O uso de Inteligência Artificial (IA) em diagnósticos médicos tem demonstrado um potencial significativo, especialmente com o advento de modelos de linguagem avançados como o ChatGPT.
A integração de tais tecnologias no fluxo de trabalho clínico oferece uma nova perspectiva na identificação de doenças, potencialmente reduzindo erros de diagnóstico que afetam milhões de americanos todos os anos.
Historicamente, diagnósticos incorretos ou tardios têm sido uma causa frequente de danos graves, incluindo morte e incapacidade permanente.
Erros diagnósticos não estão limitados a condições raras; doenças comuns como doenças cardíacas e câncer de mama representam uma parcela significativa desses equívocos.
A complexidade das condições médicas e as limitações cognitivas humanas contribuem para esses erros.
Estudos indicam que os médicos, mesmo com décadas de treinamento, estão sujeitos a vieses cognitivos como o viés de disponibilidade, que pode desviar a atenção de outras possíveis condições médicas.
A implementação de modelos de IA como o ChatGPT em ambientes clínicos, funcionando como um serviço de segunda opinião, sugere uma solução promissora.
Estes modelos poderiam processar informações clínicas detalhadas e sugerir diagnósticos e tratamentos potenciais, reduzindo a dependência exclusiva do raciocínio humano e oferecendo uma rede de segurança adicional através da verificação de pontos cegos no raciocínio diagnóstico.
Esse sistema permitiria que médicos utilizassem registros médicos eletrônicos para formular questões clínicas de maneira similar a como consultariam um colega.
As recomendações do modelo seriam revisadas por um médico antes de serem integradas ao prontuário médico do paciente, garantindo uma camada adicional de segurança contra erros e “alucinações” do modelo, onde este poderia afirmar imprecisões com confiança.
Apesar do potencial, a implementação de IA no diagnóstico médico deve ser abordada com cautela devido aos riscos de viés e erros inerentes aos dados nos quais os modelos são treinados. A supervisão humana continuará essencial, especialmente nas fases iniciais de integração dessa tecnologia.
A possibilidade de reduzir erros diagnósticos através da IA não é apenas uma questão de eficiência, mas uma necessidade urgente, dada a gravidade e a frequência desses erros.
Como a máxima modificada sugere: errar é humano, então a IA deve opinar.
A perspectiva de melhorar a precisão diagnóstica e a segurança do paciente com o auxílio da IA poderia transformar a prática médica, tornando-a mais segura e eficaz.
Fonte: An AI-based second opinion service could improve clinical decision-making today / STAT
Este artigo foi criado em colaboração entre Cláudio Cordovil e Chat GPT-4
Imagem gerada por Inteligência Artificial
