Nem medo, nem milagre
Como julgar uma IA pela sua capacidade funcional, não pela caixa-preta; machine learning "preceptor" vs. deep learning "exposição".
Fugindo tanto do discurso apocalíptico quanto do hype milagreiro, este capítulo propõe um critério prático para avaliar qualquer sistema de IA em saúde: julgá-lo pela sua capacidade funcional e por resultados verificáveis, não pelo mistério da "caixa-preta". Os autores comparam o machine learning tradicional a um residente que aprende com um preceptor, supervisionado passo a passo, e o deep learning a um processo de exposição massiva a casos — duas formas distintas de "aprender" que exigem formas distintas de confiança, validação e vigilância clínica antes de irem para a beira do leito.