IA pode reduzir desigualdades na saúde — ou aprofundá-las

A inteligência artificial começa a ganhar espaço na saúde brasileira. Já há ferramentas capazes de transcrever consultas, organizar prontuários, apoiar a gestão de hospitais e auxiliar profissionais em algumas decisões. Mas os usos que podem provocar as maiores mudanças na assistência à saúde ainda

A inteligência artificial começa a ganhar espaço na saúde brasileira. Já há ferramentas capazes de transcrever consultas, organizar prontuários, apoiar a gestão de hospitais e auxiliar profissionais em algumas decisões. Mas os usos que podem provocar as maiores mudanças na assistência à saúde ainda estão no começo. Entre eles está a possibilidade de apoiar diagnósticos e decisões clínicas em regiões onde faltam especialistas. Para Alexandre Chiavegatto, professor de Inteligência Artificial em Saúde da USP e colunista do Estadão , esse pode ser um dos principais impactos da tecnologia no Brasil — desde que ela consiga chegar justamente aos lugares onde o acesso à saúde é mais difícil. “O grande objetivo da IA no sistema de saúde é garantir que profissionais em regiões remotas do Brasil tenham esse auxílio para tomar decisões. O desafio é fazer com que a IA cumpra seu potencial de transformar a atenção à saúde no Brasil, diminuindo desigualdades.” Se a tecnologia chegar primeiro aos hospitais que já têm mais estrutura ou se os algoritmos forem treinados com dados que não representam a diversidade da população brasileira, as diferenças que já existem no sistema de saúde podem aumentar. Esse foi um dos pontos discutidos no painel “IA na saúde: como equilibrar potenciais benefícios e impactos”, realizado durante o Summit Saúde, promovido nesta terça-feira, 27, pelo Estadão . Além de Chiavegatto, participaram Rodrigo Brandão, pesquisador do Cetic.br, e Gustavo Meirelles, vice-presidente médico e de Relações Institucionais da Afya e colunista do Pulsa . IA começa pelas tarefas administrativas Apesar do espaço crescente ocupado pela inteligência artificial nas discussões sobre saúde, sua adoção ainda é limitada. Segundo Brandão, dados da pesquisa TIC Saúde mostram que, entre os estabelecimentos de saúde com acesso à internet, 18% utilizam algum tipo de IA. O uso ainda está concentrado principalmente no apoio a processos administrativos e clínicos. Entre as aplicações estão ferramentas voltadas a reduzir tarefas burocráticas. Entre os exemplos estão sistemas que acompanham a conversa durante a consulta, fazem a transcrição e organizam as informações diretamente no prontuário eletrônico. “No meio de uma consulta, o profissional de saúde para a consulta e fica digitando informação. Isso é um absurdo. Isso em muitos hospitais já está caindo. Está começando a ser substituído pela conversa. O algoritmo ouve a conversa e preenche o prontuário eletrônico”, afirmou Chiavegatto. As aplicações também avançam na gestão. Algoritmos podem ajudar hospitais a prever faltas a consultas, estimar a duração dos atendimentos e dimensionar a necessidade de leitos e profissionais. Para Meirelles, ferramentas desse tipo podem funcionar como uma espécie de “copiloto” do profissional de saúde, assumindo tarefas administrativas e liberando tempo para a relação com o paciente. “O maior risco que nós temos com a tecnologia é nos comportarmos como a tecnologia. É assumir mais a posição da tecnologia em vez da posição do humano”, afirmou o médico. Maior impacto pode estar longe dos grandes centros É no apoio às decisões clínicas, porém, que Chiavegatto enxerga o maior potencial da inteligência artificial. Sistemas capazes de auxiliar no diagnóstico , no prognóstico e na escolha de medicamentos e intervenções podem ser especialmente importantes em regiões com poucos profissionais especializados. O professor cita municípios onde há apenas um médico e não existem especialistas, como cardiologistas ou pneumologistas, para receber pacientes encaminhados. A inteligência artificial poderia oferecer suporte para o profissional presente naquela cidade tomar determinadas decisões. Mas levar a tecnologia a esses locais é apenas parte do problema. É preciso que funcione para a população que vive neles. Algoritmos desenvolvidos a partir de dados de um hospital ou de uma cidade podem perder desempenho quando utilizados em outro contexto. No Brasil, diferenças socioeconômicas, epidemiológicas, de formação dos profissionais e até de disponibilidade de exames, medicamentos e tratamentos tornam esse desafio ainda maior. “Não adianta um algoritmo de recomendação de intervenção recomendar uma intervenção que não está disponível em uma cidade remota do Brasil. Então, como é que a gente garante que ele entenda o contexto? Vai ser o grande desafio para a gente garantir o acesso a esse benefício”, afirmou Chiavegatto. Meirelles também chamou a atenção para o risco de uma “divisão digital” na saúde: de um lado, pessoas com mais recursos atendidas em serviços que combinam tecnologia de ponta e interação humana; de outro, populações mais vulneráveis recebendo um atendimento cada vez mais automatizado. Para ele, é preciso “tomar cuidado com essa divisão digital para não dar menos para os que já têm menos”. O profissional precisa saber quando a máquina erra A incorporação da inteligência artificial também traz desafios para a formação dos profissionais de saúde. Quanto mais a tecnologia participa de diagnósticos e decisões clínicas, maior a necessidade de médicos e outros profissionais terem conhecimento suficiente para avaliar suas recomendações — inclusive para discordar delas. Meirelles ressaltou três riscos. O primeiro é perder uma habilidade pela falta de uso. O segundo é não chegar a desenvolvê-la porque a tecnologia passa a executar determinada tarefa desde o início da formação. O terceiro aparece quando o profissional confia na resposta da máquina sem ter conhecimento suficiente para perceber que ela pode estar errada. “Nossa grande preocupação com os alunos é ensinar a inteligência artificial, mas sem deixar os alunos completamente dependentes dela.” Dados brasileiros serão decisivos Para que a IA possa avançar e chegar a diferentes realidades do País, há ainda um desafio anterior aos próprios algoritmos: os dados. “Hoje vivemos no Brasil uma grande ironia histórica, que é o fato que sempre fomos o país que tinha matéria-prima e não tinha tecnologia. Em IA em saúde acontece exatamente o oposto. Hoje a tecnologia existe, temos as técnicas, temos a capacidade computacional, não temos a matéria-prima, não temos os dados”, resumiu Chiavegatto. “Um algoritmo treinado com a realidade de um paciente de Nova York, de Londres não funciona para a realidade nem de São Paulo, quanto mais para o interior do Mato Grosso”, acrescentou o professor. Parte do problema está na fragmentação das informações produzidas pelo sistema de saúde. Dados municipais, estaduais e federais nem sempre conseguem conversar entre si. E não basta reunir um grande volume de informações. “Não basta você ter um volume grande de dados. Esses dados precisam ter qualidade, precisam ter uma estrutura na qual possam ser utilizados”, afirmou Brandão. Além de integrados e estruturados, os dados precisam representar as diferentes realidades do País. Algoritmos desenvolvidos a partir de informações de outras populações podem não apresentar o mesmo desempenho quando aplicados aos pacientes brasileiros. A integração dessas informações também permitiria melhorar a continuidade do próprio atendimento. Meirelles defendeu que o País avance na interoperabilidade entre os diferentes sistemas de saúde, sem que isso signifique necessariamente a criação de um prontuário eletrônico único. “Eu gostaria muito de voltar em três anos e falar: o Brasil tem um sistema interoperável. Não estou falando de prontuário único. A gente não precisa necessariamente chegar a um prontuário único, mas a gente pode ter um paciente único.”