Inteligência artificial na radiologia: pode ser prejudicial para os profissionais da área?

Abstract

A inteligencia artificial se encontra em plena expansão em todo o mundo, outrora um termo para ficção científica, hoje se apresenta como uma tecnologia com potencial de impactar profundamente diversos setores de atuação. Esta tecnologia que apresenta funcionalidades inimaginaveis, dispõe de imensuráveis benéficios para o diagnostico e tratamento de patologias, onde surge a necessidade de estudos sobre a capacidade da IA de interferir nas especialidades radiológicas. O presente trabalho teve como objetivo realizar uma revisão de literatura integrativa utilizando a PubMed via NCBI como base de dados, onde foram incluidos artigos completos e originais, com um recorte temporal de quatro anos, em linguagem original em inglês. Foram excluidos artigos incompletos, resumos de artigos, relatos de casos, resultados redundantes, trabalhos sem fontes confiáveis, disponíveis em manuscrito, estudos técnicos, que não respondem aos questionamentos do presente trabalho, indisponíveis na íntegra e que não se aplicassem ao tema abordado neste estudo. Foram identificados 77 artigos científicos, e ao aplicar os critérios de inclusão e exclusão, restaram 69 artigos que foram selecionados para leitura dos titulos onde verificou-se que 44 se adequaram ao tema proposto no presente trabalho, onde foram realizadas as leituras dos resumos, restando 22 artigos, onde estes foram selecionados para a leitura na íntegra, restando 11 artigos para a construção deste trabalho. A IA apresentou inaptidão apenas na area da radiologia intervencionista, onde a tecnologia mais eficaz é o modelo de redes neurais convolucionais profundas (CNNs). A IA permitirá aos profissionais maior foco nos pacientes, enquanto realiza as tarefas repetitivas do setor. O uso indevido de dados, responsabilização por imprudência e impericia da máquina e o risco de ser desfavorável para grupos minoritários se apresenta como potencial impedimento para sua implementação. Os profissionais que se inteirarem da nova tecnologia de IA substituirão aqueles que se opuserem à tecnologia. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT Artificial intelligence is in full expansion all over the world, once a term for science fiction, today it is presented as a technology with the potential to profoundly impact different sectors of activity. This technology, which has unimaginable characteristics, has immeasurable benefits for the diagnosis and treatment of pathologies, where there is a need for studies on the ability of AI to interfere in radiological specialties. The present study aimed to conduct an integrative literature review using a PubMed via NCBI as a database, which included complete and original articles, with a four-year time frame, in original English language. Incomplete articles, article abstracts, case reports, redundant results, works without reliable sources, available in manuscript, technical studies that do not answer the questions of this work, unavailable in full and that did not apply to the topic addressed in this study were excluded. 77 scientific articles were identified, and when applying the inclusion and exclusion criteria, 69 articles were selected for reading the titles, where it was found that 44 suited the theme proposed in this work, where they were performed as abstract readings, leaving 22 articles, where they were selected for reading in full, leaving 11 articles for the construction of this work. AI was unsuitable only in the area of interventional radiology, where the most effective technology is the deep convolutional neural networks (CNNs) model. AI will allow professionals to focus more on patients while performing the repetitive tasks of the industry. The misuse of data, liability for recklessness and malpractice of the machine and the risk of being unfavorable to minority groups are a potential impediment to its implementation. Professionals who become aware of the new AI technology will replace those who oppose the technology.