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Como preparar os médicos para o mundo influenciado pela Inteligência Artificial

Como preparar os médicos para o mundo influenciado pela Inteligência Artificial

Não é novidade que a Inteligência Artificial (IA) está transformando a maneira como os cuidados de saúde são prestados. Em uma abordagem simplista, a IA consiste no uso de computadores para simular tarefas inteligentes, normalmente realizadas de forma repetitiva por humanos.

Muitos consideram um ciclo de hype para IA e acreditam que nos próximos anos ela se apagará. Bem..., já zombaram do Bill Gates falando sobre o início da internet em uma entrevista em 1995, comparando-a com uma rádio. O mesmo aconteceu com os celulares, carros, relógios inteligentes e a história nos mostra muita coisa diferente. 

Atualmente, acontece com a entrada não só da IA, mas também dos gadgets, na saúde e acredito que com o tempo, é provável que todas as especialidades médicas sejam influenciadas pela IA, transformadas em diferentes níveis, mas todas atingidas e, ainda, diversas outras criadas.

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Desta vez, trago mais uma perspectiva olhando sobre o copo pela metade sem enxergar o meio vazio ou o meio cheio.

Inteligência Artificial na prática médica: benefícios, receios e desafios

À medida que a IA assume um papel maior na prática clínica, fica claro que são necessários vários níveis de supervisão.

No entanto, mesmo com acompanhamento apropriado, longe de vieses, a importância da revisão clínica e a confiança nessas tecnologias não podem ser exageradas. Este ponto de vista descreve as etapas que podem permitir que os médicos se envolvam e participem de cuidados de saúde que incluam a IA.

Muito têm sido escrito sobre a potencial promessa e perigo da IA: ​​nos cuidados de saúde, na mídia e nas escolas médicas. Tudo isso contribui para o  hype, incluindo a previsão de que certas especialidades médicas serão substituídas por máquinas e um desenvolvedor de tecnologia afirmando: “Devemos parar de formar radiologistas”.

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Como todas as novas tecnologias introduzidas na prática médica, o ceticismo sobre a IA é até adequado enquanto se espera evidências claras e rigorosas de sucesso e benefícios consistentes em ambientes clínicos.  Porém, ao contrário do que muita gente pensa, a IA não é  primeira ferramenta de tecnologia que promete cuidados de saúde mais eficientes e seguros. Os prontuários eletrônicos de saúde, e todos os softwares ligados a esse sistema, surgiram muito antes.

Inclusive, boa parte dos hospitais públicos tem um prontuário eletrônico ou digital.  Esses recursos cumprem algumas promessas, como, por exemplo: maior segurança do paciente, particularmente em relação ao uso de medicamentos. Ao mesmo tempo, levantam-se preocupações sobre os efeitos dos prontuários no bem-estar clínico e na satisfação profissional e na relação médico-paciente.

Neste sentido, não há como prever as consequências, já que elas são  de natureza multifatorial. Contudo,  um tema recorrente sobre as falhas é a falta de consideração cuidadosa sobre o efeito dos prontuários eletrônicos nos usuários finais. Além disso, presumo que a falta de envolvimento precoce dos médicos da linha de frente afeta negativamente a implementação dos prontuários eletrônicos.

O que é preciso para melhorar a implementação da IA na rotina dos profissionais de saúde?

A IA representa a entrada de uma nova era de tecnologia que pode mudar a prática. Gigantes digitais, como Apple, Microsoft, Google e Amazon estão investindo pesado no segmento e uma vez que a IA  está modificando o mindset na saúde, é necessário envolver e educar a comunidade sobre ciência de dados e IA e garantir que o desenvolvimento das tecnologias considere a essência da medicina: proporcionar cuidado e  bem-estar aos pacientes!

A meu ver, há alguns pontos importantes para fazer isso. São eles:

1.Investimento na capacitação dos profissionais de saúde sobre IA

É importante ensinar os profissionais de saúde sobre habilidades, recursos e suporte necessários para usar tecnologias baseadas em IA. Isso é essencial para que os recursos de IA  sejam implantados com sucesso nos cuidados de saúde. 

Para fazer isso, os médicos precisam ter uma compreensão realista dos possíveis usos e limitações dos aplicativos médicos de IA. Afinal, negligenciar esse fato traz o risco de cinismo clínico e resultados abaixo do ideal do paciente.

2. Participação de órgãos públicos na implementação da IA

Diferente da implementação do prontuário eletrônico, baseada em incentivos, é mais provável que a aplicação da IA seja regida por considerações tradicionais de retorno sobre o investimento.

É imprescindível que os órgãos federais exerçam um papel sobre as questões regulatórias, responsabilidade legal e preconceitos sociais. Ainda, dadas as implicações potenciais de longo alcance e o potencial de danos em larga escala causados ​​por algoritmos de IA, são necessárias diretrizes, políticas e leis nos níveis internacional, federal e estadual.

Apesar das evidências (relativamente fracas) que apoiam o uso de IA em ambientes de saúde de prática clínica de rotina, os modelos de IA continuam sendo comercializados e implementados.

3. Desenvolvimento de tecnologias de IA com um padrão rigoroso de qualidade

Diversos modelos preditores de sepse  estão sendo implementados pelo mundo, com resultados diferentes. A maioria apresenta um desempenho significativamente pior na identificação correta de pacientes com sepse precoce e na melhoria dos resultados  em um ambiente clínico em comparação com a performance observada durante o desenvolvimento do modelo.

No Brasil, um modelo de destaque é o robô  Laura, que vem apresentando resultados interessantes. Infelizmente, o padrão não se aplica ao mercado. 

Neste cenário, fica o questionamento: se existem modelos em prática que erram em uma proporção maior que o padrão-ouro, de quem é a culpa? Do desenvolvedor? Do estatístico que não filtrou ou banco de dados na criação do que é normal? Do dono da empresa? Do investidor? Regulamentações são necessárias antes que desastres clínicos aconteçam.

Por isso, um padrão rigoroso de relatórios e revisão de produtos de IA é essencial, bem como um processo de aprovação federal robusto, como o usado para produtos farmacêuticos. Um pouco mais além, não só na implementação mas também em avaliações contínuas de sua aplicabilidade e precisão.

Diretrizes de relatórios padronizados, confiáveis ​​e baseados em evidências para ensaios clínicos de IA e estudos relevantes usados ​​para avaliar a utilidade das tecnologias de IA precisam ser desenvolvidos.

4. Consideração dos impactos  IA na prática médica (e na aceitação dos médicos)

Na ausência doa padrões de relatório, a confiança do clínico e o uso apropriado de tecnologias baseadas em IA serão prejudicados.

Os médicos da linha de frente devem se sentir à vontade para avaliar a literatura médica relacionada à IA na prática clínica.

Uma analogia é o movimento da medicina baseada em evidências (MBE), que criou guias de usuários que equipam os médicos com as habilidades para ler e aplicar adequadamente a pesquisa ao atendimento ao paciente.

À medida que a sofisticação dos médicos na avaliação da literatura de IA cresce, é provável que haja um aumento concomitante no rigor e transparência dos relatórios de ensaios de IA. O desenvolvimento e a promoção de guias de usuário apropriados ajudarão a apoiar essa transformação.

Mais ou menos na época em que o MBE estava sendo lançado, um movimento paralelo começou a promover a tomada de decisão compartilhada entre pacientes e médicos.

À medida que as previsões e algoritmos baseados em IA continuam a informar decisões médicas, pacientes e médicos devem repensar a tomada de decisão compartilhada, pois as decisões podem agora envolver um novo membro da equipe — um algoritmo derivado de IA.

Em última análise, os médicos terão grande parte da responsabilidade de intermediar com sucesso o relacionamento triádico entre os pacientes, o computador e eles mesmos. Mais uma competência a ser treinada.

Os médicos precisarão explicar o papel que a IA tem em seu raciocínio e recomendações. Com o tempo, essa relação provavelmente mudará, com a possibilidade de algumas decisões serem tomadas diretamente pelos pacientes e familiares com base nas recomendações da IA, ignorando o clínico.

5. Reconhecimento dos desafios e obstáculos para implementação da IA na medicina e na ciência

Metodologias errôneas ou excessivamente complexas, falta de explicação,  um desenho de estudo tendencioso ou seleção de coorte podem levar à não reprodutibilidade dos resultados e isso gera obstáculos e desconfiança em qualquer descoberta de pesquisa de IA.

Os cientistas de IA e os médicos precisam criar uma plataforma comum de entendimento para criar uma metodologia robusta e validada e produzir resultados significativos.

A comunicação entre os membros da equipe multidisciplinar e a colaboração sustentável são a chave para o sucesso nos mundos virtual e não virtual.

Essa colaboração fará a diferença entre os resultados de pesquisas que levarão a melhores resultados para os pacientes e aqueles que nunca serão implementados na prática.

Cada aventura de IA pode levar a uma descoberta maravilhosa, e os dados brutos não podem prejudicar fisicamente um ser humano. No entanto, quando a ciência mal interpretada e analisada é aplicada, pode ser enganosa a ponto de ser destrutiva. Portanto, a pesquisa de IA na medicina deve ser examinada rigorosamente porque o público espera margens de erro próximas de zero (ou melhor, o zero).

A IA logo se tornará onipresente nos cuidados de saúde, mas ainda acredito que a necessidade do fator humano na saúde impedirá a singularidade na saúde, ponto no tempo em que os robôs ultrapassam a capacidade humana, pelo menos nos próximos 500 anos.

Com base nas lições aprendidas à medida que as estratégias de implementação continuam a ser elaboradas, será essencial considerar o papel principal dos médicos como usuários finais de algoritmos, processos e preditores de risco desenvolvidos por IA.

Mãos à obra

Por fim, acredito ser imperativo que os médicos tenham o conhecimento e as habilidades (soft e hard skills) para avaliar e determinar a aplicação apropriada dos resultados da IA,  seja para sua própria prática clínica ou  pacientes.

Com isso, em vez de serem substituídas pela IA, as novas tecnologias criarão novos papéis e responsabilidades para os médicos. A abertura, a transparência e a vontade de aprender e comunicar de forma eficaz uns com os outros certamente levarão a novas descobertas que beneficiarão os pacientes.

Mãos à obra!

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Albert Bacelar de Sousa Seguir

Médico Intensivista, Professor Universitário, Coordenador UTI, Instrutor Simulação Realística, Programador Python, Professor Health Design Thinking, MBA Gestão em Saúde, Educação, Empreendedorismo e em Tecnologias em Saúde, Ex-Mergulhador de Resgate

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