Diagnóstico médico empregando inteligência artificial - é possível?

Se por um lado os avanços computacionais sobretudo no campo das redes neurais e em machine learning são inegáveis e até assombrosos, em certo nível, por outro, a ideia de um computador fazendo um atendimento médico sozinho é um objeto bem distante da realidade atual.

Há décadas softwares que empregam IA na prática médica são largamente utilizados pela indústria nas mais diversas frentes – desde a interpretação de exames simples até a sugestão do melhor posicionamento para determinado equipamento funcionar mais eficientemente. No entanto, o foco dessas soluções está longe de ser a substituição do profissional humano.

Conceituando

É possível definir inteligência artificial como o uso de tecnologias e computadores para simular comportamentos inteligentes, de forma semelhante ao comportamento de um humano. A primeira definição de IA, por John McCarthy em 1956, associa a ideia de IA à "ciência e a engenharia de construir máquinas inteligentes".

Afinal, o que um médico faz de tão especial que um computador não poderia fazer?

Sente. O médico sente. E sentir é parte fundamental do diagnóstico e tratamento correto. É sentindo que tem início a construção da relação médico-paciente, tão importante quanto o conhecimento técnico do profissional para o sucesso do atendimento. Dessa relação surge confiança. Sem confiança, é improvável que o tratamento seja sequer aceito. Medicina também é muito sobre tocar, sobre conversar, sobre construir uma parceria.

Ferramentas computacionais a serviço da equipe de saúde

Pelo já exposto, é notória a importância do profissional de saúde junto ao paciente. Porém, isso não implica em dizer que a inteligência artificial é uma ferramenta a ser descartada deste processo. Trabalhando como aliadas dos profissionais, redes neurais são ferramentas poderosas que podem oferecer mais velocidade e menor chance de erro ao trabalho do responsável pelo atendimento. Podem inclusive aprender no dia a dia com as decisões tomadas na prática clínica e com suas consequências, tornando-se cada vez mais eficientes. Neste aspecto, as redes neurais convolucionais (CNNs) demonstram especial relevância, sobretudo na interpretação de exames de imagem, já que aprendem a cada resultado.

E é mesmo no diagnóstico por imagem onde as redes neurais aparecem em destaque, ajudando os radiologistas a fechar diagnósticos e a tomar decisões clínicas. Um classificador pode definir se um tumor é benigno ou malígno, por exemplo, ou poderia responder se há um AVC e se este é isquêmico ou hemorrágico.

"Meu amigo, responda a pergunta" é o que você deve estar pensando a essa altura do post.

Então... No futuro vai ou não ser possível que IAs façam diagnósticos médicos?

Sim, de certa forma isso já ocorre. IAs auxiliam humanos, e a tendência atual é de que isso continue ocorrendo. No entanto, é improvável que as máquinas em algum momento passem a trabalhar sozinhas. Você entregaria seu futuro e sua vida nas mãos de um computador? Você confiaria a sua vida a um computador agindo por conta própria?

Talvez em pouco tempo com o poder da computação quântica seja possível obter avanços muito importantes – provavelmente chegando ao ponto de diagnósticos completos já associados à indicação de tratamento. É fato que seriam necessários avanços de hardware, em equipamentos capazes de fazer o exame físico completo, fazer manobras semiológicas e interpretar os resultados – no entanto, isso está longe de impossível.

Apesar disso, na medicina existem órgãos regulatórios, existem regras e questões complexas das quais não é fácil fugir. Nem fácil, nem aconselhável. Veja, a aprovação de medidas muito menos invasivas ao contato médico-paciente, como a telemedicina, onde um profissional especialista auxiliaria remotamente o trabalho de outro colega médico, foi foco de discussões entre profissionais médicos e tornou-se algo custoso e desgastante dentro do CFM.

Então, na opinião deste autor, será tecnicamente possível em breve, mas na prática os avanços se darão em passos lentos e graduais.