A inteligência artificial e o seu papel na melhoria dos diagnósticos: comentário a um artigo
Introdução
A nova era computacional da Inteligência Artificial (IA), que está a chegar muito rapidamente ao ambiente da Prática Clínica, será em breve uma verdadeira ajuda para a Medicina, a Enfermagem e os doentes. Não é a primeira vez que se tenta melhorar o desempenho clínico com a ajuda de ferramentas electrónicas, quer se trate de verificadores de sintomas baseados na Web ou de geradores de diagnósticos diferenciais, utilizando o teclado para introduzir os dados do doente e obter uma lista de diferentes doenças, por vezes ordenadas em termos de probabilidade. A principal diferença entre a IA e as ferramentas anteriores é a quantidade de dados que trata e a possibilidade de fazer perguntas mais “naturais” ao sistema, de uma forma certamente interactiva.
IA, Raciocínio clínico e Melhoria do diagnóstico
A incorporação da IA na prática clínica real está a começar em especialidades como a radiologia ou o laboratório, uma vez que uma das vantagens, a análise de dados ou imagens, é um dos pontos fortes desta nova ferramenta. Existem alguns estudos sobre a influência da IA na capacidade de melhorar o raciocínio clínico e a precisão do diagnóstico. Seguem-se os comentários a um dos artigos que tenta medir a “precisão do diagnóstico” da IA em comparação com a abordagem de diagnóstico de médicos reais.
Título: Diagnostic Accuracy of Differential-Diagnosis List Generated by Generative Pretrained Transformer 3 Chatbot for Clinical Vignettes with Common Chief Complaints: A Pilot Study (1)
Resumo da metodologia
Dois médicos elaboraram 30 vinhetas clínicas, utilizando dez sintomas significativos (dor abdominal, febre, vómitos, perturbação da marcha, vertigens, dores articulares, dores nas costas, falta de ar, dores no peito, tosse). Por sua vez, estes médicos estabeleceram o diagnóstico correto para cada vinheta clínica.
Em termos de metodologia, uma vez fornecida a informação de cada vinheta ao ChatGPT, o programa produziu uma lista de diagnósticos diferenciais, uma de dez casos e outra de cinco possibilidades, e tentou detetar se o diagnóstico correto estava no “topo” da lista. Por sua vez, dois médicos que não criaram as vinhetas, supervisionados por um terceiro, também elaboraram uma lista de diagnósticos diferenciais com cinco possibilidades em cada lista.
Resultados
Os resultados resumidos mostram que o ChatGPT teve uma precisão de diagnóstico muito elevada quando considerou a lista de dez possibilidades (93%), mas quando a lista era de cinco possibilidades diminuiu para 83%, enquanto para os médicos que listaram cinco possibilidades, a precisão de diagnóstico foi de 98%. Uma diferença significativa foi o facto de os médicos terem colocado o diagnóstico correto no topo da lista em 93% dos casos, enquanto o ChatGPT o fez em 53% das listagens.
Para determinadas vinhetas que se baseavam em sintomas como febre ou dores nas articulações, o ChatGPT produziu uma lista com maior precisão de diagnóstico do que a dos médicos, incluindo estas cinco possibilidades.
Avaliação pessoal e comentários
A utilização da IA no processo de diagnóstico está ainda a dar os primeiros passos em termos de aplicação prática, mas vai revolucionar o desempenho profissional e o envolvimento dos doentes. Estas técnicas são o passo seguinte, embora com um desenvolvimento diferente, das Ferramentas Electrónicas de Apoio ao Diagnóstico, cuja filosofia e armamento informático são totalmente diferentes. O nosso grupo efectuou um estudo com estas ferramentas (4 ) e obteve, nas condições do estudo, uma acuidade diagnóstica de 60%, semelhante para os medcos e a ferramenta informática, mas com a particularidade de o comportamento ser diferente entre uns e outros, com a ferramenta a fornecer mais possibilidades diagnósticas, enquanto os médicos reconheciam mais frequentemente processos que se apresentavam de forma atípica. Outra conclusão a que chegámos é que os profissionais dificilmente alteram a sua avaliação diagnóstica inicial, mesmo que a ferramenta sugira outras possibilidades. No estudo discutido neste post , os médicos também tenderam a não alterar a sua impressão diagnóstica inicial, algo que também é relatado noutros estudos.
Aplicações práticas
As aplicações de IA em relação ao processo de diagnóstico serão fundamentais, devido à rapidez de resposta, à forma mais natural das perguntas e, sobretudo, ao facto de poderem sugerir diagnósticos que não foram feitos pelo profissional, quer por falta de conhecimento, quer por sobrecarga ou cansaço, como acontece nos serviços de urgência. Uma condição para a sua implementação é que o profissional tenha fácil acesso institucional e valorize ao máximo as sugestões de diagnóstico apresentadas pela aplicação informática. Tudo isto conduzirá a um melhor desempenho global e ajudará certamente a salvar vidas.
Bibliografía
- Hirosawa,T; et al. Diagnostic Accuracy of Differential-Diagnosis Lists Generated by Generative Pretrained Transformer 3 Chatbot for Clinical Vignettes with Common Chief Complaints: A Pilot Study. Environmental Research and Public Health
- Alowais SA, et al. Revolutioning healthCare: the role of artificial intelligence in clinical practice.BMC Med Educ . 2023 Sep 22;23(1):689. doi: 10.1186/s12909-023-04698-z
- Liu, J et al. Utility of ChatGPT in Clinical Practice. 2023 Jun 28:25:e48568.doi: 10.2196/48568
- Alonso-Carrión, L; et al. Precisión del diagnóstico en medicina interna e influencia de un sistema informático en el razonamiento clínico. Medicina Clínica 2015.
Autor: Lorenzo Alonso Carrión
FORO OSLER
