Implementação caótica da IA em grandes hospitais dos EUA é detalhada em relatos anônimos
A aplicação de Inteligência Artificial (IA) na saúde é um tema que gera muitas expectativas e preocupações em todo o mundo. Enquanto algumas empresas de tecnologia, como a IBM Watson, falharam em suas tentativas de ingressar na área, outras têm se saído melhor e prometem melhorias significativas na saúde, como a ChatGPT 3.5.
Para desmistificar os altos e baixos da aplicação da IA em hospitais e sistemas de saúde, uma pesquisa liderada por especialistas da Universidade de Duke descobriu a existência de implementações confusas e ineficientes ao longo dos anos, que acabaram fracassando. A pesquisa ainda oferece lições aprendidas com essas experiências para serem seguidas atualmente pelos sistemas de saúde interessados em utilizar a IA.
LIMITAÇÕES E VANTAGENS DA IA NA SAÚDE
No entanto, a implementação dessas novas tecnologias pode não ser tão simples quanto parece. A ChatGPT 3.5 teve resultados expressivos em responder perguntas sobre saúde feitas por usuários do fórum Reddit, mas isso não garante sua eficácia quando trabalha com pacientes reais dentro do ambiente clínico. Outras limitações envolvem a necessidade de integração das aplicações da IA aos fluxos clínicos já existentes nas instituições de saúde, treinamento adequado dos profissionais médicos para utilização da ferramenta, suporte técnico presente 24 horas por dia para solução rápida de problemas e validação da segurança e eficácia do produto naquela instituição.
Ainda assim, há muitas vantagens nessa abordagem: além da redução significativa do burnout entre médicos humanos, chatbots especializados na saúde poderiam melhorar a adesão do paciente, eliminar consultas desnecessárias e melhorar o atendimento médico para aqueles que têm mobilidade reduzida, limitações de trabalho ou contas médicas elevadas. No entanto, mesmo diante dos benefícios, as empresas tecnológicas precisam investir em testes adequados e provas de uso antes da adoção integral do produto.
PLANO DE IMPLEMENTAÇÃO DA IA NA SAÚDE
Com base nas lições aprendidas com as tentativas recentes de incorporação da IA em sistemas de saúde, a pesquisa liderada pela Universidade de Duke estabeleceu um plano dividido em oito passos:
- identificar e priorizar um problema;
- encontrar uma maneira eficiente para a IA ajudar nos cuidados à saúde;
- monitorar os resultados e o impacto da IA no sistema;
- desenvolver um modo fácil de integração das ferramentas ao fluxo clínico existente;
- garantir a segurança e a eficácia dos produtos antes de serem utilizados pelos profissionais da saúde;
- capacitar os profissionais para utilizar os produtos da IA adequadamente;
- monitorar continuamente o uso da IA no sistema; e
- atualizar ou descontinuar as ferramentas após seu uso.
Apesar das dificuldades inerentes à implementação dessas ferramentas digitais avançadas nas instituições de saúde, a tendência é que essas soluções sejam cada vez mais exploradas nos próximos anos. Para isso ocorrer, é preciso investir na melhoria das ferramentas atuais para que elas possam ser incorporadas com tranquilidade aos sistemas clínicos já estabelecidos.
Notícia | A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na saúde tem gerado muitas expectativas e preocupações no mundo. Uma pesquisa liderada por especialistas na Universidade de Duke descobriu a existência de implementações confusas e ineficientes ao longo dos anos, que acabaram fracassando. No entanto, há muitas vantagens nessa abordagem, como a redução do burnout entre médicos e a melhoria do atendimento médico para aqueles que têm mobilidade reduzida ou limitações de trabalho. |
---|---|
Limitações | Algumas limitações envolvem a necessidade de integração das aplicações da IA aos fluxos clínicos já existentes nas instituições de saúde; o treinamento adequado dos profissionais médicos para utilização da ferramenta; suporte técnico presente 24 horas por dia para solução rápida de problemas; e validação da segurança e eficácia do produto naquela instituição. |
Plano de ação | O plano de ação estabelecido pela pesquisa liderada pela Universidade de Duke inclui oito passos: identificar e priorizar um problema; encontrar uma maneira eficiente para a IA ajudar nos cuidados à saúde; monitorar os resultados e o impacto da IA no sistema; desenvolver um modo fácil de integração das ferramentas ao fluxo clínico existente; garantir a segurança e a eficácia dos produtos antes de serem utilizados pelos profissionais da saúde; capacitar os profissionais para utilizar os produtos da IA adequadamente; monitorar continuamente o uso da IA no sistema; e atualizar ou descontinuar as ferramentas após seu uso. |
Com informações do site Ars Technica.