Notícia

Inteligência Artificial pode acelerar o trabalho dos médicos – mas confiança é crucial

Kajsa Juslin

Fonte

Universidade Linköping

Data

segunda-feira, 14 março 2022 06:20

Áreas

Biologia. Biomedicina. Ciência de Dados. Computação. Engenharia Biomédica. Imagens e Diagnóstico. Inteligência Artificial. Medicina. Oncologia.

Para que a inteligência artificial (IA) seja útil na área da saúde, as pessoas e as máquinas devem trabalhar juntas de forma eficaz. Um novo estudo mostra que os médicos que usam IA ao examinar amostras de tecido podem trabalhar mais rápido enquanto ainda fazem um trabalho de alta qualidade.

Como os sistemas de IA na área da saúde podem ser projetados para facilitar a interação entre pessoas e computadores? O Dr. Martin Lindvall, que recentemente concluiu doutorado na Universidade Linköping, na Suécia, pesquisou exatamente essa questão, com foco particular na área de aprendizado de máquina chamada ‘aprendizagem profunda’. Em termos simples, isso envolve a IA treinada para encontrar padrões em grandes quantidades de dados. Esse tipo de IA pode, por exemplo, ser treinada para encontrar câncer em imagens médicas. Mas um grande desafio para quem desenvolve IA para fins de saúde é que a IA nem sempre acerta tudo.

“Aprendemos a esperar que a IA cometa erros. No entanto, também sabemos que podemos melhorá-la ao longo do tempo, dizendo quando está certo ou errado. Embora tenhamos em mente essa natureza falha da IA, precisamos garantir que esses sistemas sejam eficientes e eficazes para os usuários. Também é importante que os usuários sintam que o aprendizado de máquina adiciona algo positivo”, disse o Dr. Martin Lindvall,

Podemos confiar na IA?

“Programas de computador que usam aprendizado de máquina inevitavelmente cometerão erros de maneiras difíceis de prever”, disse o Dr. Martin Lindvall.

Dentro da área de imagens médicas, a IA pode ser treinada para encontrar anormalidades, por exemplo, em amostras de tecido. Mas acontece que os modelos treinados com aprendizado de máquina são sensíveis e facilmente afetados por pequenas coisas, como mudar o fabricante dos produtos químicos usados ​​para colorir tecido, a espessura deles e se há poeira no vidro do scanner. Esses tipos de efeitos podem levar a um funcionamento inadequado do modelo.

“Esses fatores agora são bem conhecidos entre os desenvolvedores de IA, e nos certificamos de verificá-los. Mas não podemos ter certeza de que outras fontes erros na avaliação não surgirão no futuro. Por isso, queremos garantir que existam barreiras para evitar problemas dos quais ainda não estamos cientes”, destacou o pesquisador.

Por sua vez, isso pode dificultar que os usuários saibam se podem confiar na IA. Para que as ferramentas de IA funcionem em ambientes clínicos, elas devem, é claro, se adequar aos fluxos de trabalho de saúde de forma eficaz e segura. “O suporte baseado em IA deve ser projetado para que o usuário não gaste tanto tempo verificando as conclusões da IA ​​quanto seria necessário para realizar a tarefa sem nenhum suporte de IA”, evidenciou o Dr. Martin.

Usuário decide se aceita a sugestão da IA ou não

Juntamente com seus colegas, o Dr. Martin Lindvall desenvolveu uma interface de IA humana para ajudar os médicos a examinar amostras de tecidos. Neste caso, a IA funciona como um assistente para o usuário humano, em vez de um agente autônomo que substitui o humano. O componente de aprendizado de máquina pode ajudar os patologistas a examinar amostras de tecido de linfonodos. Esses linfonodos são rotineiramente extraídos após a remoção cirúrgica do câncer de cólon. Se o patologista encontrar células tumorais em qualquer um dos gânglios linfáticos, isso pode significar que o câncer se espalhou para outras partes do corpo.

“Escolhemos esta tarefa porque os patologistas nos disseram que é relativamente fácil, mas tedioso e demorado. O desafio estava em criar um suporte de IA que pudesse ajudar o processo a ser mais rápido. Normalmente, os patologistas fazem esse tipo de coisa muito rápido. Eles são incríveis”, disse o pesquisador.

Na interface, que os pesquisadores chamam de ‘Pesquisa Visual Assistida Rápida’ (ou RAVS), o patologista primeiro obtém uma visão geral do tecido. A IA então indica várias áreas de suspeita de câncer. A amostra é considerada livre de câncer se o médico não observar nenhuma alteração nessas áreas. O Dr. Martin Lindvall ressaltou que há um equilíbrio entre examinar todos os tecidos em detalhes e acelerar o processo. O objetivo é que o médico se sinta confiante no resultado, agilize o processo diagnóstico e evite decisões erradas. Seis patologistas avaliaram a interface e os pesquisadores apresentaram suas conclusões na Conferência Internacional sobre Interfaces Inteligentes de Usuário (IUI ’21).

Um aspecto distintivo da interface é que os pesquisadores possibilitaram ao usuário a qualquer momento ignorar as sugestões geradas pela IA e, em vez disso, examinar todos os tecidos como normalmente fazem.

“A maioria dos usuários começa da mesma maneira. Eles veem o que a IA sugere, mas ignoram. Com o tempo, no entanto, eles ganham confiança na IA e começam a usá-la mais. Portanto, esse aspecto interativo do sistema funciona como uma barreira de segurança, bem como um mecanismo de construção de confiança. O usuário está mais no controle em comparação com produtos de IA mais autônomos”, concluiu.

A conclusão dos pesquisadores do estudo foi que os patologistas trabalharam mais rápido ao usar a interface RAVS. O Dr. Martin Lindvall acredita que a interação entre as pessoas e a IA assistida pode desempenhar um papel essencial na aceleração da introdução da IA ​​na tomada de decisões médicas, pois pode melhorar a segurança percebida e factual.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Linköping (em inglês).

Fonte: Karin Söderlund Leifler, Universidade Linköping. Imagem: Dr. Claes Lundström examina uma lâmina de patologia digital. Fonte: Kajsa Juslin.

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