Na
maioria dos países que vivenciaram a pandemia da covid-19, a relação de
dependência das pessoas com a tecnologia cresceu em ritmo exponencial,
especialmente nos dois primeiros anos — 2020/2021 —, quando o isolamento social
tornou-se premissa para evitar a disseminação da doença.
Assim
como as autoridades e os profissionais em saúde foram postos à prova, com
equipes na linha de frente, tentando suspender a avalanche de mortes que se
somavam em vários estados brasileiros, foram intensificados também múltiplos
usos da tecnologia, a exemplo da telemedicina e do aperfeiçoamento da
Inteligência Artificial (IA). ChatGPT, Bard, Perplexity AI, Wechat, enfim, a
chamada IA Generativa — tipo de sistema de IA capaz de gerar texto, imagens ou outras
linguagens em resposta a solicitações de usuários — passa por uma revolução com
a criação de novos conteúdos, de forma rápida e assertiva, inclusive na área de
saúde.
Um recente estudo feito pela Jama Medicina
Interna, com pacientes atendidos por médicos humanos e pela ferramenta GPT,
mostrou a agilidade e a acurácia das máquinas ao fazer diagnósticos médicos.
Embora não soubessem que estavam conversando com uma IA, 80% das pessoas
preferiram o atendimento feito pelo robô.
Recentemente,
o Google anunciou a evolução de sua plataforma de Inteligência Artificial e seu
próprio modelo de linguagem, o PaLM (para concorrer com o GPT, da OpenAI, e com
o LlaMA, da Meta). A empresa global ressaltou que, entre as várias áreas que
estão usando, existe uma específica para o atendimento médico: o Med-PaLM-2,
que passou com excelência no exame de proficiência americano. A ferramenta foi
testada por médicos especialistas e é capaz de ler exames (inclusive de
raio-X), resumir conceitos e elaborar relatórios médicos. Além disso, a
inteligência artificial permite a utilização das técnicas de machine learning e
redes neurais, as quais possibilitam a leitura de exames de imagem, como raio-X
e ressonância magnética, e a leitura de exames como o ecocardiograma.
Na
saúde, a IA funciona como uma enciclopédia. Existe uma base de dados com grande
parte de diagnósticos feitos em determinado hospital e que estejam registrados
em sistema, detalhando o histórico dos pacientes. Esses dados são cruzados de
livros de medicina, de todo o Catálogo Internacional de Doenças. Assim, a IA
reconhece e identifica sinais, sintomas e exames e, a partir daí, recomenda o
diagnóstico mais provável.
Um
dos principais ganhos na aplicação da IA na saúde refere-se à chamada
personalização em escala, ou seja, a possibilidade de prestar um atendimento
personalizado, com qualidade, para uma grande quantidade de pessoas. Mas o
detalhe é que nem mesmo quem criou esses aparatos tecnológicos tem certeza de
onde tudo isso vai parar. Prova disso é que, em maio, a Organização Mundial da
Saúde (OMS) emitiu um alerta de que é preciso muita cautela ao usar as novas
linguagens em busca de diagnósticos e tratamentos.
Antes
mesmo de pensarmos na capacidade de um robô fazer um diagnóstico médico e, além
disso, ser responsabilizado por isso, é imperativo pensar na IA como um apoio
na produtividade, na realização do pré-diagnóstico, de forma que ajude o
profissional de saúde, o qual deve ser responsável e sempre checar todas as
informações passadas pela máquina antes de realizar um atendimento.
