Inteligência Artificial Responsável na Saúde: Ética, Precisão e Inovação
A indústria da saúde sempre esteve sob escrutínio devido à magnitude de responsabilidade que possui, uma vez que a saúde é um dos pilares mais significativos de qualquer nação, tanto do ponto de vista geopolítico quanto social.
O uso de inteligência artificial (IA) na indústria da saúde está em evolução por várias razões. A principal delas é a automação da manutenção de registros eletrônicos de saúde para pacientes, o que melhora a colaboração entre médicos e pacientes e ajuda a prevenir o burnout enfrentado pelos trabalhadores da saúde. Outro espaço em que a IA se torna popular é na democratização da saúde. Além disso, a IA é utilizada para ajustar e otimizar o agendamento de consultas, gestão de resíduos e gestão de dados, alinhando-se com práticas sustentáveis e objetivos de Governança Ambiental, Social e Corporativa (ESG).
Do ponto de vista de doenças e tratamentos em diversas disciplinas médicas, a IA pode ajudar a aprimorar planos de tratamento, melhorando os resultados e priorizando casos urgentes. Ela também pode aumentar a precisão no diagnóstico ao analisar grandes conjuntos de dados, incluindo históricos de casos. Inovações adicionais incluem sistemas robóticos realizando cirurgias.
No entanto, é essencial garantir que esses avanços estejam alinhados com os princípios da IA Responsável. Isso significa desenvolver e implantar sistemas de IA que sejam éticos, transparentes e responsáveis. Ao priorizar a IA Responsável, a indústria da saúde pode proteger a privacidade dos pacientes, prevenir preconceitos na tomada de decisões e garantir que as tecnologias de IA sejam utilizadas para melhorar o bem-estar humano.
O que é IA Responsável?
A IA Responsável é uma abordagem para desenvolver, avaliar e implantar sistemas de IA de maneira segura, confiável e ética. É necessário garantir a justiça na aplicação dos sistemas de IA, tratando todos os indivíduos e grupos de forma justa e evitando preconceitos que possam levar à discriminação por gênero, população ou etnia. Os sistemas de IA devem operar de forma confiável e segura, mesmo em condições inesperadas. A privacidade e a segurança dos dados gerados pelos sistemas de IA devem ser protegidas, e o design desses sistemas deve ser acessível e benéfico para todos os usuários, incluindo aqueles com deficiências.
Como Podemos Adicionar IA Responsável à Saúde?
A IA deve ser utilizada como uma colaboradora, em vez de uma entidade singular. Ela deve ser utilizada para cumprir responsabilidades sociais, funcionais e organizacionais, apoiando profissionais médicos e pacientes. Um dos tópicos discutidos em Davos 2025 foi a construção de sistemas de saúde mais equitativos. Para projetar sistemas de saúde mais equitativos que atendam a todos igualmente—homens, mulheres, crianças, saudáveis e deficientes—vários fatores-chave devem ser considerados.
1. Qualidade e Diversidade dos Dados: Os dados devem ser representativos, de boa qualidade e diversos. Isso garante que os modelos de IA sejam treinados em uma ampla gama de cenários e populações, reduzindo preconceitos e melhorando a precisão.
2. Contexto Histórico: O NIH financiou os primeiros ensaios clínicos em 1993, marcando um marco significativo na busca por cuidados de saúde baseados em evidências. Esse contexto histórico ressalta a importância de testes rigorosos e validação no desenvolvimento de soluções de IA.
3. Dados Sintéticos: Dados sintéticos podem ser usados para compensar a natureza tendenciosa dos dados existentes, evitando ser treinado em conjuntos de dados incompletos enquanto garante a qualidade e validade dos dados. Isso pode prevenir resultados incorretos devido à “alucinação” de ferramentas de IA, gerando dados artificiais que imitam cenários do mundo real.
4. Construindo Alfabetização em IA: Construir alfabetização em IA é um bom começo. Educar profissionais de saúde e partes interessadas sobre as capacidades e limitações da IA é crucial para sua implementação responsável.
5. Acesso e Instalações: É necessário moldar essas instalações. Ao ter as instalações de cuidados, é preciso garantir acesso. Assegurar que as instalações de saúde sejam acessíveis a todos é um passo fundamental na criação de sistemas de saúde equitativos.
Como Evitar Preconceitos em Conjuntos de Dados de Saúde?
Os dados coletados devem representar uma ampla gama de demografias, incluindo diferentes raças, gêneros, idades e contextos socioeconômicos. Isso ajuda na criação de sistemas de saúde mais equitativos. É crucial auditar e monitorar continuamente conjuntos de dados e algoritmos em busca de preconceitos, verificando disparidades nos dados e nos resultados produzidos pelos modelos de IA. Por fim, cada organização deve realizar o Teste de Associação Implícita (IAT) para medir a quantidade de preconceito em seus conjuntos de dados e tomar medidas mais inclusivas, contribuindo para um futuro melhor para a IA na saúde.
Com a consciência para incorporar a IA Responsável em suas decisões de liderança, organizações de todos os tamanhos podem fazer a diferença.
