Inteligência artificial pode remodelar registros eletrônicos de saúde na medicina
O uso da inteligência artificial (IA) na medicina tem sido aplicado em diagnósticos precisos, previsão de sistemas clínicos e descoberta de medicamentos. Entretanto, com o aparecimento de grandes modelos de linguagem, como GPT-4, Bard e LLaMA, há um entusiasmo crescente em relação à forma como a IA pode remodelar aspectos mundanos da prática clínica, como a documentação clínica e registros eletrônicos de saúde.
Médicos e pacientes não gostam dos registros eletrônicos de saúde (EHRs), visto que os médicos reclamam do aumento das demandas de documentação, design ruim da interface e alertas incessantes. Já os pacientes se queixam do fato dos médicos se concentrarem na tela do laptop enquanto digitam durante as consultas, o que tira completamente a sensação de cuidado no tratamento médico. Por esse motivo, os médicos sonham com um mundo sem uso das mãos em que uma tecnologia funciona como assistente pessoal para ouvir tudo o que é dito e gerar automaticamente notas clínicas, resumos de alta hospitalar e cartas de autorização prévia.
A Microsoft, OpenAI e Epic estão colaborando em uma nova parceria EHR movida a IA já implementada em Stanford, UW-Madison e UC San Diego. Os modelos mais avançados de IA podem tornar o cuidado ao paciente mais presente e concentrado.
No entanto, existem desafios nessa transição tecnológica para grandes modelos linguísticos servirem como escribas clínicos. Esses desafios são verdades, tempo e pensamentos. O principal objetivo dos EHRs é garantir que as informações corretas estejam disponíveis para apoiar a continuidade do tratamento. Dessa forma, é essencial que as informações inseridas sejam claras, corretas e completas. Estudos mostram que qualquer outra coisa leva a taxas de erro médico aumentadas.
Durante a transição para novas tecnologias, como o modelo de linguagem, há dois principais desafios: nos sistemas de reconhecimento de voz-para-texto e na geração de informações precisas em notas clínicas, resumos de alta hospitalar e cartas de autorização prévia. Os modelos tendem a fazer afirmações falsas ou irreais no contexto da história médica do paciente.
Além disso, entusiastas da IA frequentemente comemoram o potencial dessas novas tecnologias para libertar os médicos das tarefas tediosas. No entanto, é importante lembrar que sistemas AI costumam ser testados e vendidos com base nas vantagens econômicas e não sobre melhorias dos cuidados ao paciente. É impossível imaginar que com adoção generalizada do LLM (large language model), os administradores do hospital passem ainda mais tempo envolvidos com pacientes.
Muitos médicos apontaram melhorias quando escrevem diretamente suas notas clínicas, deixando valores importantes no diagnóstico fora da equação ao deixarem de se envolver diretamente com elas através dos alertas gerados por IA’s, focando apenas nas soluções rápidas oferecidas pelos softwares e se tornando cada vez mais afetados por decisões tomadas por fatores externos.
Portanto, a solução para criar uma melhor experiência tanto para pacientes como para médicos passa pela superação desses três desafios: verdade, tempo e pensamento. As tecnologias baseadas em IA podem ser extremamente úteis se bem executadas, mas é preciso lembrar que elas não substituirão completamente os cuidados humanos prestados pelos médicos.
Resumo da Notícia |
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O uso da IA na medicina tem focado em diagnósticos precisos e registros eletrônicos de saúde. A Microsoft, OpenAI e Epic estão trabalhando juntas em uma nova colaboração EHR movida a IA já implementada em Stanford, UW-Madison e UC San Diego. Existem desafios na transição tecnológica para grandes modelos linguísticos servirem como escribas clínicos: verdades, tempo e pensamentos. As tecnologias baseadas em IA podem ser extremamente úteis, mas não substituirão completamente os cuidados humanos prestados pelos médicos. |
Com informações do site STAT.