Com os avanços significativos em Inteligência Artificial, é comum que muitos profissionais se preocupem com o futuro de suas profissões.
De acordo com uma nova publicação da Journal of American College of Radiology, a tecnologia não coloca a especialidade da radiologia em risco.
“Entre todos esses campos, a radiologia diagnóstica tem sido apontada como particularmente suscetível aos efeitos da automação, tendo atingido um novo nível de criança-propaganda para a próxima onda de desemprego tecnológico”, escreveu Dr. Alex Bratt, do departamento de radiologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford.
Limitações
Ele explica que essa substituição do trabalho dos radiologistas não ocorrerá em breve. E um dos principais motivos é que as redes neurais profundas são naturalmente limitadas pelo “tamanho e formato das entradas que podem aceitar”.
As redes neurais podem ajudar com tarefas diretas dependentes de algumas imagens, mas ainda existem limitações relacionadas ao conceito de dependências de longo prazo. Essas dependências impossibilitam as redes neurais profundas de processar dados necessários.
Já o radiologista humano, pode examinar os resultados de imagens anteriores, grandes conjuntos de dados e anotações clínicas detalhadas, ao mesmo tempo em que faz uma única avaliação.
A rede também pode funcionar perfeitamente após ser treinado no conjunto de dados de uma instituição, por exemplo, mas seu desempenho sofre quando é introduzido em novos dados de uma nova instituição.
Opinião do especialista
Bratt concluiu observando que ele acolhe os avanços da IA “de braços abertos”, mas é simplesmente cedo demais para a especialidade se preocupar em ser substituída por essas tecnologias.
“Como radiologistas, cabe a nós educar-nos para que possamos superar o hype e aproveitar o poder muito real da aprendizagem profunda como existe hoje, mesmo com suas limitações substanciais”, escreveu ele.
