Os maiores desafios para inovar com inteligência artificial na área de saúde, segundo consultoria

Dados em excesso e novos problemas trazidos pela pandemia ainda travam o uso mais escalável da inteligência artificial em cuidados com a saúde.

Tecnologia para diagnósticos é área em que a inovação na saúde caminha de forma mais acelerada, segundo consultoria — Foto: Pixabay

Soluções para cuidados com a saúde baseadas em inteligência artificial (IA) já provaram que podem impactar significativamente o setor, mas as organizações dessa área – e, por consequência, as pessoas que seriam beneficiadas pelas inovações – ainda sofrem para obter os benefícios de seu uso mais sistemático.

Esse é um diagnóstico de líderes da ZS, consultoria especializada em processos e soluções para healthcare, farmácia e biotecnologia. Em artigo no site do Fórum Econômico Mundial, o CEO da empresa, Pratap Khedkar, e o sócio Dan Reiss abordam os principais desafios existentes para a inovação nesse setor com base na IA, bem como onde eles já caminham para obter avanços práticos.

Eles citam três principais fatores que, na atualidade, demandam uma transformação na tecnologia voltada para a saúde:

Dilúvio de dados: em 1950, afirmam os executivos, o tempo estimado para que se dobrasse a quantidade de dados médicos existentes era de 50 anos. Em 2020, o prazo encurtou para apenas 73 dias. Há muito mais informações disponíveis, seja porque aumentou o número de pessoas que acessam o sistema de saúde ou porque hoje em dia podemos saber muito mais sobre elas. Nesse cenário, sem o auxílio da tecnologia, é impossível que a humanidade dê conta de trabalhar de forma eficiente com tantas informações.

Problemas inéditos: a Covid-19 exacerbou problemas que já eram conhecidos no sistema de saúde, mas levando-os a uma escala inédita — a falta de médicos e testes de diagnóstico para uma demanda imensa e imediata, por exemplo. Assim, avanços em IA podem contribuir para que instituições e empresas de saúde possam fazer mais com menos e dar conta de momentos de crise como a vivida durante a pandemia.

Novo paradigma tecnológico: avanços em deep learning e em tecnologia conversacional como a usada pelo ChatGPT fazem parte do que os líderes da ZS chamam de um “renascimento tecnológico” acontecendo atualmente. Há soluções para a saúde que podem ser estudadas com base nesses modelos.

Onde as mudanças já acontecem e onde elas travam

A ZS conversou com 50 executivos sêniores de diferentes segmentos do sistema de saúde, como farmacêuticas, healthtechs, acadêmicos e integrantes de governo, para entender desafios e gargalos da inovação nessa área. Os executivos descrevem um cenário de amplos estudos em andamento, mas escala insuficiente até o momento para as soluções de IA.

Enquanto 98% dos executivos consultados dizem ter uma estratégia de IA em andamento ou planejamento, 92% dos projetos ainda não entregam o valor esperado por eles. “Segundo nossas entrevistas, as pessoas superestimam o valor da IA no curto prazo, enquanto subestimam no longo”, dizem os autores.

Os casos citados como mais promissores estão nas áreas de diagnóstico guiado por dados e estratificação de risco. Isso porque são campos em que o uso de IA já está mais bem direcionado, tem custo menor e é rapidamente escalável. Assim, o recurso já vem sendo usado para detecção antecipada de possíveis doenças, levando a maiores chances de cura dos pacientes.

Focos para o futuro

Ainda que a estrada para essa inovação trazer benefícios reais seja longa, a empresa destaca que não se pode perder o foco dos avanços que já estão no horizonte do setor de cuidados com a saúde. Três desses possíveis focos destacados pela instituição são:

Dados claros e usáveis: se as informações obtidas para alimentar a IA não forem certeiras e confiáveis, os algoritmos eventualmente criados também serão falhos. Ferramentas para evitar o enviesamento de dados e para obter grandes volumes de informações sem ferir o direito dos pacientes à privacidade são destacadas aqui.

Design eficiente e transparente: Segundo os autores do artigo, metade dos médicos nos EUA dizem que não confiam na IA, e isso aconteceria por sua desconfiança em relação às plataformas pouco acessíveis. É necessário, portanto, torná-las mais claras para os humanos que irão traduzir esses insights em ações concretas, melhorando a vida dos pacientes.

Escalabilidade sem atritos: Com o já citado massivo volume de informações disponíveis, é indispensável conseguir encaixá-los na rotina dos profissionais da saúde sem exigir tarefas repetitivas ou criar obstáculos à sua vida já bastante atarefada. Além disso, é importante pensar em não deixar tais tecnologias restritas a países ricos e bastante digitalizados, mas fazer com que os benefícios da IA tenham escala global e cheguem também aos mais pobres.

FONTE: https://epocanegocios.globo.com/ciencia-e-saude/noticia/2023/01/os-maiores-desafios-para-inovar-com-inteligencia-artificial-na-area-de-saude-segundo-consultoria.ghtml