{"id":4812,"date":"2022-12-02T19:10:21","date_gmt":"2022-12-03T00:10:21","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4812"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blogue-como-os-cuidados-de-saude-podem-utilizar-a-ia-explicavel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/","title":{"rendered":"Como \u00e9 que os cuidados de sa\u00fade podem utilizar a IA explic\u00e1vel?"},"content":{"rendered":"<p>Como \u00e9 que os cuidados de sa\u00fade podem utilizar a IA explic\u00e1vel?<\/p>\n<p>Os cuidados de sa\u00fade, as finan\u00e7as, os seguros e a ind\u00fastria transformadora s\u00e3o apenas alguns dos sectores em que a intelig\u00eancia artificial (IA) tem um grande impacto. Est\u00e3o a ser desenvolvidos modelos de IA mais complexos para satisfazer os requisitos de casos de utiliza\u00e7\u00e3o espec\u00edficos. No entanto, as previs\u00f5es destes modelos de IA parecem ser resultados de uma \"caixa negra\", sem qualquer justifica\u00e7\u00e3o ou explica\u00e7\u00e3o do motivo pelo qual foram efectuadas. A necessidade de investigadores, organiza\u00e7\u00f5es e reguladores compreenderem como os modelos de IA est\u00e3o a dar sugest\u00f5es, previs\u00f5es, etc., deu origem \u00e0 IA explic\u00e1vel (XAI).<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial explic\u00e1vel (XAI) \u00e9 um dos ramos mais recentes e de crescimento mais r\u00e1pido da intelig\u00eancia artificial. A abordagem XAI tem como objetivo oferecer uma explica\u00e7\u00e3o compreens\u00edvel para o modelo de aprendizagem profunda. Em sectores cr\u00edticos para a seguran\u00e7a, como os cuidados de sa\u00fade ou a seguran\u00e7a, isto \u00e9 extremamente importante. As abordagens apresentadas na literatura ao longo dos anos afirmam frequentemente que responder\u00e3o de forma direta \u00e0 quest\u00e3o de saber como o modelo chegou \u00e0 sua conclus\u00e3o.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#Understanding_When_XAI_is_Necessary_For_Healthcare\" >Compreender quando \u00e9 que a XAI \u00e9 necess\u00e1ria para os cuidados de sa\u00fade<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#Any_of_The_Following_Scenarios_Require_XAI\" >Qualquer um dos seguintes cen\u00e1rios requer XAI<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#How_Can_Doctors_Benefit_From_XAI\" >Como \u00e9 que os m\u00e9dicos podem beneficiar da XAI?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#XAI_Can_Be_Used_By_Doctors_And_Healthcare_Professionals_As_They_Can\" >A XAI pode ser utilizada por m\u00e9dicos e profissionais de sa\u00fade, uma vez que pode<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#Conclusion\" >Conclus\u00e3o<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_When_XAI_is_Necessary_For_Healthcare\"><\/span>Compreender quando \u00e9 que a XAI \u00e9 necess\u00e1ria para os cuidados de sa\u00fade<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os profissionais de sa\u00fade utilizam a IA para agilizar e melhorar v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es, incluindo a gest\u00e3o de riscos, a tomada de decis\u00f5es e at\u00e9 o diagn\u00f3stico, digitalizando imagens m\u00e9dicas para encontrar anomalias e padr\u00f5es invis\u00edveis ao olho humano. Embora a IA se tenha tornado uma ferramenta vital para muitos profissionais de sa\u00fade, \u00e9 dif\u00edcil de compreender, o que frustra os prestadores de servi\u00e7os, especialmente quando tomam decis\u00f5es importantes.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Any_of_The_Following_Scenarios_Require_XAI\"><\/span>Qualquer um dos seguintes cen\u00e1rios requer XAI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul>\n<li>Quando a equidade \u00e9 uma prioridade m\u00e1xima e quando os clientes ou utilizadores finais necessitam de informa\u00e7\u00f5es para fazer uma escolha informada<\/li>\n<li>Quando um mau julgamento da IA tem efeitos de grande alcance (como uma recomenda\u00e7\u00e3o para uma cirurgia desnecess\u00e1ria)<\/li>\n<li>Quando as consequ\u00eancias de um erro s\u00e3o graves, como a classifica\u00e7\u00e3o incorrecta de tumores malignos, resultam em encargos financeiros excessivos, riscos de sa\u00fade acrescidos e traumas pessoais.<\/li>\n<li>Quando um sistema de IA cria uma nova hip\u00f3tese que precisa de ser testada por especialistas num determinado dom\u00ednio.<\/li>\n<li>Com o objetivo de cumprir os regulamentos, como o Regulamento Geral sobre a Prote\u00e7\u00e3o de Dados (RGPD) da UE, que garante o \"direito a uma explica\u00e7\u00e3o\" quando os processos automatizados processam dados do utilizador<\/li>\n<\/ul>\n<p>De acordo com v\u00e1rios especialistas, a ado\u00e7\u00e3o relativamente tardia dos sistemas de IA no sector da sa\u00fade deve-se \u00e0 quase impossibilidade de confirmar de forma independente os resultados dos sistemas de caixa negra.<\/p>\n<p>No entanto, os m\u00e9dicos podem utilizar a XAI para determinar a melhor forma de tratamento para um doente, determinando a raz\u00e3o pela qual este apresenta um risco t\u00e3o elevado de internamento hospitalar. Como resultado, os m\u00e9dicos podem basear as suas decis\u00f5es em informa\u00e7\u00f5es mais fi\u00e1veis. Al\u00e9m disso, aumenta a rastreabilidade e a transpar\u00eancia das decis\u00f5es cl\u00ednicas. O processo de aprova\u00e7\u00e3o de produtos farmac\u00eauticos tamb\u00e9m pode ser acelerado com a XAI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Can_Doctors_Benefit_From_XAI\"><\/span>Como \u00e9 que os m\u00e9dicos podem beneficiar da XAI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221208-draft1-1200x628-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Os monitores card\u00edacos dos rel\u00f3gios de pulso de muitas pessoas podem derreter com a ideia de implementar a IA nos cuidados de sa\u00fade, mas pensamos que uma abordagem totalmente explic\u00e1vel e moral ser\u00e1 a chupeta. Isso implicar\u00e1 que uma grande quantidade de dados hist\u00f3ricos cl\u00ednicos e dos pacientes possa ser utilizada para ajudar os m\u00e9dicos e outros profissionais de sa\u00fade a aprender com a IA, para al\u00e9m de ajudar a IA a informar os planos de cuidados.<\/p>\n<p>Tornar\u00e1 poss\u00edvel um processo eficaz, baseado em dados, que avalia e calibra todo o algoritmo sempre que uma nova op\u00e7\u00e3o de tratamento fica dispon\u00edvel e permite programas rastre\u00e1veis e individualizados para cada doente. Para melhorar continuamente as suas recomenda\u00e7\u00f5es aos m\u00e9dicos, combinar\u00e1 dados de milhares de indiv\u00edduos com doen\u00e7as quase compar\u00e1veis.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_Can_Be_Used_By_Doctors_And_Healthcare_Professionals_As_They_Can\"><\/span>A XAI pode ser utilizada por m\u00e9dicos e profissionais de sa\u00fade, uma vez que pode<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Aprender com os dados em vez de dar autoridade ao algoritmo. <\/li>\n<li>Tratar os pacientes de forma imparcial e \u00e9tica, utilizando uma vasta quantidade de informa\u00e7\u00f5es acad\u00e9micas e m\u00e9dicas.<\/li>\n<li>Crie esse conhecimento com a IA sem sacrificar o toque humano.<\/li>\n<li>Identificar precocemente os problemas e tomar medidas mais eficazes de interven\u00e7\u00e3o para uma recupera\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pida da sa\u00fade.<\/li>\n<li>Melhorar as instala\u00e7\u00f5es, os prazos, os or\u00e7amentos e os resultados sanit\u00e1rios, mantendo os custos baixos.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclus\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Quando se trata de transforma\u00e7\u00e3o digital sustent\u00e1vel, muitas organiza\u00e7\u00f5es j\u00e1 tiram partido do crescimento exponencial da tecnologia. Nunca houve melhor altura para os prestadores de cuidados de sa\u00fade e as empresas dos sectores das ci\u00eancias da vida e da biotecnologia fazerem o mesmo, uma vez que todos n\u00f3s procuramos melhores formas de operar na sequ\u00eancia de uns anos turbulentos.<\/p>\n<p>As solu\u00e7\u00f5es para a explicabilidade podem ajudar os profissionais de sa\u00fade a manter a sua confian\u00e7a enquanto exploram a inova\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, quando os governos imp\u00f5em regulamenta\u00e7\u00f5es rigorosas sobre a tecnologia dos cuidados de sa\u00fade, a explicabilidade pode ser um primeiro passo crucial para abrir a caixa negra da IA e tornar a tomada de decis\u00f5es sobre modelos clara para todas as partes interessadas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>How Healthcare Could Use Explainable AI? Healthcare, finance, insurance, and manufacturing are just a few industries where artificial intelligence (AI) greatly impacts. 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