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A ascensão da IA generativa na área da saúde enfrenta escrutínio e ceticismo
- A confiança pública na IA na área da saúde permanece baixa, com apenas 53% dos americanos abertos ao seu uso, apesar dos avanços.
- Questões técnicas e preocupações éticas destacam a necessidade de uma supervisão rigorosa da IA na área da saúde.
- A OMS defende a validação rigorosa da IA e a supervisão humana para garantir a segurança e a imparcialidade.
A inteligência artificial, como área crescente de aplicações no setor da saúde, tem seus lados positivos e negativos. Parcerias públicas e investimentos substanciais de instituições geram grandes expectativas em relação à tecnologia; no entanto, profissionais e pacientes ainda questionam se a tecnologia já está suficientemente madura ou se pode colocar a saúde do paciente em risco.
Desafios na aceitação pública da IA na área da saúde
Sendo uma ferramenta poderosa para promover mudanças, muitas gigantes da TI e empresas estão começando a incluir IA generativa em aplicações relacionadas à saúde. Google e Highmark Health são duas agências que estão desenvolvendo ferramentas exclusivas para o processo de cadastro de pacientes, visando a personalização.
A AWS da Amazon dedica-se a representar métodos que utilizam IA generativa e a analisar bancos de dados médicos. Da mesma forma, o Microsoft Azure participa ativamente na construção de sistemas que mediam a comunicação entre pacientes e fornecedores de produtos de saúde. A IA tem impulsionado empreendimentos como a Ambience Healthcare e a Nabla, expandindo significativamente o papel da IA em ambientes clínicos.
O relatório da Deloitte é apenas uma das pesquisas que mostram que somente 53% dos americanos considerariam usar IA generativa para melhorar os serviços de saúde, apesar dos recentes avanços e descobertas tecnológicas.
O fato de os 47% restantes dos americanos ainda nãodent na IA generativa como ferramenta para reduzir custos e melhorar a acessibilidade indica algumas lacunas significativas no mercado.
Dificuldades técnicas e questões éticas
A confiabilidade da IA generativa na área da saúde é um tema em voga, visto que estudos demonstram sua imprevisibilidade e desvantagens. Um estudo publicado no JAMA Pediatrics revelou uma alta taxa de erros no diagnóstico de doenças pediátricas pelos médicos da equipe de resposta a incidentes (red team) utilizando o ChatGPT da OpenAI, e estudos realizados no Beth Israel Deaconess Medical Center observaram resultados semelhantes com o GPT.
Na função administrativa médica, o benchmark MedAlign revelou as defido modelo nas atividades diárias, resultando em uma taxa de falha de 35%.
Essas questões são de um período que, segundo relatos, levanta a possibilidade de violação desses direitos. Estudos da área da saúde realizados pela Stanford Medicine sugerem que a tecnologia emergente de IA pode reforçar estereótipos sociais, o que pode agravar consideravelmente as desigualdades em saúde.
A privacidade dos dados, os riscos de segurança e as mudanças nas leis relacionadas ao uso da IA na área da saúde fazem com que sua utilização seja composta por diversas camadas de complexidade.
Especialistas como Andrew Borkowski, da VA Sunshine Healthcare Network, e Jan Egger, da Universidade de Duisburg-Essen, reconhecem que mecanismos robustos de validação e regulamentação para as tecnologias emergentes de IA generativa devem ser implementados.
Equilibrando a inovação em IA e a supervisão na área da saúde
Eles defendem a IA como uma medida complementar, e não como uma solução isolada; portanto, afirmam que cada aplicação é acompanhada de perto por profissionais médicos experientes.
E, na sequência disso, agências da Organização Mundial da Saúde estão tentando aprimorar as diretrizes, segundo as quais a pesquisa e a validação das aplicações de IA na área da saúde devem ser rigorosas e envolver um número suficiente de pessoas para garantir 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, auditoriadent e diversidade das partes interessadas participantes são as medidas recomendadas.
O setor da saúde enfrenta um dilema crucial, no qual a IA desempenha um papel cada vez mais importante. Embora seja reconhecido o potencial da IA para transformar a forma como os cuidados de saúde são prestados, ainda existem desafios técnicos, éticos e regulatórios que dificultam a sua implementação na medicina.
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João Palmer
John Murangiri chegou à Cryptopolitan com habilidades em análise de mercado. John (também conhecido como JP) se formou na Universidade de Nairobi com bacharelado em comunicação social e estudos de mídia. Ele já contribuiu com análises do mercado de criptomoedas para o InsideBitcoins.com e o Metacoingraph.
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