Em um estudo da Universidade de Harvard, a IA apresentou diagnósticos mais precisos do que os médicos do pronto-socorro
Um novo estudo analisa o desempenho de grandes modelos de linguagem em diversos contextos médicos, incluindo casos reais de pronto-socorro — onde pelo menos um modelo pareceu ser mais preciso do que os médicos humanos.
Um novo estudo analisa o desempenho de grandes modelos de linguagem em diversos contextos médicos, incluindo casos reais atendidos em pronto-socorros — onde pelo menos um modelo pareceu ser mais preciso do que os médicos humanos.
O estudo foi publicado esta semana na revista *Science* e é fruto de um trabalho de uma equipe de pesquisa liderada por médicos e cientistas da computação da Harvard Medical School e do Beth Israel Deaconess Medical Center. Os pesquisadores afirmaram ter realizado diversos experimentos para comparar os modelos da OpenAI com os médicos humanos.
Em um experimento, os pesquisadores se concentraram em 76 pacientes que chegaram ao pronto-socorro do Beth Israel, comparando os diagnósticos oferecidos por dois médicos assistentes com aqueles gerados pelos modelos o1 e 4o da OpenAI. Esses diagnósticos foram avaliados por dois outros médicos assistentes, que não sabiam quais eram de origem humana e quais eram da IA.
“Em cada ponto de contato diagnóstico, o o1 teve um desempenho nominalmente melhor ou equivalente ao dos dois médicos assistentes e do 4o”, afirmou o estudo, acrescentando que as diferenças “foram especialmente pronunciadas no primeiro ponto de contato diagnóstico (triagem inicial no pronto-socorro), onde há menos informações disponíveis sobre o paciente e maior urgência para tomar a decisão correta”.
No comunicado de imprensa da Harvard Medical School sobre o estudo, os pesquisadores enfatizaram que não “pré-processaram os dados de forma alguma” — os modelos de IA receberam as mesmas informações que estavam disponíveis nos prontuários eletrônicos no momento de cada diagnóstico.
Com essas informações, o modelo o1 conseguiu oferecer “o diagnóstico exato ou muito próximo” em 67% dos casos de triagem, em comparação com um médico que acertou o diagnóstico exato ou próximo em 55% das vezes e com o outro, que acertou em 50% das vezes.
“Testamos o modelo de IA contra praticamente todos os parâmetros de referência, e ele superou tanto os modelos anteriores quanto nossas referências médicas”, disse Arjun Manrai, que dirige um laboratório de IA na Harvard Medical School e é um dos principais autores do estudo, no comunicado à imprensa.
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Para ser claro, o estudo não afirmou que a IA está pronta para tomar decisões reais de vida ou morte na sala de emergência. Em vez disso, ele afirmou que as descobertas mostram uma “necessidade urgente de ensaios prospectivos para avaliar essas tecnologias em ambientes reais de atendimento ao paciente”.
Os pesquisadores também observaram que estudaram apenas o desempenho dos modelos quando alimentados com informações baseadas em texto, e que “estudos existentes sugerem que os modelos de base atuais são mais limitados no raciocínio sobre entradas não textuais”.
Adam Rodman, médico do Beth Israel e um dos principais autores do estudo, disse ao Guardian que “não há, no momento, uma estrutura formal de responsabilização” em torno dos diagnósticos de IA, e que os pacientes ainda “querem que seres humanos os orientem em decisões de vida ou morte [e] os orientem em decisões desafiadoras sobre tratamentos”.
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Anthony Ha é editor de fim de semana do TechCrunch. Anteriormente, ele trabalhou como repórter de tecnologia na Adweek, editor sênior na VentureBeat, repórter de governo local no Hollister Free Lance e vice-presidente de conteúdo em uma empresa de capital de risco. Ele mora na cidade de Nova York.
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Pontos-chave
- A IA demonstrou maior precisão em diagnósticos em comparação com médicos humanos em um ambiente de pronto-socorro.
- O estudo enfatiza a importância de dados não processados e a transparência no uso de informações médicas.
- A adoção de IA na saúde pode exigir investimentos em tecnologia e treinamento, mas pode melhorar a qualidade do atendimento.
Análise editorial
O estudo da Universidade de Harvard destaca um avanço significativo na aplicação de inteligência artificial em contextos médicos, especialmente em situações críticas como as de pronto-socorro. Para o setor de tecnologia brasileiro, isso representa uma oportunidade de inovação, visto que o país possui um ecossistema emergente de startups focadas em saúde digital e IA. A precisão demonstrada pelos modelos de linguagem da OpenAI sugere que, com a devida regulamentação e supervisão, a IA pode se tornar uma ferramenta valiosa para auxiliar médicos em diagnósticos, especialmente em ambientes onde o tempo é um fator crítico.
Além disso, a pesquisa ressalta a importância de dados não processados e a transparência no uso de informações médicas. Isso levanta questões sobre a necessidade de infraestrutura adequada para a coleta e gerenciamento de dados de saúde no Brasil, onde muitos hospitais ainda enfrentam desafios na digitalização de prontuários. A adoção de IA em diagnósticos pode exigir investimentos em tecnologia e treinamento, mas também pode resultar em melhorias significativas na qualidade do atendimento.
É crucial observar como as instituições de saúde brasileiras responderão a esses avanços. A integração de IA nos serviços de saúde pode não apenas otimizar processos, mas também democratizar o acesso a diagnósticos de qualidade. No entanto, a implementação deve ser feita com cautela, considerando as implicações éticas e a necessidade de supervisão humana. O futuro da medicina pode muito bem depender da colaboração entre humanos e máquinas, e o Brasil tem a chance de liderar essa transformação na América Latina.
O que esta cobertura entrega
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Fonte original:
TechCrunch AISobre este artigo
Este artigo foi curado e publicado pelo AIDaily como parte da nossa cobertura editorial sobre desenvolvimentos em inteligência artificial. O conteúdo é baseado na fonte original citada abaixo, enriquecido com contexto e análise editorial. Ferramentas automatizadas podem auxiliar tradução e estruturação inicial, mas a decisão de publicar, a revisão factual e o enquadramento de contexto seguem responsabilidade editorial.
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