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Joaquim Cardoso MSc.
Servant Leader, Chief Research & Strategy Officer (CRSO),
Editor in Chief and Senior Advisor
17 de janeiro de 2024
Este sumário executivo é basead no artigo “Three Epochs of Artificial Intelligence in Health Care”, publicado pelo JAMA Network and escrito por Michael D. Howell, MD, MPH; Greg S. Corrado, PhD; e Karen B. DeSalvo, MD, MPH, MSc, em 16 de janeiro de 2024.
Qual é a mensagem?
O interesse em inteligência artificial (IA) disparou na área da saúde, levando os líderes a lidar com decisões de implementação e compreender os riscos, desafios e oportunidades associados.
Este artigo apresenta um framework delineando três épocas distintas da IA – IA 1.0, IA 2.0 e IA 3.0 – cada uma caracterizada por capacidades e riscos únicos.
A época atual, IA 3.0, marcada por modelos fundamentais e IA generativa, introduz potencial transformador e riscos inovadores, exigindo cuidadosa consideração na tomada de decisões.
RESUMO DE UMA PÁGINA
Quais são os pontos principais?
Evolução da IA na Área da Saúde
Embora o conceito de IA remonte aos anos 1950, as capacidades e riscos associados a diferentes tipos de IA variam significativamente. A evolução é categorizada em três épocas: IA 1.0 envolve IA simbólica e modelos probabilísticos; IA 2.0 é marcada por aprendizado profundo, contribuindo para avanços na área da saúde; e IA 3.0 significa a era de modelos fundamentais e IA generativa.
Características Distintas de Cada Época
IA 1.0: Codifica o conhecimento humano em regras computacionais e utiliza modelos probabilísticos.
IA 2.0: Introduz aprendizado profundo, enfatizando modelos específicos de tarefas focados principalmente em classificação e previsão.
IA 3.0: Caracterizada por modelos fundamentais e IA generativa, oferecendo novas capacidades que permitem diversas tarefas sem retrabalho em novos conjuntos de dados, com impacto potencialmente transformador.
Riscos e Capacidades da IA 3.0
Potencial Transformador: Modelos fundamentais e IA generativa na IA 3.0 representam um salto revolucionário, prometendo melhorias substanciais na área da saúde.
Riscos Inovadores: O artigo destaca novos riscos associados à IA 3.0, como alucinações. Modelos podem realizar várias tarefas sem retrabalho, respondendo de maneira diferente a instruções de texto simples, como prompts para diferentes destinatários.
Quais são os exemplos-chave?
O artigo ilustra as capacidades transformadoras da IA 3.0 com exemplos de modelos fundamentais e IA generativa respondendo de maneira distinta a diferentes prompts de texto, demonstrando o potencial para aplicações diversas.
Conclusão
Os líderes da área da saúde enfrentam decisões críticas sobre a adoção da IA, e o framework da IA 1.0, 2.0 e 3.0 serve como uma heurística valiosa.
Reconhecer as capacidades e riscos distintos de cada época, especialmente o potencial revolucionário da IA 3.0, é crucial para a tomada de decisões informadas.
Embora omitindo nuances, este framework auxilia os tomadores de decisão na navegação do complexo cenário da IA na área da saúde, facilitando a maximização dos benefícios enquanto minimiza os riscos potenciais.
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