A inteligência artificial na saúde deixou de ser uma promessa para o futuro e já é uma realidade prática dentro dos hospitais. No entanto, a grande questão atual não é se devemos usar a tecnologia, mas sim como utilizá-la de forma justa, segura e que realmente faça a diferença no tratamento dos pacientes.

Gabriela Chiuffa, Gerente de Dados e Tecnologia do Einstein, comentou sobre esse cenário durante um encontro promovido pelo inovabra. Ela aponta que o setor precisa adotar um olhar mais crítico e questiona a falta de testes clínicos rigorosos para os algoritmos de IA, comparando-os com o processo de aprovação de novos medicamentos. Sem evidências sólidas de eficácia, corre-se o risco de adotar ferramentas que não trazem benefícios reais para a sobrevida das pessoas.

A especialista defende que a tecnologia deve servir como um suporte para o profissional, e não como uma ferramenta redundante. Ela adverte sobre o desenvolvimento de soluções complexas para problemas simples: “às vezes são desenvolvidos algoritmos de IA para responder perguntas que o médico de olhar pra cara do paciente ele já sabe. Então, como que a gente de fato se torna uma inteligência ampliada pro médico?”.

O perigo dos dados ruins

Para que os modelos de IA funcionem corretamente, a qualidade e a organização dos dados são fundamentais. Dados fragmentados, isolados em sistemas diferentes e sem padronização dificultam o avanço tecnológico na saúde. Gabriela lembra que treinar algoritmos com bases de dados ruins ou incompletas gera respostas imprecisas e perigosas.

A segurança e a soberania dos dados também exigem atenção constante das instituições brasileiras. “O médico vai lá e coloca o dado do paciente, o histórico do paciente dentro do GPT. Existe também uma preocupação de cuidado, de zelo com a privacidade do dado e com a soberania do dado. Isso é um aspecto de que é necessário investir na infraestrutura nacional para que esse dado também fique dentro do nosso país”, apontou Gabriela. Modelos comerciais de IA costumam ser treinados com dados estrangeiros que não refletem as reais necessidades do Brasil.

O Einstein tem investido na criação de modelos comuns de dados, utilizando padrões internacionais como o OMOP. Esse formato funciona como um “adaptador universal”, permitindo que diferentes instituições de saúde compartilhem informações de forma segura e padronizada. A iniciativa facilita estudos colaborativos sem a necessidade de expor a identidade dos pacientes.

Tecnologia para humanizar o atendimento

Os novos modelos de linguagem (LLMs) começam a mudar a rotina administrativa nos consultórios médicos. Em vez de passar o tempo todo digitando no computador, o médico pode apenas conversar com o paciente. A IA transcreve o áudio, organiza as informações e extrai os dados clínicos relevantes de forma automática.

“A IA vem para ser uma eh uma inteligência ampliada do médico. Ela vai melhorar e vai dar mais tempo para que o médico de fato tenha experiência ali com o paciente”, ressaltou Gabriela. Essa automação devolve ao médico o tempo necessário para exercer a medicina com empatia e atenção dedicada. A tecnologia assume o papel de suporte técnico para que a relação humana volte a ser o foco do atendimento.