo com algumas condições médicas (por exemplo, pescoço rígido é relacionado à meningite) e depois o algoritmo foi “alimentado” com eles, para que pudesse analisa-los. A partir daí, quando informações escritas e em imagens de novas consultas eram fornecidas ao algoritmo, o mesmo conseguia fazer conexões e associações ao conhecimento que havia adquirido com a primeira leva de dados que recebeu. O desempenho foi excelente: em diagnósticos de asma, a precisão foi acima de 90%, enquanto a de médicos neste estudo variou entre 80% e 94%; em doenças gastrointestinais foram 87% de acurácia, já os médicos entre 82% e 90%. O estudo foi publicado na revista Nature Medicine.
Por que é importante? O uso de inteligência artificial têm sido testado em diversos setores e a saúde é um dos mais promissores, especialmente no auxílio a médicos na hora de diagnosticar pacientes. Um estudo de 2014 mostrou que, nos EUA, uma em cada 20 pessoas atendidas em hospitais e clínicas recebem um diagnóstico errado. O algoritmo, neste caso, poderia ser uma segunda opinião importante, capaz não só de salvar vidas, como diminuir os bilhões em custos relacionados a estes erros em análises. Países onde há escassez de médicos, especialmente os em desenvolvimento, se beneficiariam ainda mais com estas ferramentas. O único problema é que qualquer aplicação com inteligência artificial necessita de muitos dados para ter utilidade e estes dados precisam ser relevantes e bem classificados. E, no caso da saúde, o histórico clínico de pacientes é invariavelmente mal gerido, com o mesmo paciente tendo dados espalhados por diversos locais ao invés de algo unificado. Há também a questão da privacidade e as regulações cada vez mais estritas para se conseguir ter acesso a dados em geral, especialmente médicos.
E agora? Apesar da ótima performance, ainda há um longo caminho a ser percorrido. Uma das maiores limitações da inteligência artificial atualmente é o que chamam em inglês de black box (caixa-preta em português): os desenvolvedores destes algoritmos simplesmente não conseguem explicar porque e como estes chegam às conclusões. Muitos pesquisadores da área têm experimentado meios de se identificar a “linha de raciocínio” destes sistemas, sem muito sucesso, entretanto. Como se trata de saúde, ter uma explicação clara sobre os motivos do diagnóstico é fundamental não só para aprovação dos órgãos reguladores, como, principalmente, para confiabilidade dos pacientes. Até lá, muitos testes clínicos precisarão ser realizados até que se chegue em um algoritmo com capacidade suficiente para se tornar um braço direito dos médicos.
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