Quer saber como a inteligência artificial mudará seu trabalho? Vamos tirar uma lição do Departamento de Radiologia. A radiologia é agora um tema quente na corrida da inteligência artificial. A área foi mencionada várias vezes por executivos da tecnologia no Fórum Económico Mundial, em Davos, no mês passado, e foi discutida num documento branco da Casa Branca sobre inteligência artificial e economia.
Um radiologista examina uma mamografia em 6 de maio de 2010, em Los Angeles.
A radiologia não é a única profissão afetada pela IA, uma vez que a tecnologia está a ser integrada no trabalho de muitas profissões, incluindo engenheiros de software, professores e até canalizadores. O Goldman Sachs Group estima que, se a tecnologia relacionada com a IA for amplamente utilizada, poderá substituir 6% a 7% da força de trabalho dos EUA, mas espera-se também que a tecnologia crie novos empregos.
Mas o campo da radiologia tornou-se um excelente exemplo de como a inteligência artificial pode capacitar, em vez de substituir, empregos. Pak-ho Chen, especialista em radiologia diagnóstica da Cleveland Clinic, disse que o tipo de trabalho no departamento de radiologia também é adequado para ser assistido por inteligência artificial.
O Departamento de Radiologia possui uma grande quantidade de dados que podem ser usados para pesquisa e aplicação de inteligência artificial, e o treinamento de inteligência artificial requer suporte massivo de dados. A inteligência artificial pode processar enormes quantidades de dados muito mais rapidamente do que os humanos e já está a ajudar a acelerar alguns fluxos de trabalho nos departamentos de radiologia – por exemplo, determinando quais as imagens que precisam de ser processadas primeiro.
No departamento de radiologia, os médicos humanos ainda precisam realizar a maioria das tarefas básicas, como fazer diagnósticos, realizar exames físicos em pacientes e redigir relatórios de diagnóstico. Além disso, à medida que os departamentos de radiologia continuam a adotar a tecnologia de inteligência artificial, espera-se que a procura de emprego nesta área cresça mais rapidamente do que noutras indústrias.
Jack Kasten, pesquisador do Centro de Segurança e Tecnologias Emergentes da Universidade de Georgetown, disse: "Não só a inteligência artificial não substituiu os trabalhadores de radiologia, como também melhorou suas capacidades de processamento de trabalho e aumentou a demanda por seus serviços profissionais. Para a indústria de tecnologia, pode-se dizer que esta é uma boa perspectiva para que a inteligência artificial traga efeitos positivos para a economia".
Como a inteligência artificial pode capacitar o trabalho em vez de substituí-lo
Dr. Chen destacou que a inteligência artificial é boa na análise de imagens e na identificação de padrões em dados, e essas duas habilidades são fundamentais para o trabalho dos departamentos de radiologia. Além disso, a radiologia vem sendo digitalizada há muitos anos, o que significa que há uma enorme quantidade de dados disponíveis na área.
Ele disse: “Ainda existem algumas cenas de trabalho de nicho que ainda usam métodos analógicos tradicionais, mas nos Estados Unidos, a grande maioria das imagens de raios X, tomografia computadorizada e ressonância magnética foram armazenadas digitalmente”.
Chen e dois outros radiologistas entrevistados pela CNN disseram que os radiologistas agora estão usando inteligência artificial para priorizar varreduras de imagens, melhorar a qualidade das imagens e ajudar a escrever resumos de relatórios de diagnóstico.
Dr. Shadpur Demeri, radiologista intervencionista do Centro Médico Johns Hopkins, disse: “A inteligência artificial nunca substituiu o trabalho de ninguém, apenas tornou nosso trabalho mais eficiente e valioso”.
René Vidal, professor de engenharia e radiologia da Escola de Engenharia da Universidade da Pensilvânia, acredita que a inteligência artificial será particularmente útil na obtenção de imagens de ressonância magnética de alta qualidade com menos exames. Essa tecnologia pode acelerar o processo de exame e permitir que os médicos atendam mais pacientes ao mesmo tempo.
Vidal disse que os pesquisadores estão atualmente explorando outros cenários de aplicação da inteligência artificial, como usá-la para medir o volume do tumor e gerar automaticamente relatórios de diagnóstico, mas pode ser muito cedo para que essas aplicações sejam implementadas.
Profissões que estavam previstas para desaparecer, mas ainda existem
Vidal disse que as ferramentas de IA usadas na área médica devem ser aprovadas pela Food and Drug Administration dos EUA, um processo que leva cerca de oito anos, incluindo as fases de desenvolvimento e ensaios clínicos. No entanto, o trabalho de aprovação relevante tem avançado: dos 1.357 dispositivos médicos de inteligência artificial atualmente aprovados pela Food and Drug Administration dos EUA, 1.041 são adequados para uso na área de radiologia.
Ao mesmo tempo, a procura de emprego nos departamentos de radiologia continua a crescer. O Bureau of Labor Statistics dos EUA prevê que os empregos em radiologia crescerão 5% de 2024 a 2034, mais rápido do que a média de 3% para todas as ocupações. Dados da plataforma de recrutamento Even obtidos pela CNN também mostram que o número de empregos em radiologia aumentará em 2025 em comparação com cinco anos atrás.
Os especialistas em radiologia entrevistados afirmaram que a crescente procura por exames de imagem durante o diagnóstico médico, aliada ao envelhecimento da população, podem ser as principais razões para o aumento da procura pelos serviços de radiologia.
Mas não foi assim que o campo foi visto no passado. O economista e cientista da computação vencedor do Prêmio Nobel, Jeffrey Hinton, conhecido como o “pai da inteligência artificial”, disse em 2016 que “é hora de parar de treinar radiologistas” porque a aprendizagem profunda – um ramo da inteligência artificial que simula os padrões de aprendizagem do cérebro humano – será melhor no trabalho dentro de 5 a 10 anos.
Hinton disse num e-mail ao The New York Times no ano passado que seus comentários de 2016 foram absolutos demais.
Demery lembra que, por volta de 2015 a 2016, havia uma ansiedade generalizada na radiologia sobre a substituição dos empregos humanos pela inteligência artificial. Hoje, esta tecnologia tem sido considerada um “segundo par de olhos” para os médicos.
Os perigos ocultos da dependência excessiva da inteligência artificial
No entanto, o Dr. Chen também apontou que a inteligência artificial apresenta o risco de preconceito e as pessoas também podem se tornar excessivamente dependentes dela. Por exemplo, um estudo do MIT de 2022 mostrou que a inteligência artificial pode determinar com precisão a raça de uma pessoa a partir de raios X, ao contrário dos radiologistas humanos, levantando preocupações sobre o preconceito no diagnóstico.
Chen também expressou sua preocupação de que, se a tecnologia de IA se desenvolver até um estágio suficientemente maduro, as instituições médicas possam ter a ideia de ajustar o pessoal - como substituir médicos por enfermeiros ou substituir especialistas em radiologia por clínicos gerais. Esta abordagem pode ser viável em alguns casos, mas geralmente não é adequada para a detecção de doenças com as quais os departamentos de radiologia lidam principalmente, como câncer e infecções fatais.
Ele disse: "Devemos compreender que o bom desempenho dos algoritmos de inteligência artificial se deve em grande parte ao fato de que seus resultados automatizados serão revisados por médicos profissionais. Pode-se dizer que é esta colaboração entre máquinas e profissionais que realmente melhora o nível de diagnóstico e tratamento."