Especialistas em IA discutem como integrar IA robusta na área da saúde, por que a colaboração interdisciplinar é fundamental e o potencial da IA generativa na pesquisa.
Feifei Li e Lloyd Minor fizeram os discursos de abertura no simpósio inaugural RAISE Health, na Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford, em 14 de maio. Steve Fish
A maioria das pessoas impactadas pela inteligência artificial teve algum tipo de momento "eureka", abrindo suas mentes para um mundo de possibilidades. No simpósio inaugural RAISE Health, em 14 de maio, Lloyd Minor, MD, reitor da Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford e vice-presidente de assuntos médicos da Universidade de Stanford, compartilhou sua perspectiva.
Quando um adolescente curioso foi solicitado a resumir suas descobertas sobre o ouvido interno, ele recorreu à inteligência artificial generativa. "Perguntei: 'O que é a síndrome da deiscência do canal semicircular superior?'", contou Minor a quase 4.000 participantes do simpósio. Em questão de segundos, vários parágrafos apareceram.
“Eles são bons, muito bons mesmo”, disse ele. “O fato de essas informações terem sido compiladas em uma descrição concisa, geralmente precisa e claramente priorizada da doença é realmente notável.”
Muitos compartilharam o entusiasmo de Minor pelo evento de meio dia, que surgiu da iniciativa RAISE Health, um projeto lançado pela Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford e pelo Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano (HAI) de Stanford para orientar o uso responsável da inteligência artificial na pesquisa biomédica, na educação e no atendimento ao paciente. Os palestrantes examinaram o que significa implementar a inteligência artificial na medicina de uma forma que seja não apenas útil para médicos e cientistas, mas também transparente, justa e equitativa para os pacientes.
“Acreditamos que esta é uma tecnologia que aprimora as capacidades humanas”, disse Fei-Fei Li, professora de ciência da computação na Escola de Engenharia de Stanford, diretora do projeto RAISE Health with Minor e codiretora da HAI. Geração após geração, novas tecnologias podem surgir: de novas sequências moleculares de antibióticos ao mapeamento da biodiversidade e à revelação de partes ocultas da biologia fundamental, a IA está acelerando a descoberta científica. Mas nem tudo isso é benéfico. “Todas essas aplicações podem ter consequências não intencionais, e precisamos de cientistas da computação que desenvolvam e implementem [inteligência artificial] de forma responsável, trabalhando com uma variedade de partes interessadas, de médicos e especialistas em ética… a especialistas em segurança e muito mais”, afirma. “Iniciativas como o RAISE Health demonstram nosso compromisso com isso.”
A consolidação de três divisões da Stanford Medicine — a Faculdade de Medicina, a Stanford Health Care e a Faculdade de Medicina Infantil da Universidade de Stanford — e suas conexões com outras partes da Universidade de Stanford a colocaram em uma posição na qual especialistas estão lidando com o desenvolvimento da inteligência artificial, questões de gestão e integração na área da saúde e da medicina. Medicina, dizia a canção.
“Estamos bem posicionados para sermos pioneiros no desenvolvimento e na implementação responsável da inteligência artificial, desde descobertas biológicas fundamentais até o aprimoramento do desenvolvimento de medicamentos e a otimização dos processos de ensaios clínicos, chegando até a prestação de serviços de saúde. A forma como o sistema de saúde está estruturado”, disse ele.
Diversos palestrantes enfatizaram um conceito simples: concentre-se no usuário (neste caso, o paciente ou o médico) e todo o resto virá por consequência. "Isso coloca o paciente no centro de tudo o que fazemos", disse a Dra. Lisa Lehmann, diretora de bioética do Brigham and Women's Hospital. "Precisamos considerar suas necessidades e prioridades."
Da esquerda para a direita: Mohana Ravindranath, apresentadora do STAT News; Jessica Peter Lee, da Microsoft Research; Sylvia Plevritis, professora de ciência de dados biomédicos, discute o papel da inteligência artificial na pesquisa médica. Steve Fish
Os palestrantes do painel, que incluíam Lehmann, a bioeticista médica da Universidade de Stanford, Dra. Mildred Cho, e o diretor clínico do Google, Dr. Michael Howell, destacaram a complexidade dos sistemas hospitalares, enfatizando a necessidade de compreender seu propósito antes de qualquer intervenção. Implemente-o e assegure-se de que todos os sistemas desenvolvidos sejam inclusivos e ouçam as pessoas que eles foram projetados para ajudar.
Um fator crucial é a transparência: ela deixa claro de onde vêm os dados usados para treinar o algoritmo, qual é o propósito original do algoritmo e se os dados futuros dos pacientes continuarão a ajudar o algoritmo a aprender, entre outros fatores.
“Tentar prever problemas éticos antes que se tornem graves significa encontrar o ponto ideal em que se conheça o suficiente sobre a tecnologia para ter alguma confiança nela, mas não antes que o problema se espalhe e seja resolvido mais cedo”, disse Denton Char, candidato a doutor em Ciências Médicas e professor associado do Departamento de Anestesiologia Pediátrica, Medicina Perioperatória e Medicina da Dor. Um passo fundamental, segundo ele, é identificar todas as partes interessadas que possam ser afetadas pela tecnologia e determinar como elas próprias gostariam de responder a essas questões.
Jesse Ehrenfeld, MD, presidente da Associação Médica Americana, discute quatro fatores que impulsionam a adoção de qualquer ferramenta de saúde digital, incluindo aquelas baseadas em inteligência artificial. É eficaz? Funcionará na minha instituição? Quem paga? Quem é o responsável?
Michael Pfeffer, MD, diretor de tecnologia da informação da Stanford Health Care, citou um exemplo recente em que muitas das questões foram testadas entre enfermeiros dos hospitais de Stanford. Os médicos contam com o apoio de grandes modelos de linguagem que fornecem anotações iniciais para as mensagens recebidas dos pacientes. Embora o projeto não seja perfeito, os médicos que ajudaram a desenvolver a tecnologia relatam que o modelo facilita seu trabalho.
“Sempre nos concentramos em três coisas importantes: segurança, eficiência e inclusão. Somos médicos. Fazemos um juramento de ‘não causar danos’”, disse Nina Vasan, médica e professora assistente clínica de psiquiatria e ciências comportamentais, que se juntou a Char e Pfeffer no grupo. “Esta deve ser a primeira forma de avaliar essas ferramentas.”
Nigam Shah, MBBS, Ph.D., Professor de Medicina e Ciência de Dados Biomédicos, iniciou a discussão com uma estatística chocante, apesar de ter avisado a plateia. "Eu falo em termos gerais e com números, e às vezes eles tendem a ser muito diretos", disse ele.
Segundo Shah, o sucesso da IA depende da nossa capacidade de escalá-la. “Realizar uma pesquisa científica adequada sobre um modelo leva cerca de 10 anos, e se cada um dos 123 programas de residência e especialização quisesse testar e implementar o modelo com esse nível de rigor, seria muito difícil fazer ciência de qualidade da forma como organizamos nossos esforços atualmente. Custaria US$ 138 bilhões para garantir que todos os nossos locais funcionem corretamente”, disse Shah. “Não podemos arcar com isso. Portanto, precisamos encontrar uma maneira de expandir, e precisamos expandir e fazer ciência de qualidade. As habilidades de rigor estão em um lugar e as habilidades de escalabilidade estão em outro, então precisaremos desse tipo de parceria.”
A Decana Associada Yuan Ashley e Mildred Cho (Recepção) participaram do Workshop de Saúde RAISE. Steve Fish
Alguns palestrantes do simpósio disseram que isso poderia ser alcançado por meio de parcerias público-privadas, como a recente Ordem Executiva da Casa Branca sobre o Desenvolvimento e Uso Seguros e Confiáveis da Inteligência Artificial e o Consórcio para Inteligência Artificial na Saúde (CHAI).
“A parceria público-privada com maior potencial é aquela que envolve a academia, o setor privado e o setor público”, afirmou Laura Adams, consultora sênior da Academia Nacional de Medicina. Ela observou que o governo pode garantir a confiança pública, os centros médicos acadêmicos podem fornecer legitimidade e a expertise técnica e o tempo de processamento computacional podem ser fornecidos pelo setor privado. “Todos nós somos melhores do que qualquer um de nós individualmente, e reconhecemos isso… não podemos esperar concretizar o potencial da [inteligência artificial] a menos que entendamos como interagir uns com os outros.”
Diversos palestrantes afirmaram que a IA também está impactando a pesquisa, seja para explorar dogmas biológicos, prever novas sequências e estruturas de moléculas sintéticas para apoiar novos tratamentos, ou até mesmo para ajudar os cientistas a resumir ou escrever artigos científicos.
“Esta é uma oportunidade para desvendar o desconhecido”, disse Jessica Mega, médica cardiologista da Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford e cofundadora da Verily, empresa do grupo Alphabet. Mega mencionou a imagem hiperespectral, que captura características invisíveis ao olho humano. A ideia é usar inteligência artificial para detectar padrões em lâminas histológicas que não são visíveis aos humanos e que indicam doenças. “Encorajo as pessoas a abraçarem o desconhecido. Acho que todos aqui conhecem alguém com algum tipo de problema de saúde que precisa de algo além do que podemos oferecer hoje”, disse Mejia.
Os participantes do painel também concordaram que os sistemas de inteligência artificial proporcionarão novas maneiras de identificar e combater a tomada de decisões tendenciosas, sejam elas feitas por humanos ou por inteligência artificial, com a capacidade de identificar a origem do viés.
“Saúde é mais do que apenas cuidados médicos”, concordaram vários participantes do painel. Os palestrantes enfatizaram que os pesquisadores frequentemente negligenciam determinantes sociais da saúde, como status socioeconômico, CEP, nível de escolaridade e raça/etnia, ao coletar dados inclusivos e recrutar participantes para estudos. “A IA só é tão eficaz quanto os dados com os quais o modelo é treinado”, disse Michelle Williams, professora de epidemiologia da Universidade Harvard e professora associada de epidemiologia e saúde populacional da Faculdade de Medicina da Universidade Stanford. “Se quisermos alcançar nossos objetivos – melhorar os resultados de saúde e eliminar as desigualdades – devemos garantir a coleta de dados de alta qualidade sobre o comportamento humano e o ambiente social e natural.”
Natalie Pageler, médica e professora clínica de pediatria e medicina, afirmou que os dados agregados sobre câncer frequentemente excluem informações sobre mulheres grávidas, criando vieses inevitáveis nos modelos e exacerbando as disparidades existentes na assistência médica.
O Dr. David Magnus, professor de pediatria e medicina, afirmou que, como qualquer nova tecnologia, a inteligência artificial pode tanto melhorar quanto piorar as coisas em muitos aspectos. O risco, segundo Magnus, é que os sistemas de inteligência artificial aprendam sobre as desigualdades nos resultados de saúde, impulsionadas por determinantes sociais da saúde, e reforcem esses resultados por meio de suas ações. "A inteligência artificial é um espelho que reflete a sociedade em que vivemos", disse ele. "Espero que, sempre que tivermos a oportunidade de lançar luz sobre um problema — de nos olharmos no espelho —, isso sirva de motivação para melhorarmos a situação."
Caso não tenha podido comparecer ao workshop RAISE Health, a gravação da sessão pode ser encontrada aqui.
A Escola de Medicina da Universidade de Stanford é um sistema acadêmico integrado de saúde, composto pela Escola de Medicina da Universidade de Stanford e pelos sistemas de atendimento de saúde para adultos e crianças. Juntos, eles concretizam todo o potencial da biomedicina por meio de pesquisa colaborativa, educação e assistência clínica ao paciente. Para mais informações, acesse med.stanford.edu.
Um novo modelo de inteligência artificial está ajudando médicos e enfermeiros do Hospital Stanford a trabalharem juntos para melhorar o atendimento ao paciente.
Data da publicação: 19 de julho de 2024