IA na saúde brasileira, segundo estudo inédito, a tecnologia já está em implementação para beneficiar pacientes, médicos e prestadores de serviços
O estudo Inteligência Artificial na Saúde: Diagnóstico Qualitativo sobre o Cenário Brasileiro traça o panorama do segmento hoje, com o objetivo de identificar ideias, preocupações e expectativas da IA em relação a este nicho.
IA na saúde brasileira
O estudo sobre IA na saúde brasileira foi lançada na quarta-feira (4), por meio do Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR (Nic.br), em parceria com o Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br), durante o 1º Seminário do Observatório Brasileiro de Inteligência Artificial (OBIA), que ocorre em São Paulo.
OBIA
O OBIA reúne especialistas brasileiros e do mundo todo para discutir, monitorar e acompanhar os efeitos dessa tecnologia em diversos setores, integrando o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA).
O levantamento entrevistou especialistas e gestores, coletando dados sobre iniciativas em andamento em diversos nichos da saúde no Brasil. Isso inclui: gestão de dados, segurança da informação, ética, regulação, entre outros temas.
Os entrevistados indicam que o uso da IA pode melhorar os processos de assistência médica e gestão, expandindo a eficiência, diminuindo despesas e reduzindo a desigualdade na oferta de saúde.
Além disso, a tecnologia também pode beneficiar três frentes: melhorias para pacientes, profissionais de saúde e prestadores de serviços.
- Para os pacientes, a Inteligência Artificial pode expandir o acesso aos serviços de saúde e melhorar a precisão nos diagnósticos;
- Para os profissionais de saúde, os processos burocráticos são reduzidos, gerando ganho de tempo e agilidade nas decisões clínicas, com diagnósticos mais precisos e aumento da capacidade de atendimento em regiões com escassez de especialistas;
- Já para os prestadores de serviço, se ganha em eficiência operacional, otimização de recursos e melhoria nos processos de gestão, logística e atendimento.
SUS como diferencial no desenvolvimento da IA
Em relação ao Sistema Único de Saúde (SUS) foi registrado como diferencial na obtenção de dados, em razão do grande volume de informações e diversidade, suficientes para o desenvolvimento de algoritmos e aplicações confiáveis.
Todavia, o desenvolvimento e a aplicação da IA no setor podem acontecer através da integração e troca de informações por meio da Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), usando dados de qualidade com informações padronizadas de saúde.
Desafios
A pesquisa indica ainda que há desafios relevantes para que o uso da IA seja efetivo. Para isso, é preciso superar algumas barreiras para garantir a boa implementação da tecnologia. As principais barreiras a serem excedidas são:
- Falta de estratégia nacional centralizada para estimular a IA na saúde;
- Questões regulatórias específicas para o setor;
- Deficiências na qualidade e na integração dos dados, que impactam o bom funcionamento da IA.
Cuidado com os dados dos pacientes
Aqui, o estudo fala sobre riscos na privacidade e segurança dos dados dos pacientes. Isso porque pode haver risco de vazamento de informações sensíveis, com a possibilidade de uso inadequado das ferramentas de IA.
Outro risco é a falta de consciência dos direitos dos usuários dos sistemas de saúde, evidenciando a necessidade de educação digital para a compreensão dos benefícios da tecnologia.
4 segmentos
O uso de inteligência artificial está em andamento em quatro segmentos: academia, equipamentos de saúde, poder público e mercado.
- Na academia existe o desenvolvimento de algoritmos com destaque na diversidade populacional, na correção de vieses algorítmicos, com possíveis implicações sociais nocivas;
- No mercado, a IA generativa pode criar produtos variados, como chatbots para atendimento a pacientes e ferramentas que otimizam diagnósticos por imagem;
- No poder público, a digitalização e comunicação de dados entre computadores estão centralizados;
- Nos equipamentos de saúde, há projetos voltados à assistência, ao diagnóstico e à gestão.
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