As aplicações de IA para cuidados de saúde estão a proliferar rapidamente. A Meals and Drug Administration dos EUA aprovou mais de 1.300 dispositivos médicos habilitados para IA, principalmente para interpretação de imagens de diagnóstico. Mais de metade destes foram aprovados nos últimos três anos, sendo que os primeiros datam de 1995. As aplicações não radiológicas realizam tarefas tão diversas como monitorizar a apneia do sono, analisar ritmos cardíacos e planear cirurgias ortopédicas.
As aplicações de IA que não contam como dispositivos médicos – por exemplo, aquelas que lidam com tarefas administrativas e de agendamento – são mais difíceis de rastrear, mas também estão aumentando rapidamente. A IA pode ajudar a coordenar tarefas e fluxos de trabalho complexos que muitas vezes são gerenciados convencionalmente por quadros brancos e post-its. Tais funções podem muito bem superar as utilizações clínicas no que diz respeito ao seu impacto nos sistemas de saúde. Uma pesquisa recente com líderes de tecnologia descobriu que 72% disseram que sua principal prioridade para a IA period reduzir a carga dos cuidadores e melhorar a satisfação dos cuidadores, enquanto mais da metade (53%) citou a eficiência e a produtividade do fluxo de trabalho.
Qualquer aplicação relacionada com cuidados de saúde pode potencialmente ter impacto no atendimento ao paciente, seja direta ou indiretamente, e as aplicações de IA mal concebidas ou inadequadamente treinadas e validadas podem colocar os pacientes em risco. Os fornecedores reconhecem esse risco: Na mesma pesquisa, 77% disseram que as ferramentas de IA imaturas são uma barreira significativa à adoção. Os reguladores e legisladores também estão atentos aos riscos à medida que o desenvolvimento e a adopção aumentam, embora o quadro regulamentar dos EUA ainda esteja em evolução, como observa um relatório de 2024 ao Congresso sobre IA nos cuidados de saúde.
Para enfrentar alguns dos desafios técnicos, muitos prestadores de cuidados de saúde estão a fazer parcerias com criadores de aplicações para construir soluções de IA. Num estudo recente, a McKinsey descobriu que 61% das organizações de cuidados de saúde pretendem estabelecer parcerias com fornecedores terceiros para desenvolver soluções personalizadas de IA generativa como estratégia principal, em vez de construí-las internamente ou comprar produtos prontos a utilizar.
Mas as aplicações de IA específicas para os cuidados de saúde também devem ser adaptadas às necessidades clínicas diferenciadas dos prestadores de serviços médicos, bem como às complexas considerações comerciais e regulamentares do sector em geral. É aqui que os desenvolvedores podem se beneficiar ao trabalhar com um parceiro com profundo conhecimento do ambiente de saúde para adaptar os aplicativos ao que os provedores mais desejam e precisam. Isso ajuda a posicionar os produtos de IA para obter o máximo impacto e valor, evitando as armadilhas exclusivas do ambiente de saúde.
Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado do MIT Know-how Evaluate. Não foi escrito pela equipe editorial do MIT Know-how Evaluate. Foi pesquisado, projetado e escrito por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Isso inclui a redação de pesquisas e a coleta de dados para pesquisas. As ferramentas de IA que podem ter sido utilizadas foram limitadas a processos de produção secundários que passaram por uma revisão humana minuciosa.