IA da Microsoft acerta o dobro dos médicos em casos complexos, diz estudo na Science
Sistema que raciocina passo a passo como um clínico foi mais de duas vezes mais preciso que generalistas em mais de 300 casos raros.
Resumo
- Pesquisadores da Microsoft dizem que sua IA de diagnóstico foi duas vezes mais precisa que clínicos gerais.
- O teste usou mais de 300 casos médicos raros e complexos; o estudo saiu na revista Science na quinta (22).
- A próxima etapa é testar a ferramenta na triagem de pacientes em prontos-socorros de Boston.
Uma ferramenta de inteligência artificial que investiga o paciente em etapas, imitando o raciocínio de um médico, acertou mais de duas vezes o que clínicos gerais acertaram ao resolver casos de difícil diagnóstico. A conclusão é de pesquisadores da Microsoft e consta de um estudo que a revista científica Science publicou na quinta-feira (22).
Como o sistema raciocina
O modelo decide quais perguntas fazer ao paciente e quais exames e testes pedir. Quem organiza essa rota é um “orquestrador”, camada que estrutura como a IA ataca o problema e que simula um painel de especialistas clínicos cooperando para fechar o diagnóstico.
O método difere do que se vê hoje. Os modelos de IA médica já existentes tendem a olhar todos os sintomas, resultados laboratoriais e imagens do paciente ao mesmo tempo para gerar uma resposta. Na ferramenta da Microsoft, a lógica é sequencial: a IA começa escolhendo o que investigar no histórico e no exame físico; a partir do que descobre, indica os exames, analisa os resultados e pede outros quando faz sentido. Em paralelo, a equipe vai revendo as hipóteses e os planos, como contaram os coordenadores da pesquisa em entrevista.
O que os testes mostraram
A ferramenta enfrentou mais de 300 casos médicos raros e complexos. Com o orquestrador, o sistema avaliou o paciente e chegou ao diagnóstico com precisão superior ao dobro da obtida por generalistas que podiam consultar manuais e a internet. Também se saiu melhor que profissionais humanos em situações tiradas de uma grande base com registros de entrada em pronto-socorro.
Outro achado: investigar o caso sai mais barato quando o coordenador de IA define os protocolos do que quando médicos de carne e osso os definem.
Por que o teste foi diferente
Os autores lembram que a comparação entre esse tipo de sistema e médicos costuma ser feita com perguntas de múltipla escolha. “A IA ficou muito boa em tirar nota máxima nesses testes”, disse o médico Dominic King, vice-presidente da área de saúde da Microsoft AI, cuja equipe constrói a tecnologia. “Mas isso, claro, não reflete a realidade. Nenhum paciente nunca chegou ao meu consultório com um resumo bem arrumado.”
Para Harsha Nori, que lidera a IA de saúde da empresa, a medida importante vai além do acerto: “Estamos avaliando também com que rigor e cuidado eles conduzem um diagnóstico”, afirmou.
O que vem a seguir
A próxima fase será feita junto ao hospital Beth Israel Deaconess, em Boston: os pesquisadores querem ver se a ferramenta consegue organizar a triagem de quem aguarda nas salas de espera de emergências. Até agora, os resultados saíram de casos escolhidos para a pesquisa e de bancos de dados, e não do atendimento direto a pacientes.
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