A diferença está no método: em vez de analisar todos os dados de uma vez, o sistema investiga cada caso por etapas, fazendo perguntas e solicitando exames conforme novas informações surgem.

A ferramenta revisa as hipóteses de diagnóstico e pode solicitar novos exames conforme os resultados da investigação. – Imagem: khunkornStudio/Shutterstock

Como funciona a junta médica virtual

A ferramenta utiliza um mecanismo chamado orquestrador, que coordena um painel simulado de especialistas em inteligência artificial. O sistema decide quais informações precisa obter sobre o histórico do paciente, considera os achados do exame físico e determina quais testes podem ajudar a esclarecer o quadro.

Os resultados orientam as decisões seguintes. Se as informações forem insuficientes, a IA pode solicitar novos exames e rever as hipóteses levantadas anteriormente, ajustando o plano de investigação ao longo do processo.

Os pesquisadores avaliaram a tecnologia em mais de 300 casos clínicos incomuns e difíceis de diagnosticar. Nessas situações, o modelo superou em mais de duas vezes a precisão de médicos generalistas que recorreram a livros de referência e à internet . O sistema também teve desempenho superior em cenários baseados em um grande banco de dados de internações em prontos-socorros.

Para os pesquisadores, esses resultados ajudam a explicar por que testes convencionais podem não ser suficientes para avaliar uma IA médica. Avaliações anteriores costumam usar questões de múltipla escolha, que não reproduzem a necessidade de investigar um paciente durante uma consulta.

“É claro que a IA se tornou muito boa em obter 100% de acertos nessas provas”, afirmou Dominic King, vice-presidente corporativo da divisão de saúde da Microsoft AI. “Mas isso não corresponde à realidade. Nenhum paciente jamais veio me consultar com um resumo bem organizado.”

Diagnósticos mais criteriosos e custos menores

A precisão não foi o único aspecto avaliado. Segundo os pesquisadores, os processos diagnósticos organizados pelo orquestrador custaram menos do que aqueles conduzidos por médicos.

Harsha Nori, responsável pela área de inteligência artificial da Microsoft AI Health, explicou que o estudo também considera a maneira como a investigação é conduzida.

“Não estamos medindo apenas a precisão dos sistemas. Também estamos medindo com que critério e cuidado eles conduzem uma investigação diagnóstica”, disse Nori.

Esse método permite que a ferramenta adapte suas decisões ao longo da avaliação, em vez de seguir um roteiro fixo. Entre os aspectos considerados estão a necessidade de aprofundar a investigação e o momento de solicitar novos exames.

A próxima etapa da pesquisa vai testar a ferramenta de IA em salas de espera de prontos-socorros, em parceria com um hospital de Boston. – Imagem: raker / Shutterstock

Próximo passo será testar a triagem em emergências

A Microsoft vai trabalhar com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston, para avaliar a capacidade da ferramenta de classificar pacientes em salas de espera de prontos-socorros.

A triagem ajuda a identificar quem precisa de atendimento mais urgente. O teste deverá mostrar como a tecnologia se comporta nesse contexto, mas sua utilidade na rotina hospitalar ainda precisa ser avaliada.

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