Avanços cada vez crescentes no poder computacional, redes rápidas, queda no preço de armazenamento de dados, tem permitido que patologistas possam usar cada vez mais digitalização completa de lâminas compartilhando imagens por telepatologia para uso clínico. A disponibilidade cada vez mais crescente de imagens em patologia tem possibilitado vem possibilitando a construção da chamada patologia digital, esta, por sua vez, serve como substrato sobre o qual se desenvolve aplicações de Inteligência Artificial (IA).
Embora muitas conversas e discussões em torno da promessa de inteligência artificial (IA) para melhorar os resultados na área da saúde tenham decolado nos últimos anos, esta não é uma indústria nova para tecnologia de IA. Atualmente, a tecnologia baseada em IA ja é amplamente utilizada em radiologia para reconhecimento de imagens e em modelos de previsão que alertam os provedores de pacientes de alto risco. Ao mesmo tempo, existem outras áreas em que a IA ainda está se desenvolvendo – desde a cirurgia robótica assistida por IA até as soluções analíticas profundas que ajudam os médicos a fazer um diagnóstico clínico mais preciso – e seu potencial é de longo alcance.
medida que se desenvolve a inteligência artificial, ela será disruptiva para todas as atividades humanas, desde internet das coisas a carros sem motoristas, várias funções serão afetadas. Entretanto, especialistas em tecnologia estimam ser a patologia a área da saúde onde este poder disruptivo da IA se dará de forma mais preponderante. Esta questão é o ponto relevante da discussão e nós esperamos que assim seja e que as projeções se cumpram em vias de fato.
Com a integração de lâminas digitais no fluxo de trabalho da patologia, uso de algoritmos avançados e as técnicas de diagnóstico auxiliadas por computador ampliam as fronteiras da visão do patologista para além de um deslizamento microscópico e permitem a verdadeira utilização e integração do conhecimento além dos limites humanos. Essa integração permitirá que patologistas atendam mais pacientes, mantendo a precisão diagnóstica e prognóstica. Isso torna-se particularmente importante no cenário médico atual onde apenas 2% dos graduados em medicina optam pela patologia como especialidade. O aumento da expectativa de vida das populações humanas, aumenta a demanda de consumo por serviços diagnósticos. O desenvolvimento da AI pode preencher a lacuna existente entre esta demanda e a projetada escassez de profissionais na área.
A patologia está mudando rapidamente para métodos digitais novos desenvolvimentos em AI. IA já é realidade em nichos específicos de pesquisa e desenvolvimento mas seu uso em rotina dos laboratórios ainda enfrenta certos gargalos concernentes a questões éticas, técnicas e legais. Devido a recentes histórias de sucesso no reconhecimento de imagens para aplicações não médicas, muitos pesquisadores e empreendedores estão convencidos de que a IA, em geral, e a aprendizagem profunda (deep learning), em particular, podem ser capazes de auxiliar em muitas tarefas da patologia digital. Este entendimento ira liderar o desenvolvimento de futuras aplicações comerciais que até o momento ainda não existem.
Assim, a adesão do patologista desde o início (ou seja, mesmo quando o desenvolvimento de algoritmos) é fundamental para garantir que esses pacotes de software ansiosamente esperados preencham lacunas pertinentes sem interromper o trabalho clínico. Quais partes do trabalho clínico e quais tarefas humanas podem ser melhoradas ou podem até mesmo ser substituídas por algoritmos de IA ainda precisam ser vistas. No entanto, existe um potencial claro para a descoberta de IA em imagens médicas, particularmente em patologia digital, se manejarmos adequadamente as forças e armadilhas
Embora ainda persista um certo grau de ceticismo em torno do papel da IA e seu verdadeiro impacto na patologia, é importante reconhecer que as tecnologias ou máquinas baseadas na IA não poderão substituir os patologistas. Em vez disso, essas aguardadas inovações desempenharão um papel assistencial, aumentando as capacidades de decisão dos patologistas e ajudando-as a ter um desempenho melhor e mais rápido. Em última instância, o valor de uma vida humana supera em muito tudo e qualquer coisa. Essa é uma responsabilidade que nenhuma máquina ou algoritmo poderia ou deveria ter.