Nove anos atrás, um dos principais cientistas de inteligência artificial do mundo destacou uma espécie ocupacional ameaçada.
“As pessoas deveriam pare de treinar radiologistas agora,“Geoffrey Hinton disse, acrescentando que era” completamente óbvio “que dentro de cinco anos a IA superaria os humanos naquele campo.
Hoje, os radiologistas – os especialistas médicos em imagens médicas que olham para dentro do corpo para diagnosticar e tratar doenças – ainda estão em alta demanda. Um estudo recente Do American College of Radiology projetou uma força de trabalho em constante crescimento até 2055.
Dr. Hintonquem foi premiado Um Prêmio Nobel de Física No ano passado, para pesquisas pioneiras na IA, estava amplamente correto que a tecnologia teria um impacto significativo – apenas não como assassino de emprego.
Isso é verdade para os radiologistas da clínica Mayo, um dos principais sistemas médicos do país, cujo campus principal está em Rochester, Minnesota. Lá, nos últimos anos, eles começaram a usar a IA para aprimorar imagens, automatizar tarefas de rotina, identificar anormalidades médicas e prever doenças. A IA também pode servir como “um segundo conjunto de olhos”.
“Mas substituiria os radiologistas? Não pensamos assim”, disse o Dr. Matthew Calnstrom, presidente de radiologia da clínica de Mayo, lembrando a previsão de 2016. “Sabíamos o quão difícil é e tudo o que está envolvido.”
Os cientistas da computação, especialistas em trabalho e formuladores de políticas há muito tempo debatem como a IA acabará se desenrolando na força de trabalho. Será um ajudante inteligente, melhorando o desempenho humano ou um substituto robótico, deslocando milhões de trabalhadores?
O debate se intensificou como a tecnologia de ponta por trás dos chatbots parece ser melhorando mais rápido do que o previsto. Os líderes da Openai, as empresas antrópicas e outras no Vale do Silício agora prevêem que a IA eclipsará os seres humanos na maioria das tarefas cognitivas dentro de alguns anos. Mas muitos pesquisadores prevêem uma transformação mais gradual, de acordo com as invenções sísmicas do passado, como eletricidade ou Internet.
A extinção prevista de radiologistas fornece um estudo de caso revelador. Até agora, a IA está provando ser uma ferramenta médica poderosa para aumentar a eficiência e ampliar as habilidades humanas, em vez de aceitar o trabalho de alguém.
Quando se trata de desenvolver e implantar a IA em medicina, a radiologia tem sido um alvo principal. Das mais de 1.000 pedidos de IA aprovados pela Food and Drug Administration para uso em medicina, cerca de três quartos estão em radiologia. A IA normalmente se destaca em identificar e medir uma anormalidade específica, como uma lesão pulmonar ou um nódulo mamário.
“Houve um progresso incrível, mas essas ferramentas de IA em grande parte procuram uma coisa”, disse o Dr. Charles E. Kahn Jr., professor de radiologia da Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia e editor da revista Radiologia: inteligência artificial.
Os radiologistas fazem muito mais do que as imagens de estudo. Eles aconselham outros médicos e cirurgiões, conversam com os pacientes, escrevem relatórios e analisam registros médicos. Depois de identificar um conjunto suspeito de tecido em um órgão, eles interpretam o que isso pode significar para um paciente individual com um histórico médico específico, tocando anos de experiência.
As previsões de que a IA roubam empregos geralmente “subestimam a complexidade do trabalho que as pessoas realmente fazem – assim como os radiologistas fazem muito mais do que ler as varreduras”, disse David Autor, economista trabalhista do Instituto de Tecnologia de Massachusetts.
Na clínica Mayo, as ferramentas de IA foram pesquisadas, desenvolvidas e adaptadas para se adequar às rotinas de trabalho de médicos ocupados. A equipe cresceu 55 % desde a previsão de Doom do Dr. Hinton, para mais de 400 radiologistas.
Em 2016, estimulado pelo aviso e avanços no reconhecimento de imagem alimentado pela IA, os líderes do Departamento de Radiologia reuniram um grupo para avaliar o impacto potencial da tecnologia.
“Achamos que a primeira coisa que devemos fazer é usar essa tecnologia para nos tornar melhores”, lembrou o Dr. Calstrom. “Esse foi o nosso primeiro objetivo.”
Eles decidiram investir. Hoje, o Departamento de Radiologia possui uma equipe de IA de 40 pessoas, incluindo cientistas de IA, pesquisadores de radiologia, analistas de dados e engenheiros de software. Eles desenvolveram uma série de ferramentas de IA, de analisadores de tecidos a preditores de doenças.
Essa equipe trabalha com especialistas como a Dra. Theodora Potretzke, que se concentra nos rins, bexiga e órgãos reprodutivos. Ela descreve o papel do radiologista como “um médico para outros médicos”, comunicando claramente os resultados da imagem, auxiliando e aconselhando.
O Dr. Potretzke colaborou em uma ferramenta de IA que mede o volume de rins. O crescimento renal, quando combinado com cistos, pode prever declínio na função renal antes de aparecer em exames de sangue. No passado, ela media o volume renal em grande parte manualmente, com o equivalente a um governante na tela e adivinhação. Os resultados variaram e a tarefa foi demorada.
O Dr. Potretzke atuou como consultor, usuário final e testador enquanto trabalhava com a equipe de IA do departamento. Ela ajudou a projetar o programa de software, que possui codificação de cores para diferentes tecidos, e verificou as medições.
Hoje, ela traz uma imagem na tela do computador e clica em um ícone, e a medição do volume de rim aparece instantaneamente. Ele economiza 15 a 30 minutos cada vez que ela examina uma imagem renal e é consistentemente precisa.
“É um bom exemplo de algo que estou muito confortável entregando à IA para obter eficiência e precisão”, disse Potretzke. “Ele pode aumentar, ajudar e quantificar, mas não estou em um lugar onde desisto de conclusões interpretativas à tecnologia”.
No corredor, o Dr. Francis Baffour, um radiologista da equipe, explicou as maneiras variadas de que a IA havia sido aplicada ao campo, geralmente em segundo plano. Os fabricantes de ressonância magnética e tomografia computadorizados usam algoritmos de IA para acelerar as imagens e limpá -las, disse ele.
A IA também pode identificar automaticamente imagens mostrando a maior probabilidade de um crescimento anormal, essencialmente dizendo ao radiologista: “Olhe aqui primeiro”. Outro programa digitaliza imagens em busca de coágulos sanguíneos no coração ou pulmões, mesmo quando o foco médico pode estar em outro lugar.
“A IA está em toda parte do nosso fluxo de trabalho agora”, disse Baffour.
No geral, a clínica Mayo está usando mais de 250 modelos de IA, desenvolvidos internamente e licenciados a partir de fornecedores. Os departamentos de radiologia e cardiologia são os maiores consumidores.
Em alguns casos, a nova tecnologia abre uma porta para insights que estão além da capacidade humana. Um modelo de IA analisa dados de eletrocardiogramas para prever os pacientes com maior probabilidade de desenvolver fibrilação atrial, uma anormalidade do ritmo cardíaco.
Um projeto de pesquisa em radiologia emprega um algoritmo de IA para discernir mudanças sutis de forma e textura do pâncreas para detectar câncer até dois anos antes dos diagnósticos convencionais. A equipe da Mayo Clinic está trabalhando com outras instituições médicas para testar ainda mais o algoritmo em mais dados.
“A matemática pode ver o que o olho humano não pode”, disse o Dr. John Halamka, presidente da plataforma da Clínica Mayo, que supervisiona as iniciativas digitais do sistema de saúde.
O Dr. Halamka, um otimista da IA, acredita que a tecnologia transformará a medicina.
“Daqui a cinco anos, será uma negligência não usar a IA”, disse ele. “Mas serão humanos e IA trabalhando juntos.”
Dr. Hinton concorda. Em retrospecto, ele acredita que falou muito amplamente em 2016, disse ele em um email. Ele não deixou claro que estava falando apenas sobre análise de imagens e estava errado no tempo, mas não na direção, acrescentou.
Em alguns anos, a maioria das interpretações de imagens médicas será feita por “uma combinação de IA e um radiologista, e tornará os radiologistas muito mais eficientes, além de melhorar a precisão”, disse Hinton.