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DeepMind do Google pode diagnosticar doenças oculares com a mesma precisão que um médico
Nas clínicas, os médicos ficam facilmente sobrecarregados quando há muitos pacientes, levando a imprecisões e erros no diagnóstico. Mas a IA DeepMind do Google pode minimizar esse problema com a capacidade de diagnosticar com precisão mais de 50 doenças que afetam a visão em apenas alguns segundos.
O receio de que a tecnologia e a inteligência artificial substituam e façam com que muitas pessoas percam os seus empregos já foi um conceito rebuscado, mas à medida que a aprendizagem automática e a robótica se desenvolvem, essa preocupação torna-se mais clara.
Não há dúvida de que os robôs podem substituir muitos trabalhadores nas linhas de produção, mas um trabalho que parece ser feito apenas por humanos, porque requer intuição, conhecimento, experiência e atenção. Mesmo os pequenos detalhes - o trabalho do médico - são agora comprovados pela IA. .
O Google está aperfeiçoando cada vez mais o DeepMind, pois a IA baseada na famosa rede de inteligência artificial que derrotou este jogador Go agora também pode diagnosticar doenças. Trabalhando com o Moorfields Eye Hospital, o Google anunciou que o DeepMind agora pode diagnosticar mais de 50 doenças potencialmente ameaçadoras à visão com a precisão dos principais médicos do mundo.
A equipe da DeepMind disse no blog que os médicos, por mais talentosos que sejam, são apenas humanos e levarão muito tempo para examinar exames oftalmológicos e diagnosticar muitas doenças. Mas a equipe da DeepMind diz que a IA do Google pode realizar tomografia óptica (OCT) em apenas alguns segundos.
A OCT é uma tecnologia comumente usada para detectar doenças oculares, mas a leitura de exames consome muito tempo. Se o algoritmo pudesse ajudar os médicos, seria ótimo.
Um exemplo de diagnóstico do sistema. Fotos: UCL, Moorfields, DeepMind.
No entanto, tal como acontece com os carros autónomos, deixar um computador tirar conclusões pode por vezes levar a julgamentos fatais. Os pesquisadores da DeepMind usam várias maneiras de mitigar esse problema. A primeira é não confiar em um algoritmo, mas usar um grupo de algoritmos para verificação cruzada. A segunda não é dar uma resposta única para cada diagnóstico, mas fornecer análise e um nível de confiança na probabilidade de precisão. Também mostra como identificar cada parte do olho do paciente para que o médico possa analisá-la posteriormente. Mais importante ainda, não é uma ferramenta de diagnóstico direta, mas é usada apenas para determinar quais pacientes precisam de tratamento primeiro.
Mesmo que esta informação lhe pareça interessante, não fique muito preocupado/animado porque embora os resultados sejam promissores, não há certeza de que DeepMind e tecnologias semelhantes possam ser usadas em um ambiente da vida real. A IA e as novas tecnologias ainda têm de esperar até serem utilizadas.
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