Ann Biomed Eng. 2026 Fev 17. doi: 10.1007/s10439-026-04022-y. Online antes da impressão.

RESUMO

IA é amplamente reconhecida como uma ferramenta que cientistas biomédicos, engenheiros e clínicos podem e devem utilizar. No entanto, o que queremos dizer com ferramenta? Eu tomo o exemplo de redes neurais convolucionais que aprendem associações estatísticas latentes de imagens, mas essas associações podem ser utilizadas para diferentes fins. Eu me concentro em dois usos diferentes no campo de diagnósticos médicos, o que eu chamo de outskilling humano-IA e newskilling humano-IA. Outskilling é uma atividade humano-IA protética para superar capacidades humanas (em grego: prótese, adição) em tarefas que especialistas, no entanto, podem desempenhar bem. Eu estudo o diagnóstico assistido por computador (CADx) para detectar pólipos como um exemplo de outskilling de IA, o que traz o risco de desqualificação sem um ganho comprovado em resultados significativos. Eu denomino o segundo uso de newskilling, uma atividade humano-IA que traz algo novo (em grego: poiesis) utilizando associações estatísticas latentes para descobrir variáveis que a inferência humana não pode detectar. Eu estudo o exemplo de IA derivando variáveis clinicamente relevantes de imagens fundoscópicas de retina para derivar lacunas de idade da retina como exemplo de newskilling humano-IA. Existem duas conclusões principais com base nessa distinção: o design dos usos de IA e o discernimento de como e quando usá-los.

PMID:41703356 | DOI:10.1007/s10439-026-04022-y