{"id":12529,"date":"2016-12-01T22:32:31","date_gmt":"2016-12-02T01:32:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/?p=12529"},"modified":"2016-12-05T19:01:54","modified_gmt":"2016-12-05T22:01:54","slug":"google-mostra-que-a-inteligencia-artificial-pode-remodelar-a-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/index.php\/2016\/12\/01\/google-mostra-que-a-inteligencia-artificial-pode-remodelar-a-medicina\/","title":{"rendered":"Google mostra que a Intelig\u00eancia Artificial pode remodelar a medicina"},"content":{"rendered":"
\"Um<\/a>
Um diagn\u00f3stico instant\u00e2neo de retinopatia<\/figcaption><\/figure>\n

O trabalho de um m\u00e9dico n\u00e3o \u00e9 feito somente em\u00a0salas de exame. Muitos especialistas passam bastante\u00a0tempo sozinhos com as luzes apagadas<\/a>, examinando fotografias que revelam o funcionamento interno de seus pacientes.<\/p>\n

Isso poder\u00e1 mudar em breve. Um artigo elaborado pelo Google<\/a>\u00a0e publicado no Journal of the American Medical Association (JAMA)<\/em> detalha\u00a0um algoritmo que pode detectar quando algu\u00e9m desenvolve a retinopatia como resultado de diabetes, que foi desenvolvido\u00a0e testado por oftalmologistas certificados. Ele mostra que os algoritmos podem, pelo menos no caso deste problema em particular, fazer um diagn\u00f3stico com uma precis\u00e3o semelhante aos melhores profissionais m\u00e9dicos<\/a>.<\/p>\n

Uma diferen\u00e7a fundamental entre esta pesquisa e os trabalhos anteriores em\u00a0imagiologia m\u00e9dica feitos por\u00a0grandes empresas de tecnologia, foi\u00a0sua publica\u00e7\u00e3o e defesa feita por uma revista m\u00e9dica respeitada como JAMA.<\/p>\n

Concomitante com o artigo\u00a0do Google, JAMA tamb\u00e9m publicou um artigo traduzindo o achado para os profissionais m\u00e9dicos e divulgando \u00e0\u00a0comunidade que isto\u00a0\u00e9 uma coisa boa – algoritmos podem deixar os m\u00e9dicos passar mais tempo com os pacientes, ao inv\u00e9s de ficarem fazendo exames.<\/p>\n

“Parece prov\u00e1vel que estes algoritmos ir\u00e3o reformular aspectos espec\u00edficos destas especialidades t\u00e3o logo\u00a0mais algoritmos sejam\u00a0desenvolvidos para lidar com uma ampla gama de tarefas de imagens m\u00e9dicas. Porque estes algoritmos s\u00e3o, pela sua natureza padronizada, repet\u00edveis e escal\u00e1veis, eles podem ser implantados para analisar um grande n\u00famero de imagens em hospitais de todo o mundo, uma vez que um algoritmo tenha sido\u00a0desenvolvido e validado, permitindo aos m\u00e9dicos se concentrarem em outros aspectos de sua pr\u00e1tica”.<\/p><\/blockquote>\n

Depois de escrever um post extenso<\/a> em 27 de novembro detalhando porque\u00a0as m\u00e1quinas ainda n\u00e3o podem ser melhores que os\u00a0m\u00e9dicos, o radiologista Luke Oakden-Rayner<\/a> viu a pesquisa do Google e foi for\u00e7ado a reavaliar o seu ponto de vista.<\/p>\n

“Continuo convencido de que ainda n\u00e3o vamos\u00a0uma m\u00e1quina superar o\u00a0m\u00e9dico em qualquer tarefa que seja\u00a0relevante para a pr\u00e1tica m\u00e9dica real”, escreveu Oakden-Rayner. Algumas frases depois, ele continua, “Enquanto eu estava escrevendo isso, literalmente, este \u00faltimo par\u00e1grafo, tornou-se falso<\/strong>“. (\u00canfase dele.)<\/p>\n

A raz\u00e3o pela qual o trabalho do Google \u00e9 t\u00e3o bom, ele escreve, \u00e9 porque eles pagaram, e bem, para criar um bom conjunto de dados a partir de um quadro de oftalmologistas certificados que analisaram\u00a0cerca de 130.000 imagens para ensinar o algoritmo.<\/p>\n

Agora que o m\u00e9todo tem se mostrado eficaz, outras pessoas podem copiar a t\u00e9cnica nos\u00a0diferentes dom\u00ednios – a radiologia parece um prov\u00e1vel alvo – e iniciar as negocia\u00e7\u00f5es\u00a0no sentido eventual\u00a0de uma ado\u00e7\u00e3o cl\u00ednica. O algoritmo em si n\u00e3o foi constru\u00eddo\u00a0com quaisquer\u00a0informa\u00e7\u00f5es propriet\u00e1rias\u00a0– ele foi desenvolvido\u00a0pela primeira vez em um conjunto de imagens de c\u00f3digo aberto<\/a>, em seguida, refinado nas imagens m\u00e9dicas.<\/p>\n

Ainda tem um longo caminho a percorrer antes dos algoritmos estarem\u00a0fazendo diagn\u00f3sticos reais em hospitais – dever\u00e3o realizar diversos estudos\u00a0cl\u00ednicos. A\u00a0Google diz que eles est\u00e3o agora trabalhando com o FDA\u00a0(Food and Drug Administration) (o \u00f3rg\u00e3o regulador nos EUA para este tipo de teste<\/a> ) e outras ag\u00eancias reguladoras \u00a0para trabalhar em novos estudos. A empresa irm\u00e3 do gigante das buscas, Alphabet, est\u00e1 trabalhando estreitamente com Servi\u00e7o Nacional de Sa\u00fade do Reino Unido na an\u00e1lise de imagens da retina<\/a>, e no uso da Intelig\u00eancia Artificial (IA)\u00a0numa aplica\u00e7\u00e3o para o\u00a0tratamento do c\u00e2ncer<\/a>.<\/p>\n

 <\/p>\n

http:\/\/qz.com\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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