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.