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EXPERIÊNCIAS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SAÚDE
Em trabalho recente, Mukherjee (2010) relata a experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que armazena, numa rede neural de computação, 130 mil imagens de lesões da pele classificadas por dermatologistas. O sistema usa algoritmos que reconhecem imagens e suas características (pattern recognition). Em junho de 2015, Thrun e equipe começaram a validar o sistema usando um conjunto de 14 mil imagens que haviam sido diagnosticadas por dermatologistas, solicitando que o sistema reconhecesse três tipos de lesão: benignas, malignas e crescimentos não cancerosos. O sistema acertou 72% das vezes, comparado com um acerto de 66% obtido por dermatologistas qualificados. A experiência de Thrun foi ampliada para incluir 25 dermatologistas e uma amostra de 2 mil casos biopsiados. A máquina continuou sendo mais acurada. O desafio é diagnosticar e intervir precocemente. O reconhecimento de imagens feito por Inteligência Artificial (IA) poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas. O computador pode acertar o know-what, mas o médico, conversando com seu paciente, explica o know-why, ou seja, não explica o porquê nem alivia a angústia do paciente.
Na frase "O reconhecimento de imagens feito por IA poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas”, o sintagma verbal sublinhado refere-se a