A IA como área crescente para aplicações no setor de saúde tem ambos os lados percebidos de maneira favorável e questionável. As parcerias públicas e os fundos substanciais das instituições provocam grandes esperanças na tecnologia; no entanto, os profissionais e os pacientes ainda duvidam se a tecnologia já está suficientemente madura ou pode pôr em perigo a saúde do paciente.
Desafios na aceitação pública da IA na saúde
Sendo um magnífico agente de mudanças, muitos gigantes e empresas de TI começam a incluir IA generativa em aplicações relacionadas à saúde. Google e Highmark Health são duas agências que estão desenvolvendo ferramentas exclusivas de processo de admissão de pacientes para personalização.
O AWS da Amazon se dedica a representar métodos que usam IA generativa e analisar um banco de dados médico. Da mesma forma, o Microsoft Azure participa ativamente na construção de sistemas que medeiam a comunicação entre pacientes e fornecedores de produtos de saúde. A IA tem buscado empreendimentos como Ambience Healthcare e Nabla para expandir enormemente o papel da IA para ser levado em consideração em ambientes clínicos.
O relatório da Deloitte é apenas um dos inquéritos que mostram que apenas 53% dos americanos considerarão a utilização de IA generativa para melhorar os serviços de saúde, apesar dos recentes avanços e avanços tecnológicos.
O facto de os restantes 47% dos americanos ainda não se sentirem confiantes na IA generativa como ferramenta para reduzir custos e melhorar a acessibilidade indica algumas lacunas significativas no mercado.
Dificuldades técnicas e questões éticas
A fiabilidade da IA generativa nos cuidados de saúde é um tema de tendência iminente, à medida que estudos mostram a sua imprevisibilidade e as suas desvantagens. Um estudo da JAMA Pediatrics mostrou uma alta taxa de erros nos diagnósticos de doenças pediátricas pelos médicos da equipe vermelha do ChatGPT da OpenAI, e estudos do Beth Israel Deaconess Medical Center observaram resultados semelhantes com o GPT.
Na função administrativa médica, o benchmark MedAlign revelou as deficiências do modelo nas atividades diárias. Isso deu ao modelo uma taxa de falha de 35%.
Estas questões são de há meses que se acredita que possa surgir a possibilidade de violação destes direitos. Estudos de áreas relacionadas com a saúde da Medicina de Stanford sugeriram que a tecnologia emergente de IA poderia reforçar os estereótipos sociais que podem agravar notavelmente as desigualdades na saúde.
A privacidade dos dados, os riscos de segurança e as mudanças nas leis associadas ao emprego da IA nos cuidados de saúde significam que a sua utilização compreende várias camadas de complexidade.
Especialistas como Andrew Borkowski, da VA Sunshine Healthcare Network, e Jan Egger, da Universidade de Duisburg-Essen, reconhecem que devem ser implementados mecanismos robustos de validação e regulação para as tecnologias emergentes de IA generativa.
Equilibrando a inovação em IA e a supervisão da saúde
Eles apoiam a IA como uma medida de apoio, em vez de uma solução independente, portanto, introduzem que cada aplicação seja observada atentamente por profissionais médicos experientes.
E depois disto…as agências humanas da Organização Mundial da Saúde estão a tentar melhorar as directrizes onde a investigação e validação das aplicações de IA para cuidados de saúde devem ser rigorosas e envolver humanos suficientes para algum nível de supervisão.
Esta recomendação visa supervisionar o processo de implementação de tecnologias de IA com o objetivo de mantê-las seguras e vantajosas para os consumidores. Transparência, auditoria independente e diversidade dos stakeholders participantes são as medidas recomendadas.
O setor da saúde enfrenta um problema numa encruzilhada onde a IA desempenha um papel mais importante. Embora se reconheça que a IA tem o potencial de mudar a forma como os cuidados de saúde são prestados, existem algumas questões técnicas, éticas e regulamentares que ainda enfrentam a utilização da IA na medicina na sua implantação.