A inteligência artificial está remodelando a pesquisa em saúde e acelerando a descoberta de medicamentos e a investigação de doenças.
Com a ajuda que traz ao setor da saúde, também introduz desafios como o preconceito de dados e a necessidade de transparência.
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Pesquisadores utilizam IA para analisar dados complexos de saúde.
A IA apoia os investigadores no processamento de dados de saúde complexos. Promete transformar, compreender, prevenir e tratar doenças. No entanto, o Dr. Carleigh Krubiner, líder de bioética da Wellcome, salienta que deve ser implementado de forma responsável para evitar o reforço de preconceitos.
A IA encurta enormemente o processo de descoberta de medicamentos, classificando grandes quantidades de dados para identificar potenciais novos medicamentos, reduzindo custos e tempo. É particularmente útil em doenças e condições raras que afectam países de baixo e médio rendimento.
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IA ajuda na análise de dados genéticos humanos
A IA também permite o processamento de dados genómicos a velocidades sem precedentes, permitindo uma identificação mais rápida de alvos terapêuticos, como observou Priscilla Chan, da Iniciativa Chan Zuckerberg.
O papel da IA no Atlas de Células Humanas demonstra esta capacidade ao mapear com rapidez e precisão todos os tipos de células; A IA oferece novos insights sobre a biologia humana. Como explica Anna Studman, pesquisadora sênior do Instituto Ada Lovelace, o Atlas de Células Humanas não seria possível sem o poder de processamento de dados da IA.
Lidando com preconceitos no uso de IA
Embora a IA tenha muitos benefícios, muito tem de ser feito para garantir que não reforce os preconceitos atuais. Se isso acontecer, os resultados da investigação e aplicação em saúde serão tendenciosos, considerando que muitos conjuntos de dados não são diversos.
Como explica Shuranjeet Singh, consultor de experiência vivida na Wellcome, a IA tem o potencial de reproduzir os preconceitos presentes nos dados de saúde, amplificando assim as desigualdades na saúde.
Anna Studman explica como e por que os dados são usados para ajudar a construir confiança, especialmente com comunidades marginalizadas, para resolver esses preconceitos e garantir que a IA beneficie todos igualmente através de uma melhor representação em conjuntos de dados e de mais experiências vividas por diferentes tipos de pessoas.
Carleigh Krubiner disse que os pesquisadores precisam verificar se a IA é provavelmente a melhor aplicação que pode ser usada para um trabalho específico e se soluções mais simples e apropriadas são mais econômicas.
Reportagem criptopolitana de Emman