O propósito é fornecer insights para a tomada de decisão estratégica e ações de advocacy em defesa do setor
9 de maio de 2024 – A Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como uma poderosa aliada na área da saúde, otimizando tanto procedimentos clínicos quanto administrativos e operacionais. Diversas empresas da área de medicina diagnóstica têm implementado soluções baseadas em IA para aprimorar seus serviços e oferecer um atendimento mais eficiente e personalizado aos pacientes.
Comprometida com o desenvolvimento e a regulamentação da Inteligência Artificial no Brasil, a Associação Brasileira de Medicina Diagnóstica (Abramed) desenvolveu a pesquisa “O uso da IA na medicina diagnóstica brasileira”. Seu propósito é fornecer insights para a tomada de decisão estratégica e ações de advocacy em defesa do setor, especialmente com relação ao Projeto de Lei 2.338/2023, que regula o uso da IA no país e está em discussão no Congresso Nacional. A tramitação deste PL é de extrema importância à Abramed e seus associados.
A pesquisa utilizou uma abordagem qualitativa com um questionário estruturado, aplicado em 30 laboratórios privados, que representam 65% de todos os exames realizados na Saúde Suplementar no Brasil. Segundo o documento, o uso da IA impacta mensalmente um número significativo de pacientes, variando de 10 mil a 140 mil, dependendo do porte e capacidade dos laboratórios.
Nos procedimentos clínicos, de acordo com percepção dos entrevistados, a IA permite a melhora da experiência do paciente, com a priorização de laudo por médicos radiologistas na suspeita de casos urgentes. Para os algoritmos de IA que atuam como triagem de casos de urgência, o que faz mais sentido é o algoritmo analisar o exame assim que ele é realizado, para ganhar tempo.
Entre os principais procedimentos clínicos beneficiados pelo uso de IA estão a Tomografia Computadorizada (TC) de Crânio para diagnóstico de Acidente Vascular Cerebral (AVC); a Ressonância Magnética para análise de volumetria cerebral, identificação de escore de cálcio em TC de tórax de rotina, quantificação de gordura abdominal e idade óssea; e o Raio-X de Tórax. Nestes casos, algoritmos de IA são empregados para analisar imagens médicas com precisão e rapidez, auxiliando os profissionais de saúde no diagnóstico precoce e na tomada de decisões mais assertivas.
Além disso, a aplicação de Processamento de Linguagem Natural (NLP) tem sido fundamental na interpretação de laudos médicos e prontuários, automatizando tarefas de leitura e identificação de informações relevantes. Essa tecnologia também é utilizada na gestão de agendamentos, filas e liberação de resultados de exames, proporcionando uma experiência mais fluida e eficiente tanto para os pacientes quanto para os profissionais de saúde.
No âmbito administrativo e operacional, a IA tem se mostrado igualmente imprescindível. A leitura automatizada de carteirinhas de planos de saúde facilita o processo de agendamento de exames, eliminando burocracias e reduzindo o tempo de espera dos pacientes. Além disso, a aplicação de NLP na leitura de prontuários médicos contribui para a melhoria da jornada do paciente, garantindo uma comunicação mais clara e eficaz entre os diversos profissionais envolvidos no seu tratamento.
A pesquisa revelou que a maioria das tecnologias de IA utilizadas é desenvolvida por terceiros (80%), enquanto apenas 20% são desenvolvidas internamente, geralmente por grandes laboratórios. Os fornecedores de IA são tanto nacionais quanto internacionais, com uma ligeira predominância de empresas multinacionais.
Apontamentos e contribuições
Segundo o documento, é necessária uma abordagem regulatória principiológica para o uso da IA na saúde, respeitando princípios como transparência, justiça, equidade e responsabilidade. É crucial o diálogo entre o setor da saúde e as agências regulatórias para estabelecer normativas que garantam a segurança e eficácia da IA.
Também é destacada a necessidade de regulamentação específica para garantir a qualidade e a segurança dos procedimentos assistenciais que utilizam IA, enquanto se defende a autonomia do profissional de saúde na tomada de decisão.
“As evidências apresentadas na pesquisa servem como contribuição, por exemplo, para que o PL 2338/2023 seja alterado profundamente, especialmente no que diz respeito ao enquadramento das aplicações de IA no setor da saúde como sendo de alto risco, independente dos dados que são utilizados e a sua área de atuação, já que existe uma vasta possibilidade de utilização no campo administrativo e operacional”, destaca Milva Pagano, diretora-executiva da Abramed.
Por fim, existem as questões técnicas específicas do desenvolvimento do algoritmo relacionadas à qualidade da distribuição, composição e representatividade dos dados, assim como análise de bias, também chamado de viés, que se refere a uma tendência sistemática do modelo de IA para produzir resultados imprecisos, injustos ou incorretos devido a certos preconceitos ou desequilíbrios nos dados de treinamento. Nesse sentido, é preciso conectar as referências e trazer o olhar da ciência aplicada e da segurança do paciente na formatação final do uso dessas aplicações na medicina.
Acesse aqui a pesquisa completa “O uso da IA na medicina diagnóstica brasileira”.
