Existe uma pergunta que acompanha praticamente toda discussão sobre inteligência artificial em radiologia: a IA vai substituir o radiologista?
Talvez essa não seja mais a pergunta mais interessante.
Quando observo a rotina de um serviço de diagnóstico por imagem, tenho a impressão de que deveríamos perguntar outra coisa: quais partes do trabalho do radiologista realmente precisam continuar sendo feitas por um radiologista?
Pense em um dia comum. Abrimos a lista de exames, buscamos informações clínicas, recuperamos estudos anteriores, fazemos comparações, realizamos medidas, aplicamos classificações, ditamos achados, corrigimos textos, organizamos conclusões e, eventualmente, comunicamos um resultado relevante.
Tudo isso faz parte do nosso trabalho. Mas nem tudo exige a mesma formação, o mesmo grau de raciocínio ou a mesma participação humana.
Essa distinção será cada vez mais importante.
A formação de um radiologista exige anos de estudo e treinamento. Ainda assim, utilizamos uma parcela considerável desse tempo executando atividades repetitivas, previsíveis e, muitas vezes, perfeitamente estruturáveis. A inteligência artificial começa justamente por aí.
Uma ferramenta pode recuperar antecedentes relevantes antes da abertura do exame. Pode comparar medidas com estudos anteriores. Pode reconhecer estruturas, segmentar lesões, calcular volumes, preencher classificações, organizar achados e sugerir uma conclusão coerente com aquilo que foi descrito.
Pode inclusive identificar inconsistências entre o corpo do laudo e a conclusão.
Isso não significa que a máquina esteja praticando radiologia da mesma maneira que nós.
Uma ferramenta pode coletar antecedentes, sugerir achados, realizar medições e organizar uma conclusão. Isso não é equivalente a compreender integralmente o contexto clínico e assumir responsabilidade pelo resultado.
Essa diferença precisa permanecer muito clara.
Existe uma distância importante entre executar uma tarefa e compreender o significado daquela tarefa dentro de uma decisão clínica.
O radiologista experiente não apenas identifica uma alteração. Ele decide se aquela alteração importa. Ele correlaciona o achado com a história clínica, reconhece quando alguma coisa não se encaixa, percebe padrões inesperados e sabe quando precisa procurar além da pergunta inicialmente formulada.
É justamente aí que talvez esteja o maior valor da automação.
Se conseguirmos retirar do radiologista parte do trabalho repetitivo, talvez possamos devolver a ele aquilo que vem se tornando cada vez mais escasso na medicina: tempo para pensar.
Tempo para revisar um exame complexo com mais atenção. Tempo para consultar estudos anteriores. Tempo para conversar com o médico solicitante. Tempo para discutir um caso difícil com um colega. Tempo para explicar um resultado relevante ao paciente quando isso fizer sentido.
Durante muito tempo, a transformação digital da radiologia esteve associada principalmente à produtividade. Quantos exames conseguimos interpretar por hora? Quanto tempo conseguimos reduzir na elaboração do laudo?
Talvez estejamos entrando em uma fase diferente.
A pergunta passa a ser como utilizar a tecnologia para aumentar não apenas a velocidade, mas também a qualidade da informação que entregamos.
Isso envolve inclusive repensar o próprio laudo.
Durante décadas, concentramos praticamente toda a comunicação radiológica em um documento textual. O texto continuará sendo essencial, mas ele não necessariamente precisa ser a única forma de transmitir informação.
Em determinadas situações, uma imagem anotada, uma reconstrução tridimensional, um gráfico ou um pequeno conteúdo audiovisual podem comunicar de maneira muito mais direta aquilo que dezenas de linhas de texto tentam explicar.
Tenho acompanhado essa possibilidade de perto na minha atividade profissional. E quanto mais trabalhamos com novas formas de apresentação da informação radiológica, mais evidente fica que a discussão não deveria ser apenas sobre produzir laudos mais rapidamente.
Deveria ser sobre comunicar melhor.
A inteligência artificial pode contribuir também aqui. Ela pode ajudar a organizar a informação, selecionar imagens representativas, estruturar a narrativa do exame e adaptar a apresentação do resultado ao contexto em que aquela informação será utilizada.
Mas novamente existe uma fronteira.
A tecnologia pode facilitar a comunicação. A decisão sobre o que deve ser comunicado, sua relevância clínica e as possíveis consequências daquela informação continuam exigindo julgamento.
Por isso, não vejo como particularmente produtiva a discussão sobre uma competição entre radiologistas e inteligência artificial.
O trabalho do radiologista não é uma tarefa única que possa simplesmente ser substituída. É um conjunto de dezenas de atividades diferentes, algumas altamente repetitivas e outras extremamente dependentes de experiência, contexto e julgamento.
Provavelmente automatizaremos muitas das primeiras. E deveríamos querer que isso acontecesse.
Não faz sentido utilizar profissionais altamente especializados para executar manualmente tarefas que sistemas computacionais conseguem realizar de forma consistente, rápida e supervisionável.
O verdadeiro desafio será definir quais atividades podem ser delegadas, quais precisam ser supervisionadas e quais devem permanecer fundamentalmente humanas.
Isso também muda a forma como serviços de radiologia deveriam avaliar novas tecnologias.
Talvez a pergunta não deva ser apenas “quanto esta ferramenta aumenta nossa produtividade?”, mas também “qual parte do trabalho ela está retirando do radiologista e o que faremos com o tempo recuperado?”.
Se esse tempo simplesmente produzir mais exames, teremos feito apenas uma automação de produtividade.
Se ele for convertido em melhor interpretação, comunicação, segurança, discussão clínica e atenção aos casos complexos, teremos realizado uma transformação muito mais relevante.
A tecnologia não precisa diminuir o papel do radiologista. Ela pode retirar justamente aquilo que menos depende dele.
Talvez a pergunta mais útil, portanto, não seja quanto da radiologia a inteligência artificial conseguirá fazer.
A pergunta é quanto do nosso tempo queremos continuar gastando com tarefas que já não precisam de nós.
