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Inteligência Artificial: revolução digital e os impactos nos processos de saúde

Inteligência Artificial: revolução digital e os impactos nos processos de saúde
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Especialista levanta questionamentos sobre a adesão à inteligência artificial e a real eficiência dos prontuários eletrônicos 

O JAMA Network vem promovendo uma série de entrevistas com especialistas em saúde para tratar de temáticas relacionadas à revolução tecnológica. Em uma publicação recente (1), Kirsten Bibbins-Domingo, editora-chefe do periódico, conversou com Kevin Johnson, professor da Universidade de Pensilvânia, sobre como a tecnologia e a incorporação de inteligência artificial pode aliviar a carga de trabalho dos profissionais do setor e não trazer ainda mais necessidade de empenho desses trabalhadores que estão predominantemente esgotados. 

Neste bate-papo, Johnson relembra que a chegada da Internet e, posteriormente, da tecnologia móvel, foram promotoras de mudanças radicais nos processos hospitalares. Afirma, inclusive, que a inteligência artificial está no mercado desde os anos 60, principalmente quando se avalia o segmento de diagnóstico por imagem.  

Para o momento atual, o especialista levanta uma preocupação importante: a necessidade de utilizar toda essa inovação para melhorar a comunicação tanto entre o corpo clínico quanto para os pacientes. Em determinado momento comenta que há uma parcela da população com carência de educação em saúde e que essas pessoas podem ser beneficiadas através do investimento em sistemas que consigam facilitar a compreensão das mensagens médicas e científicas.  

Dando sequência às análises, o professor entra em uma questão decisiva vinculada à utilização de prontuários eletrônicos. Cita, inclusive, uma opinião que pode ser polêmica entre membros da comunidade:

Esta ferramenta é menos ruim do que as outras ferramentas.

O que ele questiona é se os prontuários eletrônicos, como são utilizados hoje, cumprem realmente o papel que precisam cumprir sem exigir ainda mais dos profissionais e sem causar dificuldades de acesso aos pacientes. 

Esse mesmo pensamento foi publicado por Johnson em um artigo intitulado “Creation and Adoption of Large Language Models in Medicine”. E o que o especialista defende é a realização de estudos – principalmente de ensaios clínicos – que busquem entender qual o real impacto dessa ferramenta na rotina da saúde. Para ele, temas como estudos de eficácia clínica, de usabilidade, avaliações formativas e quantitativas, podem auxiliar na construção de uma perspectiva holística e na compreensão de barreiras como custos, educação, tempo, rotatividade de pessoal e adesão dos pacientes. 

Segundo ele, a inteligência artificial tem um bom potencial para melhorar os registros eletrônicos, porém nem sempre a empolgação inicial se consolida após algum tempo de avaliação. Como exemplo, ele cita o ChatGPT como uma ferramenta que despertou muitas ilusões que se desfizeram após algumas semanas. Além disso, fala sobre a importância de construção de inteligências computadorizadas que sigam os preceitos de equidade e igualdade a fim de evitar injustiças raciais e sociais. Isso porque o ser humano traz, em si, preceitos e preconceitos que podem ser repassados para o mundo artificial. Ele chama esse ponto de “justiça algorítmica”.  

Entrando em outra seara, o especialista também menciona questões políticas e regulatórias que devem despertar a preocupação do setor. Entre elas estão o risco dessas demandas atrapalharem e inovação e no fato da tecnologia crescer em ritmo mais acelerado do que a capacidade dos processos regulatórios 

Por fim, Johnson incentiva debates capazes de gerar soluções que apoiem a decisão clínica e otimizem os cuidados em saúde sem ferir as diretrizes éticas que, por vezes, ainda nem sequer foram muito bem estabelecidas e questiona:

Se uma tomografia for reavaliada e for identificado um nódulo que a inteligência artificial julga mais preocupante do que o médico radiologista inicial julgou, deveremos entrar novamente em contato com esse paciente? Como faremos esse contato se nem sempre temos acesso aos dados.

Referência

(1) Electronic Health Records Failed to Make Clinicians’ Lives Easier—Will AI Technology Succeed? 

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