Ética no comando: os desafios da inteligência artificial na medicina

O consenso entre os especialistas é claro: a questão já não é se a IA será incorporada à prática médica, mas quando e de que forma.
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Na coluna desta quinta-feira, destaquei o debate sobre como a tecnologia pode ampliar a acessibilidade e promover mais equidade no sistema de saúde um dos eixos principais da FISweek 2025, evento dedicado à inovação no setor. Mas foi a inteligência artificial que realmente dominou as discussões, especialmente no que diz respeito à ética e ao uso de sistemas de IA em decisões clínicas.

O consenso entre os especialistas é claro: a questão já não é se a IA será incorporada à prática médica, mas quando e de que forma. Para o médico Charles Souleyman, diretor-executivo da Rede Total Care (grupo Amil), a telemedicina não pode ser reduzida a um recurso para “baratear custos” e acelerar atendimentos. “Consultas de cinco minutos geram resultados de baixa qualidade e levam a uma enxurrada de pedidos de exames, criando uma distorção perigosa”, alertou.

Garantir que a IA seja realmente eficiente no apoio às decisões clínicas depende, segundo o urologista Carlos Sacomani, da qualidade técnica dos algoritmos. “É preciso checar a robustez dos dados, entender se o modelo foi bem treinado e se a validação é consistente. Muitos produtos são vendidos como soluções universais, mas nem sempre entregam o que prometem”, afirmou.

Outro desafio é preparar os profissionais de saúde para lidar com essas ferramentas. Souleyman ressalta que o médico precisará saber formular as perguntas certas para a IA uma habilidade que ainda está longe das salas de aula. Para ele, o uso responsável da tecnologia deve entrar nos currículos das faculdades de medicina. “Uma consulta assistida por IA pode sugerir abordagens mais empáticas, apontar dúvidas que ficaram sem resposta e até recomendar exames adicionais.”

Os especialistas também discutiram o potencial da inteligência artificial para transformar a gestão hospitalar. Em um pronto-socorro, por exemplo, algoritmos poderiam triar automaticamente exames de raio-X de pulmão, filtrando os casos normais que são maioria e enviando ao radiologista apenas as imagens suspeitas. “Isso reduz custos, otimiza o fluxo e libera tempo do especialista para se dedicar aos casos mais complexos”, explicou Souleyman.

Fonte: G1

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