Vida e Saúde
IA acerta mais diagnósticos do que médicos em casos complexos
Para pesquisadores, a tecnologia poderia ser usada na educação e no treinamento médico
Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) chamada DxO, desenvolvida pela Microsoft, conseguiu superar médicos generalistas no diagnóstico de casos médicos complexos, de acordo com um estudo publicado recentemente na revista científica Science. A sigla DxO significa Orquestrador de Diagnóstico e simula um painel de especialistas clínicos que colaboram para chegar a um diagnóstico.
Um dos maiores desafios da medicina é diagnosticar com precisão o que aflige um paciente. Isso porque diversas doenças costumam apresentar sintomas semelhantes, o que pode tornar o processo diagnóstico bastante demorado. Além de fazer perguntas aos pacientes, os médicos podem precisar solicitar exames e consultar referências médicas ou até mesmo outros profissionais.
Para avaliar o desempenho do DxO e compará-lo com o de profissionais da área médica, os pesquisadores desenvolveram uma estrutura de testes chamada SDBench, que era essencialmente um questionário interativo. A equipe analisou 304 casos diagnósticos publicados no New England Journal of Medicine e 325 registros de admissão em departamentos de emergência. Cada um desses prontuários de pacientes foi transformado em um teste passo a passo.
No início de cada teste, o médico ou o DxO recebia um resumo chamado vinheta clínica. Este resumo incluía informações básicas como a idade e o sexo do paciente, bem como seus principais sintomas.
Por exemplo, um caso começou assim: "Uma mulher de 29 anos foi internada no hospital devido a dor de garganta, inchaço e sangramento peritonsilar (rompimento de vasos sanguíneos na região das amígdalas ou nos tecidos moles ao seu redor). Os sintomas não melhoraram com a terapia antimicrobiana".
Um sistema de IA atuou como um filtro, fornecendo informações do arquivo original do caso em resposta a perguntas e solicitações de exames. Assim que o médico ou a ferramenta de IA considerava ter informações suficientes, ele submetia um diagnóstico final.
Esse é um grande diferencial desse estudo em relação a trabalhos anteriores, pois forçou a IA a abordar cada caso como um médico de verdade faria, em vez de partir de um modelo com todas as informações de imediato. Então, um avaliador de IA comparava o diagnóstico do médico ou da ferramenta com o registrado no arquivo original do caso.
Os resultados mostraram que, para casos complexos, o DxO fez um diagnóstico preciso em 83,2% das vezes e alcançou 80,3% de precisão nos casos de admissão no pronto-socorro. Os médicos, por outro lado, tiveram uma média de 36,1% e 46,8%, respectivamente.
Além disso, foram observadas diferenças claras na abordagem. A DxO fazia mais perguntas sobre o histórico do paciente antes de solicitar os exames, o que poderia ajudar a reduzir os custos dos testes.
Apesar dos resultados, os pesquisadores afirmam que isso não significa que a IA seja melhor do que os médicos na prática clínica real.
"Essas comparações não estabelecem superioridade sobre especialistas, equipes multidisciplinares ou a prática clínica real", afirmam.
Além disso, a equipe da Microsoft não realizou os testes em ambientes de saúde do dia a dia.
"Como resultado, o SDBench mede o raciocínio diagnóstico em condições de informação idealizadas, em vez do desempenho à beira do leito ou dos resultados dos pacientes".
Os autores do estudo afirmam que trabalhos futuros devem explorar como médicos e sistemas de IA podem trabalhar em conjunto. Eles também sugerem que a tecnologia poderia ser usada na educação e no treinamento médico.
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