A inteligência artificial (IA) está promovendo avanços significativos nos cuidados de saúde, abrangendo desde a precisão diagnóstica até a automação de tarefas administrativas. Com a integração rápida da IA nos fluxos de trabalho do setor, os profissionais de saúde experimentam um alívio em suas cargas de trabalho, enquanto o público se beneficia de tecnologias inovadoras.
O conceito de IA inclui diversas tecnologias, entre elas o aprendizado de máquina (machine learning, ML), que utiliza algoritmos e modelos estatísticos para aprender e se adaptar a partir de dados. O aprendizado profundo (deep learning), uma subárea do ML, refina modelos pré-treinados para tarefas complexas, como reconhecimento de imagens e fala. Modelos de linguagem, como o ChatGPT, representam uma evolução nesse campo, gerando textos que imitam a escrita humana a partir de grandes volumes de dados.
O aprendizado de máquina é uma abordagem matemática para o reconhecimento de padrões, onde técnicas como árvores de decisão, gradient boosting e redes neurais são utilizadas. As redes neurais convolucionais, desenvolvidas entre 2010 e 2012, permitiram a classificação detalhada de imagens, impulsionando avanços na análise de radiografias e outros exames médicos.
IA generativa na prática médica
A IA generativa é capaz de criar conteúdos inéditos, como imagens e textos, através de um processo de refinamento a partir de comandos específicos. Apesar de suas promessas, essa tecnologia também apresenta limitações, como a possibilidade de gerar resultados imprecisos ou fictícios, conhecidos como “alucinações”. Na área da saúde, a IA generativa já se destaca em diversos campos:
- Radiologia: Análise de exames para detectar anormalidades.
- Patologia: Identificação de padrões em lâminas histopatológicas.
- Detecção Precoce: Avaliação de dados clínicos para sinalizar doenças.
- Prontuários: Automatização do registro médico.
- Automação de Fluxo de Trabalho: Redução de tarefas administrativas.
- Descoberta de Novas Drogas: Identificação de alvos biológicos.
- Pesquisa Clínica: Planejamento e monitoramento de estudos.
Na hematologia, a IA auxilia na análise de lâminas digitais, identificando células normais e anomalias, como células leucêmicas. Além disso, sistemas de IA classificam cromossomos na citogenética e contribuem para diagnósticos de doenças como leucemias e linfomas.
Apesar de seu potencial, a implementação da IA na saúde requer rigor para garantir a precisão e a confiabilidade. A preocupação com “alucinações” destaca a necessidade de supervisão humana e controle regulatório.
Construindo a confiança dos pacientes na IA
Pacientes frequentemente expressam preocupações sobre o uso da IA, como erros diagnósticos e privacidade de dados. Para abordar essas questões, é fundamental enfatizar que a IA deve ser vista como uma ferramenta de apoio, não um substituto, no processo clínico. Exemplos práticos, como sistemas que verificam interações medicamentosas, demonstram os benefícios diretos da tecnologia.
É essencial que os profissionais de saúde continuem a liderar as decisões clínicas, preservando a relação humana na medicina. O monitoramento rigoroso do desenvolvimento de modelos de IA é crucial para garantir que sejam éticos, representativos e seguros.
Embora a IA tenha o potencial de revolucionar diagnósticos e tratamentos, enfrenta desafios relacionados à privacidade, viés algorítmico e falta de transparência. Essa transformação na saúde deve ser guiada por transparência, ética e um foco centrado no paciente.