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Um hospital de Pequim passou a operar uma clínica oftalmológica na qual boa parte dos processos, da triagem inicial ao acompanhamento pós-consulta, é conduzida por inteligência artificial. O projeto foi batizado de AI-TEC, sigla para uma clínica oftalmológica da Universidade Tsinghua ampliada por agentes de IA, termo usado para descrever sistemas capazes de executar tarefas em várias etapas com certo grau de autonomia, sempre sob supervisão humana.
Diferentemente de hospitais que incorporam ferramentas de IA a processos já existentes, o AI-TEC foi projetado desde o início para funcionar em torno da tecnologia. Médicos continuam presentes em todas as etapas do atendimento. A experiência foi conduzida por pesquisadores do Beijing Visual Science and Translational Eye Research Institute (BERI), ligado à Tsinghua Medicine, e teve os resultados publicados na revista científica Nature Medicine. Dados bons pesaram mais que dados em quantidade Nos primeiros meses, o sistema teve desempenho baixo para identificar doenças como glaucoma e degeneração macular relacionada à idade em exames de imagem do olho, condições que costumam evoluir de forma silenciosa e comprometer a visão se não forem tratadas a tempo. O modelo havia sido treinado com cerca de 27 mil imagens, mas boa parte delas tinha qualidade inferior e rotulagem pouco criteriosa sobre qual condição cada exame representava, segundo o Science Alert. A equipe então substituiu parte dessa base por 1.426 imagens selecionadas e classificadas por oftalmologistas especialistas. O resultado foi um salto na precisão do sistema, medida pelo indicador AUROC, métrica usada para avaliar a capacidade de um teste diagnóstico de distinguir corretamente pacientes doentes de saudáveis, na qual valores próximos de 1 indicam desempenho quase perfeito. O AI-TEC passou a operar com AUROC acima de 0,93, patamar equivalente ao de outros sistemas de ponta usados para esse tipo de exame. A adoção das ferramentas pelas equipes também não seguiu uma trajetória linear. Cinco meses após a implantação, apenas 41 dos 1.113 exames realizados em um mês, ou 3,8% do total, passaram pelos processos do AI-TEC. No mês seguinte, depois de ajustes que tornaram o sistema mais simples de operar, com menos cliques e menor necessidade de digitação manual pelos funcionários, a adesão subiu para 259 de 1.126 exames, o equivalente a 23%. A lição não estava no algoritmo Os pesquisadores descrevem a implantação de um sistema de saúde construído em torno da IA como um desafio de ecossistema, não como um problema isolado de desempenho de algoritmo. Segundo o estudo, a eficácia do projeto "dependeu da qualidade dos dados, do fluxo de trabalho e do engajamento médico", além de governança e monitoramento constantes e da geração de valor clínico mensurável. Outro ponto observado foi a velocidade do retorno dado pelos médicos à equipe técnica. Ajustes baseados em comentários enviados rapidamente, em vez de semanas depois, melhoraram o funcionamento do sistema com mais eficiência. Os autores também identificam uma diferença de raciocínio entre a IA e os médicos, o que pode dificultar a adoção. O sistema é construído para responder se um paciente tem ou não determinada doença. Os profissionais, na prática clínica, partem de sintomas relatados, como visão embaçada, para investigar o que pode estar por trás deles. Para os pesquisadores, o sucesso desse tipo de sistema deveria ser medido pela transformação do fluxo de trabalho clínico, e não apenas pelo desempenho isolado em testes de referência. A avaliação da equipe é que testes futuros desse tipo de tecnologia deveriam ir além de métricas de desempenho bruto e considerar se a rotina clínica foi de fato transformada e se os resultados de saúde dos pacientes melhoraram.
