AI na saúde: Governança, equidade e inovação responsável na Índia
A conversa sobre inteligência artificial na saúde é frequentemente dominada por promessas grandiosas — diagnósticos mais rápidos, acesso escalável e medicina de precisão em escala populacional. No entanto, durante o diálogo inaugural sobre RAISE (Inteligência Artificial Responsável para Excelência Sinérgica em Saúde), o foco mudou para questões mais difíceis: para quem a IA realmente trabalha, quem ela deixa de fora e como governar o que ainda não entendemos completamente.
Desafios e Preparação Institucional
Um tema unificador nas discussões foi a lacuna entre a capacidade técnica e a prontidão institucional. Foi alertado sobre o problema persistente de “pilotitis” — a tendência das soluções de saúde digital permanecerem em pilotos experimentais sem escalar para sistemas públicos. Estruturas como a SALIENT são essenciais, pois forçam os profissionais a pensar além de modelos e métricas, focando na integração, avaliação e uso a longo prazo.
Otimização versus Equidade
A tensão entre otimização e equidade surgiu repetidamente. A questão central era: “Você escolheria um modelo com maior precisão média, mas com desempenho ruim para mulheres, ou um com menor precisão que mostra equidade nos resultados?” A mensagem era clara: “IA para Saúde, não Saúde para IA.”
Os estudos de caso apresentados mostraram tanto promessas quanto fragilidades, como pipelines de dados frágeis, infraestrutura desigual, incerteza regulatória e preconceitos sociais profundamente enraizados que os algoritmos podem facilmente reproduzir.
Considerações sobre Saúde Mental
As discussões sobre saúde mental foram particularmente cautelosas. Observou-se que grandes modelos de linguagem são “otimizados para engajamento, não para resultados clínicos”, e que o julgamento em saúde mental não pode ser totalmente automatizado. O desafio não é se a IA tem um papel, mas como esse papel é definido de forma cuidadosa, especialmente ao trabalhar com populações vulneráveis.
Validação e Responsabilidade
A validação e a responsabilidade emergiram como centrais na discussão. Foi enfatizado que dados imperfeitos produzem modelos imperfeitos, especialmente em contextos diversos. Monitoramento contínuo, mitigação de preconceitos e sistemas com intervenção humana devem se tornar padrões.
Implicações Éticas e o Futuro da IA na Saúde
O verdadeiro teste da IA em saúde não é a precisão máxima em ambientes controlados, mas o desempenho equitativo no mundo real. Se os sistemas de IA funcionam bem em média, mas falham com mulheres ou populações marginalizadas, o propósito foi fracassado. É necessário projetar a IA para a saúde, não moldar a saúde para se adequar à IA.
Além disso, foi destacado que a IA responsável em saúde não pode ser construída em silos. Universidades têm um papel crucial, não apenas na pesquisa, mas na criação da infraestrutura intelectual e institucional necessária para garantir que a IA sirva ao bem público, equidade e confiança em larga escala.
Conclusão
RAISE é uma plataforma para diálogo contínuo, sugerindo que o debate sobre IA na saúde na Índia está se movendo de promessas para práticas responsáveis. A expansão para outras cidades indica que a discussão está finalmente passando do que é possível para o que é responsável.
