Com oportunidades e armadilhas, tecnologia envolta na inteligência artificial generativa se desenvolve com agilidade
A velocidade com a qual a inteligência artificial avança é surpreendente. Na saúde, inicialmente os projetos que utilizavam essa tecnologia se limitavam, por exemplo, a comparar imagens e, assim, ajudar a diagnosticar doenças como câncer de mama e retinopatia diabética de forma mais precisa. No Brasil (2), inclusive, durante a pandemia de covid-19, a IA foi utilizada para checar a severidade e acompanhar a infecção pelo novo coronavírus por meio da análise automatizada de tomografias dos pulmões.
Hoje, as possibilidades aumentaram consideravelmente e a chegada da inteligência artificial generativa – modelo focado na criação de conteúdos novos sempre baseados em padrões identificados nos conjuntos de dados obtidos durante a programação – promete auxiliar alguns dos grandes desafios da assistência à saúde, principalmente pela sua capacidade de atuar em várias frentes simultaneamente sem necessidade de reprogramação.
Uma revisão (1) publicada no segundo semestre de 2024 analisa se a inteligência artificial tem aplicabilidade direta na qualidade da assistência médica e na melhoria da segurança do paciente. Entre os avanços observados estão a capacidade de interpretar perguntas complexas, aceitar diferentes formatos (como imagens, texto, áudio e vídeo), dar respostas cada vez mais parecidas com as que seriam proferidas por seres humanos, criar imagens estáticas e em movimento, entender o contexto da linguagem que está sendo utilizada e criar respostas personalizadas de acordo com esses contextos.
O artigo busca, então, descrever onde estão as melhores oportunidades de utilização da inteligência artificial generativa e quais podem ser as armadilhas desse novo processo.
Oportunidades da inteligência artificial generativa na saúde
De acordo com a OMS (3), somente nas Américas há um déficit de 600 mil profissionais de saúde. Isso significa que aqueles que estão em atuação estão normalmente sobrecarregados, trabalhando em turnos excessivos e com demandas além de suas capacidades temporais. E esse é, obviamente, um fator de risco para a segurança dos pacientes.
Pensando nesse cenário, a inteligência artificial pode ser utilizada para auxiliar os profissionais de saúde em tarefas documentais e burocráticas como, por exemplo, a solicitação de autorizações junto aos planos de saúde e a extração de métricas e dados para análises de melhoria.
Outra oportunidade citada na revisão pode ser conquistada até mesmo com os programas estilo Chat GPT e diz respeito a facilitar a comunicação entre equipe clínica, pacientes e familiares. No exemplo citado, a organização de saúde pode solicitar à inteligência artificial que resuma um protocolo de cuidado bastante amplo e aprofundado em poucos parágrafos e com linguagem para leigos. Garantir que o público consiga compreender exatamente o que está sendo comunicado é aumentar a adesão a tratamentos e ao autocuidado. Com isso, é possível obter melhores desfechos e aumentar a segurança.
Assim como comentado no início, a inteligência artificial pode seguir contribuindo com diagnósticos mais rápidos e precisos. Tanto que a revisão menciona um estudo que sugere que médicos apoiados por IA realizaram diagnósticos mais seguros do que aqueles sem o apoio da tecnologia. Em contrapartida, é preciso reconhecer que alguns dos gatilhos dos erros diagnósticos – como falhas na coleta e no exame físico do paciente – não serão solucionados pela IA.
Desafios e armadilhas da inteligência artificial generativa na saúde
Antes de mais nada, é preciso reconhecer a necessidade de uma estrutura ética e regulatória para controlar o avanço da inteligência artificial generativa na saúde. Além disso, também há a necessidade de atenção ao possível aumento da desigualdade por vieses de treinamento, modelos de linguagem que reforçam preconceitos, problemas na implementação dos algoritmos ou até mesmo por aumentar a qualidade da assistência prestada nos grandes centros em detrimento das zonas periféricas e mais afastadas.
Outra armadilha está no fato de que a inteligência artificial generativa não é, pelo menos por enquanto, plenamente confiável. Basta observar que modelos como o ChatGPT às vezes inventam referências ou mesmo respostas que não fazem sentido. Por esse motivo, é preciso estar atento às perguntas que são feitas e observar com olhar crítico, sempre, as respostas recebidas.
Referências:
(1) Generative artificial intelligence, patient safety and healthcare quality: a review
(2) Inteligência artificial desenvolvida na Unicamp mapeia danos da Covid-19 em pulmões infectados
