As mudanças que a inteligência artificial (IA) vem causando na área de saúde já são percebidas e elas continuarão mudando a forma do trabalho de seus profissionais. No entanto, existe um vácuo na compreensão do seu impacto no ensino nas faculdades médicas. Não é sobre a estrutura do ensino em si, mas sobre o conteúdo que está sendo passado pelas faculdades.
Os médicos serão muito mais terapeutas do que diagnosticadores. Ocorre uma mudança no paradigma do ensino. O modelo atual ainda contempla resultados experimentais evoluindo para um padrão reconhecido que informava o ensino de livros didáticos.
A velocidade com que novas tecnologias de IA em saúde estão se desenvolvendo, sendo introduzidas na prática clínica, e sendo usados pelos pacientes requer que os médicos sejam capazes de lidar adequadamente com técnicas experimentais que ainda não se tornaram parte de um conjunto de conhecimentos geralmente aceito.
O ensino ágil e a propedêutica instruída sobre quais tratamentos beneficiarão mais os pacientes são fundamentais para permitir que os médicos liderem a introdução de tais tecnologias sem simplesmente serem forçados a reagir a elas. É necessário um esforço para pensar como atualizar esse arcabouço educacional, considerando toda infinitude de possibilidades no tratamento e engajamento do paciente.
Como uma diretriz, os educadores médicos trabalham com estruturas de competências, baseado em problemas, das quais existem vários modelos concorrentes, nos quais uma competência pode ser considerada o desempenho adequado de várias funções profissionais.
A assistência médica prestada aos pacientes vem se modificando no decorrer da história da medicina, com diversos marcos no cuidado. A IA afetou exponencialmente essa transformação, sob a forma de ambientes habilitados para IA. Não há um presságio de qual tipo ou modelo tecnológico se sobressairá, mas a medicina atende necessidades humanas comuns, como promover o bem-estar do paciente, incrementar a qualidade de vida, adequar um tratamento a sua rotina, além de disponibilizar assistência médica adequada.
A ideia que confere o lado humano à essas necessidades vêm se perdendo na prática clínica e, talvez, pouco aproveitadas no ambiente acadêmico. A IA permitirá que esse lado humano se revele novamente, no entanto o ensino também deverá ser voltado para tal, contextualizando e apreciando os valores, desejos e preferências de cada paciente.
Além disso, o médico deverá ter um papel de colaborador no engajamento do paciente com IA e Big data, uma vez que esse envolvimento pode variar dramaticamente. Eles devem trabalhar com pacientes de diferentes origens para desenvolver sensibilidades a problemas de justiça social e soluções orientadas por sistemas especializados.
As diretivas que englobam as competências do médico devem ser bem atraentes, porque nenhuma das funções médicas que descreve (comunicador, colaborador, líder, advogado de saúde, acadêmico, profissional e especialista em medicina) correm o risco de serem, inteiramente, substituídas por máquinas, porque não são técnica por definição e não redutível a critérios racionais ou objetivos.
Além do mais, o papel do médico especialista é integrar os seis restantes, ou seja, ter conhecimento da conexão e do que está junto, algo que as máquinas provavelmente realizarão apenas parcialmente.
Ao mesmo tempo, as mudanças provocadas pela IA afetam todos os papéis dos médicos. Adquire o papel de comunicador e o fato de que a relação binomial médico-paciente tradicional foi alterada para uma relação trinomial ao introduzir o computador na sala de exames.
Os médicos precisam reconhecer a grande variedade de respostas dos pacientes a big data e objetos suportados pela IA, incluindo preocupações com privacidade, desempoderamento e falta de desejo de saber tudo.
Como colaborador, os médicos devem ser ensinados a aceitar e desenvolver o fato de que a tecnologia da IA em saúde e a acessibilidade mais ampla do conhecimento capacitam outras profissões da saúde (por exemplo, psicólogos, fisioterapeutas e enfermeiros), bem como os próprios pacientes, questionando aos médicos um status quo anterior como detentores únicos do conhecimento.
Como líderes, os médicos devem trabalhar com os pacientes para tornar a implementação das tecnologias de IA transparente e responsável, contribuindo para uma cultura que explique os interesses comerciais e outros daqueles que desenvolvem e defendem as tecnologias digitais.
Como defensores da saúde, os médicos podem trabalhar com pacientes e grupos desfavorecidos para estabelecer se o uso de sistemas especializados - como cuidadores de robôs, que são uma opção autorizada ou, antes, relacionada a problemas mais amplos de acesso socioeconômico. Eles devem melhorar a educação e a prática clínica, defendendo equipes mais diversas nesses ambientes, pois elas são mais capazes de identificar casos em que as soluções de IA mascaram problemas sistêmicos maiores.
Como estudiosos, os médicos se beneficiarão da melhoria da alfabetização digital e do aprendizado contínuo sobre IA, modelagem matemática, teoria da decisão e assim por diante. Isso está vinculado à conscientização de vieses nos dados e de como isso prejudica qualquer afirmação sobre como os modelos de IA são capazes de produzir resultados objetivos e neutros. Eles devem recorrer ao trabalho de estudiosos pacientes para entender melhor diferentes realidades e tipos de conhecimento, incluindo o aspecto subjetivo da doença.
Como profissionais, os médicos devem aceitar a mudança fundamental na identidade profissional que exige que eles incorporem ferramentas de engenharia, dados e ciências da informação em suas habilidades. Enquanto isso, também devem reconhecer que os pacientes têm a palavra final sobre se a prática de eSaúde os beneficia, enquanto os médicos têm a responsabilidade de fornecer as orientações e os conselhos necessários para apoiar as decisões dos pacientes.
Como especialistas médicos, os médicos devem ser capazes de trabalhar em conjunto com os pacientes para criar e traduzir a importância do conhecimento integrado, que é o conhecimento do que pertence, relações sociais e como a doença se relaciona com a vida de um paciente, algo inacessível às máquinas.
Garantir que os pacientes que mais se beneficiam com o aumento da tecnologia de saúde da IA continuará sendo um desafio importante nos próximos anos, e novas abordagens na educação médica que melhoram a alfabetização digital dos médicos e melhor integram as opiniões dos pacientes serão cruciais. Isso é ainda mais necessário, pois as transformações conduzidas pela IA envolvem ir além dos modelos previamente aceitos do processo geralmente lento e gradual de gerar padrões-ouro baseados em evidências para a prática clínica. Por sua vez, isso significa que os desejos dos pacientes são uma medida crucial para prever como as tecnologias de IA contribuem para sua saúde e bem-estar.
Esse é um texto é uma forte alusão sobre um provocativo e esclarecedor Comment Implications of artificial intelligence for medical education, da revista The Lancet (março de 2020), de Vanessa Rampton, Michael Mittelman e Jörg Goldhahn (DOI: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30023-6).
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