{"id":1751,"date":"2019-10-28T20:47:33","date_gmt":"2019-10-28T20:47:33","guid":{"rendered":"http:\/\/gotodata.com.br\/site\/?p=1751"},"modified":"2019-10-28T20:47:33","modified_gmt":"2019-10-28T20:47:33","slug":"um-algoritmo-que-nao-faz-bem-para-a-saude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gotodata.com.br\/web\/um-algoritmo-que-nao-faz-bem-para-a-saude\/","title":{"rendered":"Um algoritmo que n\u00e3o faz bem para a sa\u00fade"},"content":{"rendered":"

Software de operadoras de sa\u00fade nos EUA apresenta vi\u00e9s que privilegia brancos em detrimento de negros.<\/h3>\n

 <\/p>\n

A palavra algoritmo permaneceu d\u00e9cadas restrita ao vocabul\u00e1rio dos estudiosos e profissionais da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o. A dissemina\u00e7\u00e3o dos servi\u00e7os e plataformas digitais trouxe o termo para o cotidiano. \u00c9 o algoritmo do Uber quem escolhe a melhor rota no tr\u00e2nsito, e o do Facebook determina quem aparece ou n\u00e3o na sua timeline. Ele pode ser definido como uma sequ\u00eancia de racioc\u00ednios, instru\u00e7\u00f5es ou opera\u00e7\u00f5es para alcan\u00e7ar determinado objetivo, com etapas cumpridas de forma sistem\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

O desenvolvimento tecnol\u00f3gico vem possibilitando a cria\u00e7\u00e3o de algoritmos matem\u00e1ticos cada vez mais complexos, com o objetivo de realizar as mais variadas e ousadas tarefas. Computadores e rob\u00f4s s\u00e3o programados e dotados de intelig\u00eancia artificial para trabalhar de forma aut\u00f4noma, e at\u00e9 mesmo aprender \u2013 o t\u00e3o falado <\/span>machine learning<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

Uma das quest\u00f5es mais discutidas atualmente nesse assunto, da qual j\u00e1 falamos <\/span>em outro artigo<\/span><\/a>, \u00e9 a exist\u00eancia de vieses que podem distorcer an\u00e1lises e predi\u00e7\u00f5es, e at\u00e9 mesmo reproduzir preconceitos. A chamada \u201cdiscrimina\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica\u201d \u00e9 real e j\u00e1 tem at\u00e9 seu <\/span>verbete na Wikip\u00e9dia<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mais um estudo recente abordou essa ocorr\u00eancia, dessa vez realizado por pesquisadores de Berkeley. <\/span>Publicada na Revista Science<\/span><\/a>, a pesquisa mostrou como um algoritmo utilizado por v\u00e1rios provedores de sa\u00fade nos Estados Unidos privilegiava pacientes brancos em detrimento dos negros ao prever quais usu\u00e1rios necessitavam de mais cuidados extras.\u00a0<\/span><\/p>\n

O sistema \u2013 cujo nome foi omitido pelos estudiosos mas foi identificado pelo jornal Washington Post como sendo o software Optum \u2013 \u00e9 utilizado, segundo a detentora UnitedHealth, para gerenciar mais de 70 milh\u00f5es de vidas. Ao analisar quase 50 mil registros m\u00e9dicos de um grande hospital acad\u00eamico, os cientistas observaram que o algoritmo atribuiu n\u00edveis de risco mais altos a pessoas brancas em compara\u00e7\u00e3o com pessoas negras igualmente doentes. A propor\u00e7\u00e3o de negros que foram selecionados para obter cuidados complementares foi reduzida a mais da metade em fun\u00e7\u00e3o da distor\u00e7\u00e3o do software. Os 10 sistemas mais usados no segmento de sa\u00fade nos EUA apresentam a mesma falha.\u00a0<\/span><\/p>\n

O vi\u00e9s surgiu a partir da utiliza\u00e7\u00e3o dos hist\u00f3ricos m\u00e9dicos para prever o quanto os usu\u00e1rios provavelmente custariam ao sistema de sa\u00fade. Por raz\u00f5es socioecon\u00f4micas e afins, pacientes negros costumam incorrer em menores custos com assist\u00eancia m\u00e9dica do que os brancos com as mesmas enfermidades. Assim, o algoritmo conferiu aos brancos pontua\u00e7\u00f5es iguais \u00e0 de negros consideravelmente mais doentes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ap\u00f3s as pesquisas os envolvidos trabalharam para corrigir o problema do Optum, conseguindo reduzir a disparidade em mais de 80%, em uma vers\u00e3o capaz de prever os custos futuros de um paciente e quantas vezes uma condi\u00e7\u00e3o cr\u00f4nica pode surgir no ano seguinte.\u00a0<\/span><\/p>\n

O estudo evidenciou mais uma vez a necessidade de aten\u00e7\u00e3o por parte dos desenvolvedores dos algoritmos. Problemas como esse t\u00eam sido recorrentes, n\u00e3o apenas na \u00e1rea da sa\u00fade, como tamb\u00e9m na sele\u00e7\u00e3o e contrata\u00e7\u00e3o de pessoas, pontua\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito, seguros, justi\u00e7a criminal e muitas outras.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nathana Sharma, <\/span>professora da Singularity University<\/span>, <\/span>em entrevista recente<\/span><\/a>, apontou caminhos:<\/span><\/p>\n

\u201cO que podemos fazer, de forma pr\u00e1tica, \u00e9 criar um sistema de origem ou sistema de armazenamento de informa\u00e7\u00f5es que re\u00fana os dados que n\u00f3s queremos informar aos algoritmos e ent\u00e3o vemos como esses algoritmos performam. E podemos usar esse mesmo sistema para julgar os vieses e ent\u00e3o depois podemos dar um passo atr\u00e1s e consert\u00e1-los. Podemos adicionar outros dados, que ajudem os algoritmos a tomarem decis\u00f5es menos preconceituosas do que qualquer humano faria.\u201d<\/span><\/p><\/blockquote>\n

E completou: \u201cMas \u00e9 dif\u00edcil chegar at\u00e9 aqui porque muitos dos desenvolvedores s\u00e3o homens brancos e partem de dados enviesados. Muitos dos algoritmos que vemos hoje est\u00e3o enviesados. Em breve, precisaremos dar um pr\u00f3ximo passo em busca de um mundo mais justo.\u201d<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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