Muito se questiona a respeito do potencial de uso da inteligência artificial (IA) na medicina. Ela pode realmente auxiliar na detecção de tumores precocemente? Ela pode substituir o médico neste processo? Ela é confiável? Como ela pode ser aplicada na medicina de forma segura?
Para responder estas perguntas, um estudo avaliou mamografias analisadas por IA e por radiologistas. Neste estudo, a IA isoladamente foi capaz de detectar uma anormalidade no exame de mamografia 13% a mais que os radiologistas e foi capaz de melhorar o desempenho dos radiologistas em torno de 9,5%. Ainda, o uso de IA por radiologistas generalistas melhorou em 9% na taxa de detecção de alterações, aproximando-os às taxas de detecção obtidas por médicos radiologistas especialistas. Este estudo também demonstrou que a maior vantagem do uso de IA foi quando aplicada para avaliar mamas densas, em que a IA conseguiu detectar 15,8% a mais de lesões que os radiologistas.
Todavia, é importante frisar que nem sempre as lesões detectadas pela IA são de fato malignas. Chamamos este fato de detectar lesões como suspeitas quando elas são benignas de falso-positivo. Um importante e recente estudo avaliou mais de 80 mil mulheres durante a realização de mamografia para rastreamento de câncer de mama utilizando IA ou médicos radiologistas. Neste estudo, tanto as taxas de reconvocação das pacientes (2,2% para IA versus 2% para radiologistas), quanto as taxas de falso-positivos (1,5% para ambos os grupos) foram muito parecidas entre os grupos. Além disso, o uso da IA pode reduzir a carga de trabalho dos médicos radiologistas em torno de 44%.
Kelly e colaboradores reuniram todas as publicações de artigos a respeito do uso de IA na medicina, totalizando 535 artigos. Destes, 156 artigos analisaram a aplicação da IA na radiologia oncológica, ou seja, na avaliação de tumores por imagem. Esta metanálise conclui que o uso de IA na medicina é promissora, principalmente em lugares em que há falta de médicos radiologistas em relação à alta demanda de exames. Entretanto, é um assunto ainda em desenvolvimento e que requer aprendizados e desenvolvimento de ferramentas confiáveis.
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