A inteligência artificial (IA) reentrou no debate público devido a novas funcionalidades disponíveis aos utilizadores comuns, como o caso do ChatGPT. É um bom motivo para voltar a olhar para as utilizações da IA na saúde, sinalizar dilemas e ponderar qual a iminência das máquinas substituírem os profissionais de saúde.
Exemplos de IA na saúde
Sem que haja noção, as tecnologias baseadas na IA já estão presentes na saúde há largas décadas. As aplicações são variadas e incluem áreas do diagnóstico, tratamento, relação com utentes e aplicações administrativas e de gestão. A expectativa é que a expansão continue nos próximos anos devido a potencialidades de rapidez, eficiência e previsão.
Alguns dos usos mais comuns da IA na saúde incluem:
- Aprendizagem automática: técnica que cria modelos de decisão a partir da análise de grandes volumes de dados. Há duas áreas em que esta técnica é particularmente visível. Uma é “medicina de precisão”, em que se desenham protocolos de tratamento com base nas características de cada patologia e de cada paciente. A outra área é a “rede neural”, em que por exemplo se prevê qual a probabilidade de uma doença poder surgir. Há quem diga que a precisão tecnológica na deteção precoce de tumores malignos já supera a experiência clínica do médico.
- Processamento de linguagem: técnica que melhora as informações recolhidas e procura associações entre histórias de vida e patologias. Esta tecnologia tem sido usada em aplicações para uso dos utentes e dos profissionais.
- Precisão dos sistemas de informação: soluções de software que tornam os vários sistemas informáticos mais inteligentes. É o caso da gestão de recursos humanos, identificação de ataques informáticos ou cobrança de dívidas.
- Robots: que podem realizar tarefas predefinidas (procedimentos cirúrgicos, transporte de pessoas e montagem de objetos) ou cada vez mais tarefas criativas (contacto com o público, apoio à decisão clínica).
O dilema
Sendo certo que a utilização da IA na saúde está disseminada, nalguns casos fazendo parte do funcionamento diário das organizações, o dilema é saber até onde permitir a capacidade das máquinas aprenderem sozinhas, ou seja, aprenderem pela sua experiência e pelo processamento de volumes de informação que ultrapassam a competência humana.
Quanto maior a incerteza no controlo de uma tecnologia, maior será a dúvida na sua utilização. É isto que está em causa na IA e este princípio é ainda mais importante na saúde, dado que representa um direito humano fundamental, um fator de realização e bem-estar individual, um pressuposto de coesão política e social e uma área de negócio.
Não se pode negar os resultados promissores da IA. Mas estes resultados merecem cautela. Primeiro, porque são resultados preliminares, sendo necessário mais tempo e utilizações até que seja possível fazer uma avaliação consistente. Segundo, porque compete aos humanos – assim espero – decidir o que fazer com esta evidência. Nos extremos, as posições variam entre avançar com a progressiva substituição do trabalho humano por máquinas inteligentes ou travar desde já os avanços promissores. A não ser que ocorra um evento inesperado e impactante, o futuro estará algures no meio destas posições.
A máquina ainda não substitui o humano. Será que pode substituir?
A verdade é que a IA continua longe de substituir os profissionais de saúde, sobretudo na área do diagnóstico e tratamento. Primeiro, porque as fontes de informação com que a IA trabalha ainda tem enormes limitações de disponibilidade e qualidade. A isso acrescem problemas éticos relacionados com a privacidade, transparência e propriedade das informações clínicas.
Segundo, porque o trabalho dos profissionais de saúde vai além da leitura e interpretação de dados que as máquinas parecem fazer tão bem. A isso conjuga-se a aplicação de valores, normas e emoções. Haverá demasiada imprecisão e enviesamento nisto, uns dirão. Outros contrapõem que isso é desejável na adequação das regras caso-a-caso, sob pena de vivermos sob a ditadura dos algoritmos. Esse salto não seria comparável com as implicações da descoberta do fogo, da roda ou das vacinas.
Terceiro, porque por muito que a IA processe volumes de informação inimagináveis, está longe de ser claro o quanto isso produzirá melhores decisões. Continua a haver o problema da dificuldade de distinção entre boa e má evidência, e nisso, o julgamento clínico partilhado e discutido entre humanos continua a ter enorme potencialidade. De forma simples, o que está em causa é assumir que decisões neutras podem nunca ser possíveis, o que limita o argumento da substituição humana pelas máquinas.
Quarto, a indefinição da responsabilidade. Hoje em dia é fácil perceber que quem decide é responsável pela decisão. Perante máquinas com raciocínio autossuficiente é incerto saber de quem passa a ser a responsabilidade pelos erros de interpretação que garantidamente existirão: a culpa será da máquina? Ou do programador? Será da empresa proprietária da tecnologia? Ou do utilizador que transmitiu informações imprecisas?
Quinto, o custo. O preço da substituição radical dos humanos por máquinas teria um custo financeiro inimaginável. Por muito que daí adviesse poupanças futuras seria necessário demonstrar a legitimidade de não usar esse dinheiro em problemas que afetam o dia-a-dia dos cidadãos. Em suma, torna-se claro que esta revolução nunca será do dia-para-a-noite, daí ser possível avaliar os passos que vão sendo dados. Acima de tudo, importa ter uma posição crítica e pouco ingénua sobre este maravilhoso mundo novo.
