por Danny Goel, MD Cirurgião Ortopédico, Professor Clínico e CEO - PrecisionOS
Há muito interesse e entusiasmo 1TP5Inteligência artificial, mas vejo vários obstáculos na ortopedia que devemos superar. Estarei interessado nos comentários de outras pessoas e em como podemos implementar IA onde ela é mais necessária.
O que é IA
A inteligência artificial (IA) é uma iniciativa muito complexa e estimulante baseada em dados. Na forma mais simples, é uma saída sofisticada para uma entrada, que fica mais inteligente com o tempo com treinamento e testes. Um exemplo básico sugere que, se todos concordarmos sobre o que é (e a aparência) de um cachorro, expor a imagem de um gato a um algoritmo de IA treinado revelará que, na verdade, não se trata de um cachorro. Este, você concordaria, é um exemplo muito básico. Deverá, no entanto, na sua forma mais avançada, ser capaz de fornecer um nível de envolvimento humano a partir de menos pontos de dados sem qualquer intervenção adicional, ou seja, mostrar o rabo de um cão e ser capaz de identificar que se trata de um cão.
Como acontece com qualquer coisa, existem pré-requisitos para tornar um algoritmo de IA bem-sucedido. Requer dados significativos, mas precisos. Esses dados, em sua essência, devem ser acordados e verificados por especialistas para serem a verdadeira semelhança de X. A cirurgia, no entanto, pode ser um tanto desafiadora, pois depende de uma combinação de arte e ciência. Existe um processo de identificação e tratamento de um determinado problema, principalmente em cirurgia, com uma ressalva, a intervenção humana durante o procedimento. Um desafio adicional a este modelo é o nível de desacordo saudável que temos em determinadas áreas. Por exemplo, não só a falta de consenso sobre como fazemos (ou interpretamos) um exame físico, mas também correlacionar isso com a imagem (raio X, tomografia computadorizada ou ressonância magnética etc.), definir o tratamento, realizar o procedimento e depois avaliar os resultados baseado nesse tratamento. Esta confirmação requer um círculo completo de acordo para validar, treinar e testar o algoritmo onde, mais importante, precisamos de padronização. Mas o que acontece quando o tratamento também pode variar para o mesmo problema entre regiões geográficas? Todos nós fomos expostos a debates em todas as áreas da ortopedia. Isto significa que nem as entradas de dados nem os tratamentos são preto e branco. Não há apenas divergências, mas debates acirrados sobre a melhor forma de tratar o mesmo problema no mesmo paciente por dois cirurgiões. Isso impacta o resultado, que pode ou não ter significado para uma determinada população de pacientes ou cirurgiões.
Os desafios
A falta de consistência no ?como? e o que? em cirurgia pode representar um desafio intermediário. Além disso, como isso funcionará quando houver um elemento humano considerável que também é essencial para os resultados cirúrgicos?
A outra grande barreira para a inteligência artificial é a coleta de dados. Na cirurgia, os dados, tanto na consulta inicial quanto no acompanhamento, são pré-requisitos necessários. Atualmente temos uma série de registros médicos eletrônicos de saúde e pontuações de resultados relacionados ao paciente que fornecem muitas informações. Isto é inconsistente entre instituições, a nível nacional e também a nível internacional. O que e como recolhemos, garantir que temos o suficiente e a melhor forma de recolher esta informação é um grande obstáculo.
Minhas observações
Na minha simples observação, a IA bem-sucedida no mundo de hoje terá que viver em segundo plano. Tem que coletar dados que todos concordamos que sejam verdadeiros, reais e verificados. Apoia o nosso mundo ao mesmo tempo que fornece informações significativas como um resultado em que confiamos e que podemos aceitar com confiança. Temos muito trabalho a fazer no que diz respeito à recolha de dados nos cuidados de saúde antes de podermos receber respostas significativas e criar um modelo de linguagem que se alinhe com as nossas expectativas e as dos nossos pacientes.
Os avanços na IA não são insignificantes e ela está sendo usada por alguns em indústrias com grande sucesso. Mas, uma consideração em cirurgia é como podemos conectar os pontos no curto prazo com tal variabilidade. Precisamos de alinhamento num ecossistema em mudança para uma doença específica, chegar a acordo sobre o tratamento e verificar os resultados esperados, ao mesmo tempo que consideramos a variação e a experiência do fornecedor. Na ausência disso, se mostrarmos um leão a um algoritmo mal construído, ele pode muito bem pensar que é uma zebra ou algo pior.
Dr. Danny Goel é Cirurgião Ortopédico, Professor Clínico e CEO da Tecnologia PrecisionOS
Sobre o PrecisionOS???
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