MUNIQUE – Estamos a entrar num período de transformação na ciência médica, à medida que as técnicas tradicionais de investigação se juntam ao enorme poder computacional e a uma riqueza de novos dados. Recentemente, a Google anunciou que desenvolveu um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de superar os radiologistas humanos na deteção de cancro de mama. E esse é apenas o exemplo mais recente de como a aprendizagem automática e os grandes volumes de dados estão a conduzir a novos diagnósticos, tratamentos e descobertas médicas. Contudo, para atingir o enorme potencial da IA, temos de desenvolver uma estratégia pragmática e globalmente aceite para governar a recolha e a utilização de “dados do mundo real”.
MUNIQUE – Estamos a entrar num período de transformação na ciência médica, à medida que as técnicas tradicionais de investigação se juntam ao enorme poder computacional e a uma riqueza de novos dados. Recentemente, a Google anunciou que desenvolveu um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de superar os radiologistas humanos na deteção de cancro de mama. E esse é apenas o exemplo mais recente de como a aprendizagem automática e os grandes volumes de dados estão a conduzir a novos diagnósticos, tratamentos e descobertas médicas. Contudo, para atingir o enorme potencial da IA, temos de desenvolver uma estratégia pragmática e globalmente aceite para governar a recolha e a utilização de “dados do mundo real”.