A Healthcare AI precisa cair na real

A Inteligência Artificial há muito promete tornar o trabalho de saúde mais fácil para os médicos e melhor para os pacientes. Mas, apesar das muitas frentes abertas e dos avanços nos mais diversos campos, como diagnóstico médico, descoberta de medicamentos, ensaios clínicos, e tratamento da dor, a verdade é que ainda estamos na infância da Healthcare AI. Há muito ainda a ser feito para desbloquear todo o potencial da tecnologia nesse setor.

Não por acaso, vozes como as de Fei-Fei Li, co-diretora e especialista em visão computacional do Institute for Human-Centered AI (HAI) e seu colega Andrew Ng, fundador do Google Brain, ex-cientista-chefe do Baidu e, atualmente, professor adjunto de Stanford, têm alertado para o fato de que os avanços desejados para o uso da IA na Saúde dependem claramente da conscientização e superação das limitações atuais da tecnologia. Deixar de reconhecer sua complexidade pode prejudicar o florescimento da Healthcare AI na próxima década. Segundo eles, a IA não transformará a saúde até 2030.

Na opinião de Ng, existem várias barreiras para fazer a IA ser ainda mais funcional na área da saúde. Os algoritmos precisam ser melhores e lidar com os problemas certos. Hoje, modelos que parecem bons em condições de laboratório nem sempre funcionam bem no mundo real. Além disso, nem todos os dados necessários estão digitalizados.