Eles são impulsionados por um crescente corpo de literatura científica, como um estudo recente que descobriu que as leituras de mamografias com IA detectaram 20% mais casos de câncer de mama do que os radiologistas – junto com a convicção de que a IA é o futuro da medicina.
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Os pesquisadores também estão trabalhando para traduzir a IA generativa, que apoia ferramentas que podem criar palavras, sons e texto, em um ambiente hospitalar. O Mount Sinai implantou um grupo de especialistas em inteligência artificial para desenvolver ferramentas médicas internamente, que médicos e enfermeiras estão testando em atendimento clínico. O software de transcrição preenche a papelada de cobrança e chatbots ajudam a elaborar resumos de pacientes.
Thomas J. Fuchs, reitor de IA da Escola de Medicina Icahn de Mount Sinai, disse que é imperativo que os hospitais de pesquisa, que contam com médicos e pesquisadores pioneiros, atuem como laboratórios para testar essa tecnologia. O Mount Sinai arrecadou mais de 100 milhões de dólares por meio de filantropia privada e construiu centros de pesquisa e instalações de computação no local. Isso permite que os programadores criem ferramentas de IA internamente, que podem ser refinadas com base nas informações dos médicos, usadas em seus hospitais e também enviadas para locais que não têm dinheiro para fazer pesquisas semelhantes.
Mas os avanços estão provocando tensão entre os trabalhadores da linha de frente, muitos dos quais temem que a tecnologia tenha um alto custo para os humanos. Eles se preocupam com a tecnologia fazendo diagnósticos errados, revelando dados confidenciais de pacientes e se tornando uma desculpa para os administradores de seguros e hospitais cortarem profissionais em nome da inovação e eficiência. Acima de tudo, eles dizem que o software não pode fazer o trabalho de um médico ou enfermeiro – ou seja, humanos.
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IA não é novidade em hospitais
Hospitais se interessam por inteligência artificial há muitos anos. Na década de 1970, pesquisadores da Universidade de Stanford criaram um sistema rudimentar de IA que fazia perguntas aos médicos sobre os sintomas de um paciente e fornecia um diagnóstico com base em um banco de dados de infecções conhecidas.
Na década de 1990 e no início dos anos 2000, os algoritmos de IA começaram a decifrar padrões complexos em raios-X, tomografias computadorizadas e imagens de ressonância magnética para detectar anormalidades que o olho humano pode não perceber.
Vários anos depois, robôs alimentados com visão de IA começaram a operar ao lado de cirurgiões. Com o advento dos registros médicos eletrônicos, as empresas incorporaram algoritmos que escaneavam dados de pacientes para identificar tendências e semelhanças em pacientes com certas doenças e recomendar tratamentos personalizados.
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