O que você sabe sobre a Inteligência Artificial (IA) na Medicina? Diversos hospitais e serviços de saúde ao redor do mundo já se beneficiam dessa tecnologia, que promete otimizar o trabalho dos médicos e transformar suas rotinas nos próximos anos. Enquanto isso, muitos veem a IA como uma ameaça aos empregos, mas a verdade é que ela pode ser uma aliada poderosa na melhoria do atendimento ao paciente e na eficiência dos sistemas de saúde. Descubra mais sobre as potencialidades, desafios e benefícios da IA na Medicina com o texto abaixo!
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O que é a inteligência artificial aplicada na Medicina
A inteligência artificial está se expandindo às mais diversas áreas e, nesse processo, alcançou também a Medicina. A IA na Medicina envolve o uso de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina para processar grandes volumes de dados em saúde, que podem incluir, por exemplo, informações de pacientes, dados populacionais e registros de dispositivos vestíveis – como smartwatches que monitoram a pressão arterial.
Com o avanço da capacidade de armazenamento e processamento de dados, o conceito de big data tornou-se uma realidade na saúde. A IA utiliza esses dados massivos e os analisa para gerar novas informações, ajudando a prática médica na formulação de diagnósticos precisos e na proposição de hipóteses diagnósticas em um processo que pode ser supervisionado ou não, já que os algoritmos tendem a se aperfeiçoar com o uso contínuo por meio de um fenômeno conhecido como aprendizado autônomo.
Assim, no dia a dia dos profissionais da saúde, a IA pode analisar dados complexos e volumosos, permitindo que os médicos se concentrem mais nos aspectos personalizados das consultas e no atendimento direto aos pacientes. Desta forma, a tecnologia pode ajudar com a triagem em massa, diagnóstico por imagem, análise de dados laboratoriais, eletrodiagnósticos, dados clínicos, entre outros.
Atualmente, a aplicação da IA na Medicina é mais comum fora do Brasil, em países com maior familiaridade e acesso a recursos tecnológicos avançados. No entanto, a tendência é que essa tecnologia se torne cada vez mais disseminada globalmente, trazendo benefícios significativos para a prática médica e o cuidado com a saúde dos pacientes.
Onde pode ser aplicada
Confira agora alguns dos principais campos em que a inteligência artificial pode ser aplicada na Medicina:
Análise de saúde pública e vigilância epidemiológica
A IA pode ser aplicada na análise de dados de saúde pública, como foi observado durante a pandemia de COVID-19. Ferramentas de IA foram usadas para modelar a propagação do vírus, prever surtos e identificar fatores de risco. Essas análises permitiram que os sistemas de saúde reagissem de forma mais rápida e eficaz, implementando medidas preventivas e alocando recursos de maneira estratégica.
A IA também pode ser aplicada na vigilância epidemiológica pois, ao processar dados de notificações de doenças de forma rápida, ela permite estudar diagnósticos, desvios na evolução de casos, prever surtos e epidemias, e propor medidas preventivas.
Diagnóstico por imagem
Uma das áreas mais promissoras da IA na Medicina é o diagnóstico por imagem. Algoritmos avançados podem analisar imagens de raios-X, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e mamografias para detectar padrões ou anomalias que podem ser difíceis de identificar pelos médicos. Por exemplo, a IA pode ajudar a identificar pequenos tumores em imagens de mamografias, melhorando a detecção precoce do câncer de mama.
Processamento de Big Data
A capacidade da IA de coletar, analisar e processar grandes quantidades de dados – big data – é particularmente útil na Medicina. Ela pode identificar tendências e padrões relevantes em dados de pacientes ao cruzar dados, auxiliando no diagnóstico e tratamento de doenças. Por exemplo, algoritmos de IA podem usar dados de prontuários eletrônicos para prever a probabilidade de um paciente de determinada região desenvolver alguma condição médica e recomendar intervenções preventivas.
Calculadoras de risco
A IA pode aprimorar calculadoras de risco já utilizadas na prática clínica, como as que estimam a probabilidade de câncer de mama em um período de anos. Ao integrar dados adicionais e usar algoritmos de aprendizado de máquina, essas ferramentas podem fornecer estimativas mais precisas e personalizadas ao serem aliadas a dispositivos vestíveis, como smartwatches.
Assistência cirúrgica robótica
A cirurgia robótica, que é minimamente invasiva, tem se beneficiado significativamente da IA. Robôs assistidos por IA podem ajudar em procedimentos cirúrgicos complexos, oferecendo mais precisão e estabilidade aos médicos cirurgiões. No Brasil, a cirurgia robótica é regulamentada pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) e classificada como um procedimento de alta complexidade pela Resolução CFM nº 2.311 de 2022.
Benefícios da IA na Medicina
Com o desenvolvimento das tecnologias que utilizam inteligência artificial, criou-se a ideia de que elas são capazes de resolver qualquer problema. Entretanto, há desafios e limitações. Hoje, na área da saúde, a IA consegue contribuir significativamente para atendimentos e diagnósticos mais rápidos e precisos, reduzindo custos e melhorando a experiência dos pacientes e dos próprios médicos ao permitir a emissão de laudos de maneira mais ágil, diminuindo o tempo de espera.
Com embasamento probabilístico, a IA é capaz de analisar uma enorme quantidade de dados, norteando escolhas de tratamento mais certeiras. Esses sistemas podem processar, em tempo real, milhares de estudos, otimizando a gestão da saúde coletiva e o tempo do médico responsável.
Na vigilância em saúde, a tecnologia pode se mostrar fundamental, especialmente em regiões com recursos e infraestrutura limitados. Doenças tropicais, que prevalecem nessas áreas, podem ser detectadas precocemente com a utilização de algoritmos que analisam grandes conjuntos de dados de pacientes e fatores ambientais. Essa capacidade de detecção precoce pode ser vital para a prevenção de surtos e a gestão eficaz de epidemias.
Além disso, a habilidade da IA de analisar grandes quantidades de dados rapidamente pode ser essencial para a pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos. Ao selecionar potenciais candidatos a medicamentos com maior precisão, a IA acelera o processo de descoberta e desenvolvimento, tornando-o mais eficiente e reduzindo custos.
O que diz a OMS sobre inteligência artificial na Medicina?
De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), a inteligência artificial é uma grande promessa para melhorar a prestação de serviços de saúde em todo o mundo. Segundo o órgão, ela pode ser utilizada justamente para aumentar a velocidade e a precisão do diagnóstico e da triagem de doenças, auxiliar no atendimento clínico, bem como fortalecer a pesquisa em saúde e o desenvolvimento de medicamentos. Além disso, pode apoiar diversas ações de saúde pública, como vigilância de doenças e gestão de sistemas de saúde.
A Organização Mundial da Saúde reconhece a crescente importância da inteligência artificial na Medicina e enfatiza que o compromisso das instituições com o uso ético dessa tecnologia é fundamental. Em 2021, a OMS publicou diretrizes detalhadas sobre o uso ético da IA na saúde, destacando a necessidade de seguir princípios que garantam a segurança e eficácia dessa tecnologia.
Ainda, a OMS apresentou seis pontos principais que devem guiar o uso da IA na Medicina, sendo eles:
- Controle humano nas decisões de saúde: a tomada de decisões e o controle dos sistemas de saúde devem ser feitos por humanos, e não exclusivamente pela IA, para garantir uma supervisão apropriada;
- Responsabilidade dos desenvolvedores: aqueles que desenvolvem as tecnologias de IA são responsáveis por monitorar e garantir o pleno funcionamento das ferramentas, além de cumprir todas as normas de segurança;
- Transparência no desenvolvimento: os desenvolvedores também devem publicar dados e informações sobre o desenvolvimento dos produtos e seu manuseio, assegurando transparência em todas as etapas;
- Capacitação profissional: os sistemas de saúde que adotam IA devem proporcionar treinamento e capacitação contínuos aos profissionais que utilizam essas ferramentas;
- Diversidade de dados: as tecnologias de IA devem ser treinadas com bases de dados diversas, que incluam diferentes nacionalidades, gêneros e raças, para evitar algoritmos “viciados” e promover a equidade; e
- Avaliação contínua: as ferramentas de IA precisam ser continuamente avaliadas quanto à sua performance, para que quaisquer problemas sejam rapidamente identificados e corrigidos.
Além dessas diretrizes, a OMS publicou o primeiro relatório global sobre inteligência artificial na saúde, intitulado “Ethics and governance of artificial intelligence for health”. Confira clicando no botão abaixo:
O documento destaca que, embora a IA ofereça inúmeras oportunidades, também traz desafios e riscos, como o uso antiético de dados de saúde, preconceitos embutidos em algoritmos e questões de segurança do paciente, cibersegurança e impacto ambiental. O relatório também alerta que sistemas treinados principalmente com dados de países de alta renda podem não ser eficazes em ambientes de baixa e média renda.
No contexto brasileiro, a regulação do uso de IA na saúde ainda está em desenvolvimento. A responsabilidade recai sobre o Comitê Gestor de Saúde Digital, instituído pela Resolução nº 46, de 29 de agosto de 2019, que segue os preceitos da OMS. A resolução reconhece a saúde digital como um campo abrangente, englobando subtópicos como inteligência artificial, telessaúde, big data, sensores e dispositivos vestíveis.
Desafios éticos
A integração da inteligência artificial na Medicina oferece promissoras melhorias no diagnóstico, tratamento e gestão de dados dos pacientes. Contudo, há desafios em seu uso que devem ser cuidadosamente considerados e abordados para garantir que seja utilizada de forma ética e responsável.
Uma das principais preocupações acerca da tecnologia é na garantia de representatividade dos dados, já que a IA precisa ser treinada e alimentada com uma grande quantidade deles. Caso os dados usados para treinar os algoritmos não sejam representativos de toda a população, isso pode levar a resultados tendenciosos. Por exemplo, se um algoritmo é treinado predominantemente com dados de uma determinada demografia, ele pode não ser tão eficaz para indivíduos fora desse grupo. Além disso, dados obtidos sem transparência ou de forma preconceituosa podem acarretar imprecisões no diagnóstico e no acompanhamento de doenças. Assim, garantir a diversidade dos dados é crucial para evitar essas distorções.
No mesmo contexto, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil reforça a necessidade de proteger a privacidade dos pacientes e garantir a segurança dos dados. A utilização de IA na Medicina envolve a manipulação de grandes quantidades de informações sensíveis dos pacientes. Portanto, é essencial se apoiar em políticas e práticas robustas para proteger esses dados contra acessos não autorizados e vazamentos. A transparência no manejo dos dados e o consentimento informado dos pacientes são pilares fundamentais para a melhor aplicação da tecnologia.
No Brasil, a Fiocruz criou em 2016 o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs). Esse centro busca integrar dados de saúde e políticas sociais de mais de cem milhões de brasileiros, contemplados no Programa Bolsa Família e outros programas de proteção social, numa única base de dados, mas preservando a confidencialidade desses dados. Iniciativas como essa são essenciais para demonstrar que é possível utilizar dados de forma ética e segura, promovendo a melhoria da saúde pública sem comprometer a privacidade dos cidadãos.
Outra questão ética muito discutida é a responsabilidade legal em casos de erro médico em procedimentos que utilizaram IA. Se um diagnóstico ou tratamento incorreto ocorrer devido a uma falha no algoritmo, surge a pergunta: a responsabilidade seria do médico ou da IA? Essa questão ainda está em debate, mas é importante que regulamentos claros sejam estabelecidos para definir as responsabilidades e garantir que os profissionais de saúde apliquem a IA em seus trabalhos de maneira segura.
Substituição de médicos
A ideia de que a inteligência artificial substituirá os médicos é frequentemente debatida, mas é improvável que isso aconteça em sua totalidade. Embora os algoritmos de IA estejam se tornando cada vez mais sofisticados na análise de dados em saúde e na geração de diagnósticos, a substituição completa do trabalho humano é praticamente impossível. Os médicos desempenham um papel fundamental na interpretação dos resultados gerados pelos algoritmos. Além disso, eles trazem habilidades e conhecimentos únicos no cuidado dos pacientes, que vão além das capacidades dos sistemas de IA.
Por outro lado, a IA tem um potencial significativo para mudar a natureza do trabalho dos médicos e, em vez de substituí-los, ela pode deslocar o foco dos profissionais para tarefas de nível mais elevado, como a tomada de decisão e a coordenação do cuidado. Isso pode liberar os médicos de tarefas repetitivas e administrativas, permitindo-lhes dedicar mais tempo e atenção ao planejamento de tratamentos, à consulta com pacientes e à personalização dos cuidados.
Vale ressaltar também que a implementação efetiva da IA na Medicina não é apenas uma questão tecnológica, mas também de investimentos e estratégias bem planejadas. Para alcançar a cobertura universal de saúde com o auxílio dessa tecnologia, seria essencial investir em infraestrutura, treinamento e atualizações constantes para os profissionais e para os sistemas de saúde.
Além disso, essa perspectiva da inteligência artificial requer uma contínua preocupação com a qualidade da educação médica, que precisa enfatizar o conhecimento profundo da fisiopatologia dos processos orgânicos e o desenvolvimento das habilidades de ouvir, examinar e orientar um paciente. O médico não deve ser apenas um executor de procedimentos diagnósticos e terapêuticos, mas talvez seja o mais importante agente terapêutico pela orientação que dá a seu paciente, aliviando suas tensões e necessidades.
Portanto, a integração da IA na medicina não significa a substituição dos médicos, mas sim uma evolução no papel que desempenham, potencializando suas capacidades e melhorando a qualidade do cuidado ao próximo.
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