A digitalização da sociedade gera enormes quantidades de dados e fenómenos como a actual pandemia tendem a aumentar o número desses dados clínicos.

A IBM Research antecipava há poucos anos que “‘trackers’ pessoais, dispositivos médicos ligados, implantes e outros sensores que recolhem informação em tempo real, uma pessoa média deve gerar mais de um milhão de gigabytes de dados relacionados com a saúde ao longo da sua vida, o equivalente a 300 milhões de livros”. E essa “quantidade de informações sobre saúde duplica a cada três anos; até 2020, duplicará a cada 73 dias”.

Esta enxurrada de Big Data levou os médicos a ter de colaborar com investigadores de outras áreas mais tecnológicas, como a inteligência artificial (IA).

Antecipava-se que o mercado da IA para a área de saúde devia passar de 1,8 mil milhões de euros em 2018 para mais de 30 mil milhões de euros até 2025.

Mas uma questão saliente é se as tecnologias de IA são ou não mais eficazes do que os médicos. No estudo “Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies“, nota-se que “o volume de investigações publicadas sobre ‘deep learning’, um ramo da IA, está a crescer rapidamente”, também porque notícias em que se “reivindica um desempenho superior [da IA] aos médicos alimentaram o entusiasmo público e pressionaram por uma implementação acelerada”.

Este estudo refere a existência de poucos trabalhos prospectivos nestas áreas, muitos dos existentes são enviesados, sem normalização, e “a disponibilidade de dados e códigos está ausente na sua maioria, [usando] grupos de comparação humanos geralmente pequenos”.

Em conclusão, os autores consideram que a IA tem “potencial para melhorar os resultados clínicos”, ajudada pelo interesse financeiro em investimentos, generalização cobertura jornalística e com alguns algoritmos prontos para o marketing e a adopção pública.

Quanto à exagerada reivindicação de uma equivalência ou superioridade relativamente aos médicos, com os perigos associados em termos de segurança e saúde pública, a IA continua a prometer mais do que pode concretizar – e este tipo de estudos não melhora essa situação.

Uma recolha da influência das aplicações de IA na medicina pode ser vista no seguinte vídeo, onde debatem Eric Topol (director do Scripps Research Translational Institute), Andrew Ng (fundador da Landing AI e da Coursera, professor na Stanford University), Lily Peng (Google Research) e Pranav Rajpurkar, do Stanford Machine Learning Group.