O dado inicial, presente na Pesquisa sobre qualidade, segurança do paciente e a importância das ferramentas de suporte à decisão clínica, da Associação Nacional de Hospitais Privados (ANAHP) em parceria com a Wolters Kluwer, revela um maior engajamento de profissionais e instituições na adoção destas ferramentas, seja por pressão competitiva ou promessa de eficiência, com o objetivo de alcançarem, principalmente, redução da variabilidade do cuidado a fim de aprimorar o desfecho do atendimento e otimizar a gestão de recursos financeiros nas empresas.

Isto é um reflexo da velocidade de desenvolvimento e implementação de novas tecnologias nos negócios. Um artigo da Universidade de Rochester em parceria com o Centro Médico Langone NYU rastreou a história da IA, datando seu surgimento em 1950.

Histórico e evolução da Inteligência Artificial na saúde

O estudo aponta que, naquela época, os primeiros modelos apresentavam limitações para o setor de saúde que só foram ultrapassadas no início dos anos 2000 com o deep learning. Com a evolução da tecnologia, instituições de saúde passaram a utilizar a IA para buscas mais assertivas e captação de padrões. Atualmente, com os sistemas de Inteligência Artificial sendo capazes de analisar e aprender a partir de dados, essas ferramentas ganham novos espaços dentro do segmento.

Hoje, a adoção de ferramentas com IA é impulsionada pela necessidade de equilibrar o aumento na eficiência dos processos e a redução nos custos da operação. Elas surgiram como uma oportunidade para o excesso de demanda dos sistemas de saúde e se fazem presentes desde a área administrativa até o cuidado direto com o paciente, por meio de gestão de recursos, prontuários eletrônicos, chatbots interativos, acesso a resultados de exames, entre outros.

No entanto, quando o assunto é a chegada da Inteligência Artificial Generativa (IA Gen), ela promove uma transformação bastante relevante para a saúde. O setor que, anteriormente, era caracterizado por focar em avanços técnicos, agora volta sua atenção para o dinamismo e a personalização do cuidado.

A IA Gen apresenta um contexto de geração de conhecimento a partir da interação com a máquina. A tecnologia é capaz de criar resumos, apoiar na educação médica, na capacitação contínua e na tomada de decisão, na interação direta com pacientes e profissionais, na geração de relatórios detalhados com hipóteses de diagnósticos e tratamentos, além de auxiliar a área administrativa na gestão de documentos regulatórios. Nesse sentido, a relação com essa ferramenta pode revolucionar a maneira como o setor de saúde opera desde que desenvolvida e utilizada de maneira responsável, atrelando avanço tecnológico a práticas baseadas em evidência.

Complexidades da integração da Inteligência Artificial na saúde

Até o momento, essa implementação tem sido realizada cautelosamente. De acordo com o relatório TIC Saúde 2024, a adesão da IA Generativa entre os médicos no Brasi foi de 17%. No entanto, ao considerar o uso coletivo, esse número atinge apenas 4% dos estabelecimentos de saúde. Como o processo de engajamento na tecnologia se encontra em um estágio ainda inicial, não é possível compreender completamente os pontos positivos e negativos da integração plena de ferramentas de IA e IA Gen para a área da saúde.

Um dos principais desafios da aplicação da Inteligência Artificial na saúde diz respeito aos custos e à preparação das equipes de saúde. Este é um recurso que exige maior capacitação dos profissionais, e 74% dos hospitais privados ainda se sentem pouco preparados para aplicar essa tecnologia nas áreas clínicas, segundo a pesquisa da ANAHP com a Wolters Kluwer.

O crescimento da popularidade da IA nas instituições também impacta diretamente o ensino nas universidades, assim como a infraestrutura de TI avançada e a otimização sustentável do seu consumo energético necessárias para manter essa operação, fatores que envolvem dispêndios para serem implementados.

Outro gargalo significativo da inserção da IA na saúde e no universo corporativo como um todo é a questão ética. Implementar esse recurso é um processo que envolve responsabilidades éticas e legais, pois ele precisa estar em conformidade com a segurança e a proteção dos dados. Não obstante, as informações demandam um monitoramento contínuo que assegure correspondência com legislações e padronizações obrigatórias. 

Futuro com IA

A Inteligência Artificial na saúde tem se mostrado uma ferramenta importante para o avanço da qualidade do cuidado, principalmente quando amparada por conteúdos confiáveis. As projeções para o futuro apontam que o uso da IA Gen deve aumentar e os chats de conversas se tornarão protagonistas no cenário da Saúde 5.0.

Neste contexto, a responsabilidade por parte das instituições também engloba a procura por soluções que dispõem de um banco de dados com referências de curadoria científica, capazes de fornecer orientações seguras que contribuam para a prática da Medicina Baseada em Evidências (MBE) e ofereçam suporte não somente às decisões clínicas, mas à operação empresarial como um todo.

Sendo assim, com padrões e bases confiáveis bem estabelecidas, o cuidado em saúde poderá minimizar inconsistências e erros ao mesmo tempo em que se torna mais eficiente e personalizado.

Fonte: EPR Comunicação