A inteligência artificial já está superando os médicos convencionais em precisão diagnóstica.

Dados publicados ontem na revista Nature, citados pelo Financial Times, indicam que a inteligência artificial alcançou desempenho igual ou superior ao dos médicos no diagnóstico e planejamento de tratamentos. Especialistas, no entanto, enfatizam que a IA ainda não é capaz de substituir com segurança os profissionais médicos em situações reais.

Fonte da imagem: Unsplash, Sasun Bughdaryan

Os modelos especializados Mira e Google Amie, testados pelos autores do estudo, demonstraram desempenho superior na identificação de sinais de câncer pancreático e pneumonia em pacientes, bem como na criação de planos de tratamento e diagnóstico, em comparação com médicos generalistas. Além disso, esses modelos de IA especializados fornecem aos pacientes recomendações médicas mais precisas do que as genéricas.

De acordo com Jacob Kather, que lidera a equipe de cientistas alemães que desenvolveu o modelo médico Mira, os agentes de IA são como um piloto automático em uma aeronave — eles podem assumir tarefas rotineiras para os médicos, mas a responsabilidade final permanece com o médico generalista. O Mira utiliza um banco eletrônico de registros médicos, escolhendo entre mais de 85.000 opções de prescrição. Ele foi treinado com dados de mais de 500 casos clínicos. O Mira demonstrou 87,1% de precisão no diagnóstico de oito condições, incluindo apendicite e embolia pulmonar, em comparação com 78,1% para um grupo de seis médicos.

O modelo Amie foi treinado no Google Gemini e testado em comparação com 21 médicos em 100 cenários típicos de consultas médicas descritos nas diretrizes do sistema de saúde do Reino Unido. Este modelo superou os médicos humanos tanto na seleção do tratamento quanto na prescrição de medicamentos. No entanto, especialistas alertam que os modelos de IA foram treinados com dados mais específicos do que aqueles que os médicos normalmente recebem dos pacientes. Rumo à realidadeTais modelos ainda não estão prontos para uso clínico, como enfatizam seus desenvolvedores. Na prática, os médicos precisam lidar com informações muito mais contraditórias e fragmentadas, o que complica a tomada de decisões. Além disso, o sucesso de Amie neste teste pode ser atribuído ao progresso geral dos modelos de IA de uso geral, e não à sofisticação de soluções médicas especializadas, observam os especialistas.