O uso da Inteligência Artificial na área da saúde ainda não atingiu seu maior potencial, mas as perspectivas dos especialistas são de grandes avanços nos próximos anos. De acordo com Alexandre Chiavegatto Filho, professor Livre Docente da Faculdade de Saúde Pública da USP, “a área da saúde é a que foi menos transformada pelos algoritmos hoje, mas o paradoxo é que ela vai ser a mais transformada no futuro.” E ele crava: “Os algoritmos vão diminuir drasticamente a desigualdade em saúde no Brasil”.
Alexandre Chiavegatto Filho, Sergio Ricardo Santos, sócio e vice-presidente da Galileu e Izaias Pertrelly, CEO da Echo Lab AI, participaram do painel “edicina de precisão impulsionada por IA”, do EmTech. O evento do MIT Technology Review acontece pela primeira vez em São Paulo nos dias 29 e 30 de setembro. A conversa foi mediada por Camila Pepe, editora de Saúde da MIT Technology Review Brasil).
Durante o painel Sergio Ricardo Santos explicou quais tipos de lacunas a inteligência artificial pode cobrir na saúde. Uma delas é um acompanhamento prolongado dos pacientes: “A ausência dessa oportunidade de acompanhamento abre um espaço gigantesco para a utilização da IA e gera algo novo na saúde, que é acompanhar vidas.”
Ele ainda defendeu que “se não pudermos converter IA para promover esse acompanhamento contínuo, teremos desperdiçado talvez uma das maiores oportunidades de fazer com que saúde seja relevante pras pessoas.” Na mesma linha, Izaias Petrelly ressaltou que “a maioria de nós só pensa em cuidar da própria saúde quando a gente tem qualquer percepção de que algo não está bem”. No entanto, segundo ele, a IA pode ajudar a detectar problemas mais cedo e de forma mais assertiva.
No debate do uso de IA na saúde, é imperativo pensar na obtenção e distribuição de dados. Os palestrantes relataram que coletar dados ainda é uma dificuldade no Brasil. “Um paradoxo histórico é que nós somos um país que sempre teve matéria prima e nunca teve tecnologia. Hoje a gente vive o oposto, nós temos a tecnologia, nos falta matéria-prima para treinar esse algoritmo”, explicou o professor da USP.
Esta coleta, porém, precisa vir acompanhada de um cuidado com o armazenamento e distribuição das informações. “A gente precisa ter um cuidado absurdo sobre como a gente vai distribuir esses dados para treinamento, defendeu o CEO da Lab AI. “Porque a gente não consegue garantir que dados tão sensíveis como dados de saúde não estão sendo utilizados para outros fins”, completou.
Por fim, o sócio da Galileu foi categórico ao falar sobre a responsabilidade dos profissionais de saúde. “No fim do dia o responsável é a instituição de saúde e o profissional médico em todas as decisões que o algoritmo está tomando”. “Eu não consigo entender como pode alguém adotar o algoritmo onde não se entenda o que o algoritmo está aplicando”, disse.
MIT Technology Review
