Em um avanço promissor para a medicina moderna, as Organizações de Saúde estão integrando os princípios dos Sistemas de Gestão da Qualidade no desenvolvimento e uso de tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Esta abordagem promete superar os desafios na aplicação prática da inteligência artificial, garantindo entregas seguras, éticas e eficazes no tratamento dos pacientes.
✅ Sistemas de Gestão da Qualidade e sua Importância:
Os sistemas de gestão da qualidade representam uma metodologia essencial no desenvolvimento e implementação de tecnologias emergentes como a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina no setor da saúde. Representam um conjunto de políticas, processos e procedimentos usados para garantir que um produto ou serviço atenda consistentemente aos padrões de qualidade e segurança. Na saúde, sua integração é crucial para assegurar que as soluções de IA sejam seguras, eficazes e alinhadas com as necessidades clínicas e regulatórias.
✅ Descrição dos elementos principais:
O sistema de gestão da qualidade em ambientes de saúde é composto por três elementos principais: Pessoas & Cultura, Processo & Dados, e Tecnologia Validada. Primeiramente, 'Pessoas & Cultura' enfatiza a importância da liderança e do comprometimento da equipe para com a qualidade. O segundo elemento, 'Processo & Dados', trata da otimização e eficiência dos processos, bem como da precisão e da segurança dos dados utilizados. Por último, 'Tecnologia Validada' refere-se à aplicação de tecnologias que foram rigorosamente testadas e validadas para garantir sua eficácia e segurança no contexto de saúde.
Para visualizar melhor estes componentes e entender como eles interagem no contexto de um sistema de gestão da qualidade na saúde, apresentamos a figura abaixo. Esta ilustração detalha como os três elementos se interligam para formar um sistema eficiente e robusto.
Fonte:
Overgaard, S.M., Graham, M.G., Brereton, T. et al., 2023
Com uma compreensão clara dos componentes-chave do Sistema de Gestão da Qualidade, conforme ilustrado na Figura, podemos agora explorar mais profundamente como cada um desses elementos se manifesta e opera nas Organizações de Saúde, impactando diretamente na integração efetiva da inteligência artificial e do aprendizado de máquina no cuidado ao paciente.
1. Estabelecendo uma Cultura Proativa de Qualidade: Nas Organizações de Saúde, a jornada da inteligência artificial e aprendizado de máquina começa frequentemente em pequena escala - como projetos de pesquisa ou iniciativas de melhoria de qualidade. No entanto, para que essas tecnologias tenham um impacto real no cuidado ao paciente, é crucial enfrentar e superar desafios significativos relacionados à qualidade e regulamentação. Isso significa uma mudança cultural nas organizações, enfatizando práticas como controle de versão e qualificação de desempenho, além da adesão inabalável a princípios éticos e de qualidade.
2. Estabelecendo um Design Baseado em Riscos, Desenvolvimento e Monitoramento: A indústria de dispositivos médicos nos mostra o caminho, utilizando uma abordagem de design e desenvolvimento baseada em riscos. As Organizações de Saúde seguem esse modelo, focando em segurança, equidade e privacidade de dados ao implementar tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina. A gestão eficaz de riscos é essencial para assegurar a segurança e eficácia destas tecnologias emergentes.
3. Estabelecendo uma Infraestrutura que Facilita a Conformidade: Com regulamentações para softwares de saúde em constante evolução, um Sistema de Gestão da Qualidade que apoie a conformidade legal e regulatória torna-se indispensável. Estes sistemas ajudam as Organizações de Saúde a desenvolver e implantar softwares de saúde de forma mais segura e eficiente, minimizando riscos operacionais, mantendo a rastreabilidade e garantindo adesão a padrões de qualidade e ética.
Esta abordagem colaborativa e adaptável promove a conscientização, a educação e o crescimento organizacional, permitindo que as organizações de saúde priorizem as necessidades dos pacientes e inspirem confiança na adoção de tecnologias de inteligência artificial revolucionárias.
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Referência:
Overgaard, S.M., Graham, M.G., Brereton, T. et al. Implementing quality management systems to close the AI translation gap and facilitate safe, ethical, and effective health AI solutions. npj Digit. Med. 6, 218 (2023). https://doi.org/10.1038/s41746-023-00968-8
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