As consequências impremeditadas do Machine Learning na medicina

Na última década, o Machine Learning teve vários avanços em diversos setores. No campo da saúde, já existe um grande interesse relacionado ao potencial do Machine Learning, como é o exemplo dos algoritmos eficazes em detectar a Retinopatia Diabética.

Entretanto, esse avanço pode ser relacionado a alguns problemas, como a desqualificação de profissionais pela automatização excessiva de tarefas; e a imprecisão de diagnósticos dos algoritmos graças à sua natureza “exata”, que não leva em conta aspectos relacionados aos diferentes contextos, como o aspectos psicológicos, sociais e de relacionamento do paciente, e a imprecisão de diagnósticos entre os médicos observadores, causada pelas ambiguidades presentes nesses fenômenos.

Para entender mais sobre o assunto, segue o link do artigo utilizado como base (está em inglês, mas sua leitura não é muito complicada com a ajuda de um tradutor):

https://www.broomedocs.com/wp-content/uploads/2017/11/Machine-learnign-cabitza2017.pdf