Cientista aconselha cautela ao usar IA em mamografia
Inteligência Artificial cometendo erros
Examinar tumores de câncer de mama com IA pode melhorar a eficiência e os resultados da assistência médica. No entanto, os especialistas devem proceder com cautela, considerando que saltos tecnológicos idênticos anteriormente causavam maiores taxas de testes falso-positivos e excesso de tratamento.
Isso é de acordo com um novo artigo no JAMA Health Forum co-escrito por Joann G. Elmore, MD, MPH, cientista do UCLA Jonsson Comprehensive Cancer Center, Rosalinde and Arthur Gilbert Foundation Endowed Chair in Healthcare Delivery, e professor de medicina na Escola de Medicina David Geffen da UCLA .
O editorial do JAMA Health Forum afirmou que sem uma estratégia mais robusta para a avaliação e aplicação da IA, mesmo assim, tem se proporcionado a aceitação inabalável de sistemas emergentes na prática clínica. O setor ainda está lutando para aprender com erros anteriores em mamografia. O item, publicado online, foi co-escrito com Christoph I. Lee, MD, MS, MBA, professor de radiologia da Escola de Medicina da Universidade de Washington.
Excesso de confiança na tecnologia
De acordo com os autores, entre os erros anteriores em mamografia estavam os dispositivos auxiliares de detecção via computador (CAD), que proliferaram em popularidade no campo dos testes de câncer de mama começando mais de vinte anos antes. A FDA validou o CAD em 1998 e, em 2016, mais de 92% dos centros de imagem dos Estados Unidos estavam usando os sistemas para interpretar mamografias e procurar tumores. No entanto, a prova revelou que o CAD não melhorou a precisão da mamografia. Os autores escreveram que as ferramentas de CAD estão associadas a um aumento nas taxas de falso-positivos, resultando em diagnósticos excessivos de carcinoma ductal in situ e triagem de análise desnecessária. O Medicare parou de cobrir o CAD em 2018, no entanto, naquela época, as ferramentas atingiram mais de US$ 400 milhões por ano em despesas desnecessárias para a saúde.
Elmore e Lee publicaram que a adopção precoce do CAD é um sinal premonitório da adopção sincera de sistemas emergentes antes de compreender completamente o seu impacto nos resultados dos pacientes.
Os especialistas recomendam cautela para evitar a repetição de erros anteriores, incluindo vincular a compensação do Medicare para melhorar os resultados dos pacientes e não apenas melhorar o desempenho técnico em ambientes artificiais.
Originalmente publicado por: medicalxpress.com
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