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Inteligência artificial mudando paradigmas na oftalmologia

Academia Médicajul. 8 - 3 min de leitura

Aproveitando a hype de inteligência artificial, nesse artigo, falaremos um pouco mais sobre ela, sobre os potenciais usos que ela oferece, os desafios, as aplicações e as revoluções que ela pode causar na oftalmologia.

Este artigo foi embasado na palestra de Pearse Keane, um pesquisador da Inglaterra que palestrou no Simpósio de Inteligência Artificial na Saúde: Presente e Futuro que foi realizado no dia 13 de maio de 2021 pela Academia Nacional de Medicina do Brasil

O que ele trouxe como pauta para a conversa?

Dentre os principais assuntos que ele abordou, envolveram a atual problemática que a Inteligência artificial pode resolver, como ela veio para mudar o paradigma da medicina e também se ela é uma tecnologia segura para ser utilizada.

Segundo ele, qual o objetivo de usar Inteligência Artificial na oftalmologia?

O número de atendimentos em oftalmologia passaram o número de consultas ortopédicas realizadas pelo NHS, em Londres, no ano de 2018, mostrando que a área necessita que haja maior eficiência e que ferramentas para auxiliar o clínico sejam desenvolvidas o quanto antes.

Qual o uso da Inteligência Artificial na oftalmologia?

Dentre o que ele mais abordou na fala foi a possibilidade de analisar imagens com uma precisão e qualidade extraordinária, permitindo diagnosticar doenças com um tempo bem menor e com mais antecipação em relação a diagnósticos tradicionais.

Quais as críticas dele em relação a Inteligência Artificial?

Dentre os aspectos que ele levantou em relação a essa abordagem foi mais em relação ao atraso muitas vezes em trazer essas tecnologias para a vida real, mostrando que existe uma ponte difícil de ser transpassada no que se refere a traduzir os códigos em atitudes da vida real.

Nesse momento ele aborda o conceito de abismo da Inteligência Artificial, tal termo busca definir o que acontece com a maioria das tecnologias desenvolvidas baseadas em IA, muitas vezes os códigos são programados, no entanto no campo da saúde, o sucesso da análise baseada em dados retroativos não prediz que irá ocorrer sucesso nas ações que irão possivelmente ser realizadas pela IA, fazendo com que muitos códigos acabam nunca saindo do laboratório. Em outras palavras, acurácia não significa eficácia na prática clínica.