Para especialista, máquinas não substituirão profissionais, mas representarão meio de apoio ao diagnóstico e tomada de decisão

O desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial e deep learning promete revolucionar a medicina diagnóstica em um futuro que já começou. O avanço de tecnologias incorporadas ao sistema PACS (Picture Archiving and Communication System), tais como o reconhecimento de voz e a reconstrução de imagens, apenas para citar dois exemplos, pede mudança de perfil do médico radiologista. Não, a máquina não deve substituir o ser humano, mas, em breve, profissionais que não utilizarem a inteligência artificial como apoio ao diagnóstico e tomada de decisões farão parte do passado.

Para contextualizar esse movimento, o diretor acadêmico da Faculdade de Informática e Administração Paulista (Fiap), Wagner Sanchez, ressalta que a humanidade vive uma fusão de tecnologias que ocasionam mudanças radicais nos formatos das empresas, nas funções dos profissionais, na forma como as pessoas compram, se comunicam, estudam.

“Estamos sentindo em nosso dia a dia experiências nunca antes vividas. Nesse contexto, temos um processo que chamamos de “cognificação”, que resumidamente significa adicionar inteligência a qualquer dispositivo com o qual interagimos. Hoje temos diversos gadgets com alguma inteligência artificial, mas a tendência é que tenhamos uma grande oferta de sistemas inteligentes on demand, para que possamos utilizar nas mais diversas funções, nos ajudando a resolver problemas de forma mais assertiva e rápida.”

O especialista compara o momento atual ao da primeira revolução industrial, potencializada pela eletricidade, que possibilitou diversos dispositivos sem os quais hoje não vivemos, tais como geladeira, televisão, computadores. Para Sanchez, o que se presencia atualmente é algo semelhante em relação às inteligências artificiais: o princípio de um paradigma que pode proporcionar uma nova etapa na evolução da humanidade.

“A era da cognificação mudará a forma como resolvemos os problemas. A inteligência artificial estará muito mais presente em nossas vidas, convivendo com a inteligência natural em busca de soluções.”

Medicina

Na medicina diagnóstica, tecnologias como big data, internet das coisas (IoT, ou Internet of Things), neurohacking, prototipação 3D, nanotecnologia, deep learning, cloud computing, entre outras que poderão ser incorporadas ao sistema PACS, irão desempenhar boa parte das funções que humanos desempenham atualmente.

“O que caberá ao médico radiologista serão as funções menos repetitivas e mais voltadas à tomada de decisão, especialmente em casos em que há pouco histórico.”

Sanchez destaca que a evolução dos equipamentos está o mais rápido possível, com a inserção da inteligência artificial e uma maior precisão do escaneamento humano, proporcionando diagnósticos com mais exatidão e rapidez.

“Ainda mais se pensarmos que todo diagnóstico poderá ter a colaboração de uma rede mundial de inteligências artificiais com machine learning, interligadas em cloud, trocando milhões e milhões de informações por segundo, onde tudo poderá ser compartilhado e aprendido. Um diagnóstico realizado aqui no Brasil poderia ajudar imediatamente um paciente na Índia, em segundos”, exemplifica.

Adaptação

Para sobreviver e se desenvolver diante desse novo cenário, o médico radiologista precisa investir em conhecimento e capacitação tecnológica. As inovações e incorporações ao sistema PACS e outros softwares não irão cessar, portanto, é preciso que o profissional esteja pronto para colaborar com o desenvolvimento e operação das máquinas inteligentes que estão chegando e que ainda irão chegar ao mercado.

Mas, no futuro, será que pacientes serão informados por meio de uma máquina que estão com um tumor maligno? O especialista da Fiap acredita que a substituição completa do homem pela tecnologia não deve ocorrer em curto ou médio prazo.

“As tecnologias exponenciais estarão, a cada dia, mais próximas do médico radiologista, como grandes aliadas no diagnóstico e tratamento das doenças. É o que chamamos hoje de diagnostic health techs e treatment health techs utilizando data science, inteligência artificial, cognificação, optical devices, wearables, diagnostic imaging, realidade virtual, biomateriais, robótica, cibersegurança, neurohacking, IoT, análise preditiva e data mining, tudo em prol de maior assertividade e velocidade.”

O resultado será sentido diretamente pelo paciente, que verá sua qualidade de vida aumentar por meio das decisões tomadas em conjunto entre o médico e a máquina.