IA na odontologia
Humanos são melhores que máquinas. Desde a evolução da inteligência artificial, é um problema que as pessoas, inclusive os dentistas, enfrentam. Aqui estão algumas maneiras de manter os humanos no controle.
Demônio de Maxwell é um termo cunhado pelo cientista da computação James Clerk Maxwell em 1867. O termo ajudou a descrever um experimento termodinâmico no qual demônios controlavam uma pequena porta sem massa entre duas câmaras de gás. Algumas moléculas passam pela porta, outras não porque o demônio usa sua cauda para separá-las. Nesta teoria, depois de separados, gases semelhantes são separados em suas respectivas câmaras pelo movimento da cauda do diabo.
Precisamos de um Maxwell Daemon para nos ajudar a determinar qual Inteligência Artificial (IA) entrou nas portas de nossa clínica e qual não. Talvez haja um processo racional de tomada de decisão que não envolva o diabo.
Utilização otimizada de humanos em Odontologia de IA
Em 1951, Norbert Wiener preparou o aprendizado de máquina (ML) e a IA. Supondo que o ML e a IA poderiam libertar as pessoas de tarefas repetitivas, ele reconheceu o perigo inerente de os computadores subverterem a experiência humana. ML e IA na odontologia estão se tornando a norma. Cruzam-se entre a informática e tarefas clínicas e administrativas repetitivas.
Não estou preocupado com a IA assumindo meu papel como profissional de odontologia. Em um artigo de 2018, os especialistas em IA disseram: “Há 50% de chance de que a inteligência de máquina em nível humano (HLMI) ocorra dentro de 45 anos e apenas 10% de chance até 2027”. Ufa!
Talvez ML e IA sejam como símbolos chineses de crise, ameaça e oportunidade. Vamos definir o componente Demon Door de Maxwell e avaliar suas oportunidades em IA.
7 componentes para proteger sua prática
- Ética, incluindo transparência: Por enquanto, você deve decidir sua própria ética para usar IA. A Organização Mundial da Saúde (OMS) definiu diversas diretrizes éticas para a construção de sua prática. Eles detalham os seis princípios de autonomia, segurança, transparência, responsabilidade, justiça e sustentabilidade.
A transparência equilibra os interesses comerciais da IA e garante que os direitos dos pacientes não sejam subvertidos. Você deve decidir se treina a IA com base em uma imagem da diversidade da população e do ambiente que ela cuida. Essencialmente, precisamos saber de forma facilmente acessível o que a IA faz e o que não faz. Isso significa rotulagem adequada de como o produto deve ser usado. Certifique-se de ler o rótulo.
- Questões regulamentares: A Food and Drug Administration (FDA) tem o poder de regular as alegações de marketing para vários produtos de IA nos Estados Unidos. O FDA classifica diferentes classes de software para ML e AI de acordo com seu risco para o que eles chamam de software como dispositivo médico (SaMD). Classe I SaMD é nenhum risco ou risco muito baixo, Classe II é risco moderado e Classe III é o risco mais alto quando SaMD é impreciso. No entanto, o FDA não decidiu o que fazer sobre as mudanças no algoritmo e na transparência.
- Declarações de marketing: A FDA aprova a comercialização de alegações de AI SaMD. Para obter mais informações sobre solicitações de reclamações de empresas de IA (consulte 510 envios) e a quantidade de dados (número de pessoas) usados para testar o treinamento e o aprendizado de computadores, visite o site do FDA. Estes são auxílios diagnósticos no momento, mas podem ser úteis para o diagnóstico real no futuro.
- Use casos de imagem agora e mais no futuro: os casos de uso são projetados para doenças orais comuns, cárie, doença periodontal e patologias orais. As imagens radiográficas são comumente usadas, mas à medida que smartphones, câmeras de alta definição e scanners se tornam mais familiares, mais informações são capturadas que podem ser usadas para aprimoramentos de IA no futuro. Por enquanto, fatores humanos, como avaliação de risco de cárie, estão incluídos.
- O que os algoritmos têm a ver com IA? Algoritmos são fórmulas que a máquina usa para executar tarefas iterativas específicas a partir dos dados de treinamento. Ele usa várias radiografias de um paciente e informações demográficas sobre quais imagens do paciente foram tiradas e onde. Precisamos saber disso para ter certeza de que o algoritmo é relevante para nossa população de pacientes.
- Rotulagem: A FDA exige a rotulagem de SaMDs Classe II e Classe III. Dispositivos de classe I não são rotulados. Muitos de nós queremos um rótulo alimentar simples que nos permita comparar facilmente diferentes produtos, casos de uso e dados demográficos usados para treinar o SaMD.
- Cuidado centrado no paciente: Na ausência de uma compreensão clara da FDA sobre os fundamentos científicos, químicos e biológicos das doenças orais comuns, os médicos devem continuar a se concentrar no cuidado centrado no paciente. Podemos imaginar um estudo de pesquisa comparando os resultados do que estamos fazendo agora com as decisões de tratar ou não tratar geradas pela IA, mas ainda não temos os dados.
Por enquanto, precisamos ouvir “os melhores anjos de nossa natureza” para guiar nosso guarda praticante, os demônios de Maxwell. Você precisa procurar os guias por aí para criar seu próprio curso de IA. Desenvolvimentos promissores em ML e AI estão aqui, mas ainda há muito trabalho para determinar se e como os humanos são melhores que as máquinas.
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