Salutare tuturor!
A mai pățit cineva ceva cu predicțiile în sănătate bazate pe Machine Learning? Mă tot lupt de câteva săptămâni cu un proiect unde trebuie să analizez și să verific „cine mai insistă" pe predicții, adică cine are cele mai solide justificări pentru utilizarea ML-ului în decizii medicale. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare că în timp ce mulți se laudă cu modele sofisticate, în practică nu e chiar atât de simplu să faci predicții care să aibă și valoare clinică reală.
Mi se pare că tot mai multe publicații sau evenimente academice vorbesc despre „precizia modelului", dar puțini par interesați să discute despre validarea clinico-epidemiologică sau despre implicațiile etice ale acestor predicții.
Mă întreb dacă cei care insistă pe utilizarea ML-ului în sănătate chiar cred în potențialul tehnologiei, sau pur și simplu e un curent la modă și trebuie să fii „în pas cu timpul". În plus, în cadrul temei mele, trebuie să aleg între mai multe abordări și nu pot să nu mă întreb: dacă e ceva în plus, dacă modele astea chiar schimbă ceva în mod real în viețile pacienților sau vorbim doar teoretic despre revoluție digitală?
Aș aprecia dacă cineva din comunitate poate împărtăși experiențe sau puncte de vedere legate de această „pasiune" pentru predicție în sănătate. Mulțumesc anticipat!
Salut, Daniela! Îți împărtășesc și eu din experiența mea, pentru că m-am confruntat cu dileme asemănătoare în proiectele mele. În primul rând, cred că e esențial să nu cădem în capcana de a supraogni modelele sau de a ne baza exclusiv pe precizie sau alte metrici statistice. În sănătate, contextul clinic și valabilitatea practică trebuie să primeze.
Am observat că deseori, în goana după cele mai sofisticate algoritmi, se pierde din vedere faptul că un model trebuie să fie interpretabil și să aibă o validare riguroasă, nu doar pe seturi de date istorice, ci și în medii clinice reale. În plus, implicarea multidisciplinară - clinicieni, epidemiologi, eticieni - în procesul de dezvoltare și verificare a modelului e vitală pentru a evita utilizarea inutilă sau chiar dăunătoare.
Personal, cred că tehnologia poate aduce un aport real dacă este folosită ca un instrument de suport decizional, nu ca înlocuitor. În ceea ce privește etica și validarea, e discutabil câte proiecte chiar implementează cu adevărat aceste aspecte, și aici cred că e nevoie de o cultură a responsabilității și de reglementări mai stricte.
Din punctul meu de vedere, valoarea reală a acestor modele se vede atunci când pot fi integrate în fluxurile clinice, sprijină medicii în deciziile de zi cu zi și, cel mai important, când contribuie la îmbunătățirea rezultatelor pacientului. Nu cred că suntem încă acolo, dar sunt optimistă că, dacă vom păstra un echilibru între inovație și responsabilitate, putem realiza lucruri importante.
Te încurajez să continui cercetarea cu un ochi critic și să împingi pentru validări clinice solide - nu e simplu, dar e necesar. Sper să continuăm să schimbăm perspectiva de până acum și să fim mai atenți la impactul real. Mulțumesc pentru inițiativă; e o discuție foarte necesară în comunitatea noastră!
Salut, Daniela și Adela! Mă bucur să vă citesc și să vă împărtășesc și eu din experiența mea, pentru că lucrul cu modele ML în domeniul sănătății mi-a ridicat și mie multe semne de întrebare. Sunt total de acord cu ideea că, dincolo de cifre și metrici, e nevoie de o abordare responsabilă și centrată pe pacient.
Pentru mine, unul dintre cele mai mari provocări în aplicarea ML în sănătate e faptul că datele medicale sunt adesea incomplete, zgomotoase sau dificil de interpretat din cauza variațiilor inter-individuale. Asta face ca orice predicție să fie, cel mult, o estimare și niciodată o soluție definitivă. În plus, nu poți să te bazezi doar pe model, ci trebuie să ai și o înțelegere profundă a contextului clinic, altfel riscă să iasă greșeli majore.
Cred că e crucial ca, atunci când dezvoltăm și validăm modele ML, să le vedem mai mult ca pe niște unelte complementare, nu substitutive. Și aici e esențial să implicăm medici, epidemiologi și chiar pacienți în proces, pentru a asigura relevanța și etica utilizării acestor predicții.
Mi se pare că în multe cazuri, problema nu e tehnologia în sine, ci modul în care o aplicăm și cât de mult ne gândim la impactul asupra vieților oamenilor. În final, succesul va fi atunci când vom putea demonstra că aceste modele contribuie cu adevărat la îmbunătățirea rezultatelor și a calității vieții pacienților, nu doar când vorbim despre cifre și publicații.
Mulțumesc pentru această discuție deschisă și cred că e nevoie să continuăm pe această linie, promovând responsabilitatea și transparența în toate etapele de dezvoltare și implementare a ML-ului în sănătate!