IA na saúde: estudo revela cenário promissor, mas com desafios
O Brasil está em uma fase inicial de desenvolvimento e implementação de tecnologias de inteligência artificial (IA) na área da saúde. Esta é a principal conclusão do estudo “Inteligência Artificial na Saúde: Diagnóstico Qualitativo sobre o Cenário Brasileiro”, divulgado hoje, 4, pelo Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR (NIC.br). O estudo, conduzido pelo Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br/NIC.br), teve como objetivo identificar as principais questões atuais relacionadas à aplicação da IA no setor de saúde do país.
O estudo mapeou as oportunidades, riscos e desafios para o aproveitamento dessa tecnologia. A pesquisa incluiu entrevistas com gestores, especialistas de centros de pesquisa, poder público, empresas de saúde, e profissionais que utilizam IA no atendimento a pacientes. Também foram analisadas práticas e iniciativas em curso, além de questões como gestão de dados, segurança da informação, ética e regulação.
Segundo Graziela Castello, coordenadora de estudos setoriais no Cetic.br e responsável pela pesquisa, “há um intenso debate sobre a IA no campo da saúde no Brasil, com otimismo em relação aos benefícios potenciais dessa tecnologia”. Entretanto, ela ressalta que “o país ainda está em um estágio inicial dessa jornada”.
Oportunidades identificadas
O estudo destaca três eixos principais de oportunidades proporcionadas pela IA na saúde: benefícios para pacientes, profissionais de saúde e prestadores de serviços. Para os pacientes, a tecnologia pode ampliar o acesso a serviços de saúde e melhorar a precisão dos diagnósticos. Para os profissionais de saúde, a IA tem o potencial de reduzir processos burocráticos, otimizar o tempo dedicado a tarefas administrativas e apoiar na tomada de decisões clínicas, promovendo diagnósticos mais rápidos e precisos. Já para os prestadores de serviços, tanto do setor público quanto do privado, as ferramentas de IA podem melhorar a eficiência operacional e os processos de gestão, logística e atendimento.
A pesquisa também aponta que o Sistema Único de Saúde (SUS) é visto como um grande diferencial brasileiro no uso da IA, devido ao vasto volume e diversidade de dados disponíveis, o que pode impulsionar o desenvolvimento de algoritmos robustos e confiáveis. “Os dados coletados pelo SUS são de enorme valor, considerando a capilaridade e a escala do sistema, além da diversidade da população brasileira”, observa a pesquisa.
Desafios e riscos
Entre os desafios identificados, destaca-se a falta de uma estratégia nacional organizada e centralizada para incentivar a IA na saúde. A qualidade e a integração dos dados, fundamentais para o desenvolvimento das tecnologias de IA, também foram apontadas como deficiências significativas. A evolução da IA no setor é percebida como desigual, com o setor privado liderando o movimento, enquanto o setor público enfrenta dificuldades relacionadas a processos internos e falta de recursos.
Além disso, o estudo levantou preocupações sobre privacidade e segurança dos dados dos pacientes, com destaque para os riscos de vazamento de informações sensíveis e o uso inadequado dos dados gerados pelas ferramentas de IA. “Para mitigar os riscos do avanço da IA na saúde, é necessário transparência nas decisões que embasam a construção das ferramentas, e uma estrutura clara de governança para avaliação de riscos e desenvolvimento de algoritmos livres de vieses”, enfatiza o estudo.
Práticas em andamento
O estudo também analisou práticas e usos de IA em saúde que já estão em andamento, abarcando academia, equipamentos de saúde, poder público e mercado. As iniciativas visam otimizar processos de gestão e aprimorar a qualidade do cuidado. Na academia, o foco é o desenvolvimento de algoritmos que considerem a diversidade populacional brasileira e a correção de vieses algorítmicos. No mercado, há uma ênfase na criação de produtos variados, como chatbots para atendimento ao paciente. No poder público, a digitalização e a interoperabilidade de dados estão no centro das atenções, enquanto nos equipamentos de saúde, a IA é aplicada em projetos de assistência ao diagnóstico e gestão.
Graziela destaca que “as similaridades e divergências entre as iniciativas ilustram tanto as potencialidades das ferramentas quanto as dificuldades no desenvolvimento e implementação da IA na saúde”. (Com informações do Cetic.br)
