Que tipo de “inteligência” devemos usar na pesquisa com imagem cardiovascular? O caso da IA generativa

O psicólogo e professor da Universidade de Harvard Howard Gardner, conhecido por sua teoria das múltiplas inteligências, define inteligência como "a capacidade de resolver problemas ou criar produtos que sejam valorizados em um ou mais contextos culturais". Entretanto, atualmente, o conceito de inteligência passa a ser não apenas um domínio atribuível aos humanos, mas também às máquinas. Das habilidades propostas por Gardner para caracterizar inteligência, a inteligência artificial (IA) pode atualmente ser descrita não somente no domínio lógico-matemático, mas também linguístico, musical e espacial (imagem).

A IA é um ramo da ciência da computação que se concentra na criação de sistemas e programas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui habilidades como raciocínio, aprendizado, percepção, compreensão de linguagem natural e tomada de decisões. Atualmente, a IA tem sido apontada como uma das principais promessas em pesquisa com imagem cardiovascular, podendo desempenhar um papel transformador nesta área de várias maneiras: pelo aprimoramento e análise automatizada de imagens; no treinamento de operadores inexperientes; na detecção de padrões de doença, elevando a precisão da análise; na estratificação de risco cardiovascular e personalização do tratamento, ajudando a prever como um paciente pode responder a diferentes intervenções; na integração de dados de múltiplas modalidades e no desenvolvimento de novas tecnologias; bem como na publicação e disseminação do conteúdo científico.

Entretanto, o uso de IA generativa em contextos acadêmicos, como ensino, pesquisa e extensão, pode trazer uma série de conflitos e desafios. A IA generativa é um ramo da IA que se concentra na criação de novos conteúdos, como texto, imagens, música e outros tipos de dados, a partir de padrões aprendidos em conjuntos de dados existentes. Em vez de simplesmente analisar ou classificar informações, a IA generativa é capaz de produzir novas amostras que imitam as características dos dados de treinamento. Por sua natureza, o uso de IA generativa levanta questões éticas, como a originalidade do conteúdo gerado, o potencial para desinformação, e a necessidade de transparência sobre a origem dos dados utilizados para treinar os modelos.

Como exemplos, podemos elencar alguns potenciais conflitos da utilização da Ia generativa: 1)Autenticidade e plágio; 2) Desigualdade de acesso, o acesso a ferramentas de IA pode não ser equitativo entre estudantes e instituições; 3) Dependência da tecnologia, onde estudantes e pesquisadores podem confiar mais nas ferramentas do que em suas próprias habilidades de pensamento crítico e criatividade; 4) Qualidade da educação; 5) Impacto na pesquisa, a IA generativa pode acelerar a produção de pesquisa, mas também pode levar à publicação de resultados de baixa qualidade.

Mas como evitar o viés da utilização da IA generativa em nossa área acadêmica? Uma série de medidas têm sido propostas, como a promoção de conscientização e educação sobre a utilização ética da IA, formulação de políticas claras sobre o uso da IA generativa e implementação de ferramentas de detecção de plágio, integração e ensino da IA nos currículos médicos, diversificação do tipo de avaliação utilizada e, principalmente, promover a transparência nas práticas de pesquisa e ensino que envolvem IA, garantindo que os alunos e pesquisadores sejam responsabilizados pelo uso dessas ferramentas.

Sendo assim, retomando os conceitos de Gardner, vivemos uma época em que a IA ganha uma das suas últimas dimensões: a inteligência existencial, nos forçando a pensar e discutir aspectos éticos do seu uso que devem ser abordados por pesquisadores e desenvolvedores. O que você acha? Deveria eu ter utilizado uma plataforma de IA para me ajudar a escrever esse artigo? Será que eu fiz isso?

Dr. Marco Stephan Lofrano Alves

Doutor em Cardiologia pela FMUSP

Professor Adjunto da Disciplina de Cardiologia, Departamento de Clínica Médica da UFPR

Supervisor Médico do Serviço de Ecocardiografia do Hospital das Clínicas da UFPR