Inteligência artificial aplicada no diagnóstico de doenças
Revisado e aprovado por médico Leonardo Biolatto
O diagnóstico de doenças sempre foi realizado por pessoal de saúde treinado. No entanto, os programas tecnológicos avançaram nos últimos anos, podendo servir de suporte. Iremos nos aprofundar um pouco mais sobre a inteligência artificial aplicada no diagnóstico de doenças.
A inteligência artificial e a medicina estão ligadas há muitos anos. De fato, vários estudos estabelecem que esse tipo de programa pode ser usado em quase todos os campos da saúde humana. No entanto, seu uso específico para diagnosticar doenças ainda não foi totalmente explorado.
Um grupo de especialistas de Birmingham concluiu que a inteligência artificial poderia ser aplicada no diagnóstico de doenças. De fato, acredita-se que poderia superar os humanos na identificação de certas patologias.
O que é inteligência artificial?
Primeiro, é essencial definir o que é inteligência artificial ou IA. Em termos simples, a IA é um conjunto de algoritmos que tentam replicar as habilidades cognitivas do ser humano. Embora pareça uma tecnologia distante, nós a usamos todos os dias sem nem perceber.
Funções comuns, como desbloqueio facial em telefones celulares ou assistentes de voz, são graças à IA. Essa tecnologia também é aplicada na agricultura, transporte, educação e finanças.
Na área médica, existem chatbots que solicitam automaticamente sintomas para diagnosticar patologias. Dessa forma, é possível saber se você tem uma doença comum, como pneumonia.
O que é deep learning?
Hoje existem várias formas de inteligência artificial. O mais utilizado no diagnóstico de doenças é o deep learning.
Isso nada mais é do que um ramo de machine learning, que permite que as máquinas aprendam automaticamente sem precisar ser programadas. Nesse sentido, os sistemas serão capazes de interpretar uma série de dados para fazer previsões.
Com o deep learning, os computadores aprendem por conta própria. Eles fazem isso através do reconhecimento de múltiplos padrões.
A principal característica é o uso de um sistema de neurônios artificiais em diferentes níveis. Em termos simples, o programa entende um dado no nível inicial. Em seguida, passa para um nível superior, onde é combinado com outros dados para produzir informações mais complexas.
A inteligência artificial pode diagnosticar doenças?
Agora que os conceitos de IA e deep learning estão um pouco mais claros, podemos explicar com mais detalhes o papel da inteligência artificial no diagnóstico de doenças. Recentemente, a primeira revisão de literatura sobre o assunto foi publicada no The Lancet Digital Health.
A pesquisa foi realizada no University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust. Os participantes revisaram cerca de 20.500 artigos, embora menos de 1% atendessem aos critérios de inclusão. Apesar de tudo, conseguiram concluir que a IA era capaz de detectar patologias com a mesma precisão que o homem.
As doenças diagnosticadas com IA variaram de câncer a problemas de visão. Os especialistas analisaram um total de 14 estudos, por meio dos quais determinaram que a IA diagnosticou a doença em 87% dos casos. O que ultrapassaria a equipe médica, que estava em um índice de sensibilidade de 86%.
Por sua vez, a tecnologia foi capaz de identificar uma pessoa saudável em 93% dos casos. Os profissionais de saúde também foram superados nesse quesito, atingindo apenas 91%.
Outros estudos sobre IA e saúde
O número de estudos envolvendo inteligência artificial no diagnóstico de doenças tem crescido exponencialmente nos últimos anos. Aliás, chegou mesmo a ser implementado no diagnóstico e tratamento de patologias emergentes, como a COVID-19.
Um estudo publicado no International Journal of Biological Sciences mostrou que a IA foi usada na análise de imagens para o diagnóstico de COVID-19. Dessa forma, o processo foi acelerado e o atendimento ao paciente foi agilizado em meio a uma pandemia.
Por outro lado, um artigo na revista Current Oncology determinou que a IA é usada no diagnóstico de diferentes tipos de câncer. De fato, as técnicas de triagem assistidas por inteligência artificial para câncer colorretal representam um passo crucial na redução da incidência de neoplasias.
A cardiologia também se beneficiou da IA. Essa tecnologia tornou-se uma ferramenta fundamental para o diagnóstico de doenças cardiovasculares. Isso porque analisa com mais precisão um ecocardiograma, por exemplo.
Uma tecnologia que ainda precisa ser aperfeiçoada
Os resultados da primeira revisão de literatura e outros estudos sobre a aplicação da inteligência artificial no diagnóstico de doenças são promissores. No entanto, é uma tecnologia recente que precisa ser refinada para reduzir a probabilidade de erros e vieses.
Por sua vez, a ausência de estudos comprovados e confiáveis sobre a aplicação dessa tecnologia dificulta seu progresso. Nesse sentido, resta esperar alguns anos e ver como as descobertas científicas evoluem para poder contar com a IA em qualquer centro de saúde do mundo.
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- Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl. 2004 Sep;86(5):334-8.
- Huang S, Yang J, Fong S, Zhao Q. Artificial intelligence in the diagnosis of COVID-19: challenges and perspectives. Int J Biol Sci. 2021 Apr 10;17(6):1581-1587.
- Mitsala A, Tsalikidis C, Pitiakoudis M, Simopoulos C, Tsaroucha AK. Artificial Intelligence in Colorectal Cancer Screening, Diagnosis and Treatment. A New Era. Curr Oncol. 2021 Apr 23;28(3):1581-1607.
- Zhou J, Du M, Chang S, Chen Z. Artificial intelligence in echocardiography: detection, functional evaluation, and disease diagnosis. Cardiovasc Ultrasound. 2021 Aug 20;19(1):29.
- Hashimoto DA, Witkowski E, Gao L, Meireles O, Rosman G. Artificial Intelligence in Anesthesiology: Current Techniques, Clinical Applications, and Limitations. Anesthesiology. 2020 Feb;132(2):379-394.
- Gupta R, Srivastava D, Sahu M, Tiwari S et al. Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Mol Divers. 2021 Aug;25(3):1315-1360.
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