Bottlenecks na Adoção de IA na Saúde

Toda área tem a oportunidade de integrar inteligência artificial. A saúde está seguindo um caminho mais lento, exercendo cautela e preocupação à medida que a IA avança outras indústrias para novas alturas de receita e produtividade.

Por que o setor não gostaria da adoção de IA se ter um poço de dados potencialmente ilimitados pudesse melhor diagnosticar pacientes e otimizar as comunicações operacionais nos estabelecimentos de saúde? Porque tudo o que a indústria abrange, a transição é mais complexa do que a maioria consideraria.

A Grande Área de Superfície de Dados

Registros eletrônicos de saúde (EHR) abrangem vastos paisagens eletrônicas, incluindo bancos de dados de seguros, registros médicos e imagens de laboratório radiológico. Também há muitas notas médicas ainda a serem digitalizadas, contendo informações que uma IA poderia considerar mais esclarecedoras. No entanto, a natureza competitiva e confidencial da indústria de saúde impede que esses dados se encontrem no mesmo silo.

Levaria tempo e seria caro ligar, e muitos estabelecimentos de saúde independentes relutam em se unir para informar algoritmos de aprendizado de máquina. Eles querem compensação por seus esforços se entregarem seus dados.

Informações de identificação pessoal (PII) e informações de saúde protegidas (PHI) são recursos delicados. É uma área cinzenta para cumprir as regulamentações de privacidade de saúde enquanto se alimenta um conjunto de dados de IA. Adversamente, a IA sempre poderia permanecer atualizada com a conformidade atual, então a entrada de informações cuidadosa pode ajudá-la a navegar nessa estrada com segurança.

No entanto, se a indústria superar esse obstáculo, os conjuntos de dados de IA poderiam saber todos os remédios conhecidos, prescrições e planos de remediação para todas as situações médicas atuais. Como o setor pode superar essa grande dispersão de informações? As regulamentações são a chave.

A IA na saúde tem poucos ou nenhum padrão governamental. Ter esses padrões em vigor acalmará algumas preocupações, mesmo das hospitais mais proeminentes, quando delegar tempo e recursos a essa empreitada. Criar padrões para esses processos será um esforço conjunto e dedicado dos órgãos reguladores e instituições de saúde. Testes de tentativa e erro com novas tendências de IA, como análise preditiva e segurança aprimorada, levará tempo, mas os padrões criarão coesão e motivação, eliminando preocupações da indústria.

O Ceticismo dos Pacientes

A IA não é usada o suficiente na indústria para ter feedback de pacientes suficiente. É impossível dizer como os pacientes reagem à inteligência artificial fornecendo um diagnóstico ou plano de recuperação no início da adoção de IA na saúde. Alguns especialistas acreditam que haveria solicitações para médicos humanos serem a voz para essa transferência de informações.

Apesar da precisão que a IA poderia ter sobre os médicos humanos devido ao seu banco de dados constantemente atualizado, as pessoas não se aqueceram a um mundo onde a tecnologia as substitui. A IA não tornaria os médicos obsoletos — as influências humanas sempre poderiam fornecer opiniões secundárias às suas determinações.

Além disso, as pessoas informarão e aprimorarão a IA após a implementação para garantir eficiência e precisão — isso superará um obstáculo relacionado de uma IA de saúde ser sobrecarregada com muitos dados. A supervisão humana gerenciará a escala de dados e entrada para garantir que nenhuma informação falsa, desatualizada ou desnecessária cause determinações enviesadas ou mal informadas. Os pacientes podem se sentir mais confortáveis se os médicos transmitirem isso a eles.

Os pesquisadores devem aumentar a exposição da IA aos pacientes para avaliar reações e capacidade de confiança. Apenas por meio da interatividade poderiam ver o potencial — tempos de espera reduzidos, preenchimento de prescrições mais rápido, precisão diagnóstica aumentada e alocação de pessoal mais equilibrada para minimizar a queima de estoque. Isso poderia ser especialmente benéfico, pois 36% dos cuidadores dizem que seus trabalhos são altamente estressantes.

Cortar despesas gerais com IA poderia avançar hospitais de nível inferior a médio, pois economizariam incontáveis dólares em despesas. Isso permitiria que eles investissem em pessoal mais especializado e melhor equipamento para impulsioná-los em um novo futuro de melhor atendimento à saúde. Esses efeitos colaterais poderiam mudar a opinião dos pacientes se eles vissem a mudança positiva se desenrolar diante deles.

Os Desconhecidos da Tomada de Decisão de IA

Embora os humanos saibam quais dados estão alimentando a IA para informar decisões, a inteligência artificial pode prever ou fazer suposições que ainda trazem surpresas. Programadores e engenheiros existem para explicar o lado técnico, mas como a IA conecta os pontos entre seus pontos de dados ainda é nebuloso de alguma forma.

O conceito é conhecido como explicabilidade. A pergunta é como os clínicos podem trabalhar com a IA se não podem entender como ela chegou às soluções, especialmente se os humanos nunca conceberam a resposta na história. A IA na saúde pode começar a sugerir curas para doenças que as pessoas não tinham respostas. Ela também pode identificar tendências ou sintomas, fazendo saltos diagnósticos que se estendem fora da percepção humana.

Os pesquisadores querem descobrir como isso funciona e como os profissionais de saúde podem desenvolver fortes relacionamentos com os recursos de IA enquanto praticam uma saudável dose de ceticismo. Se os humanos não podem descobrir como uma IA chegou a uma solução impossível, como as instituições podem implementá-la de forma confiável? Mais pesquisas resolverão esse gargalo esclarecendo o processamento de IA.

No entanto, outra solução em conjunto com a pesquisa é uma reescrita das percepções e suposições da humanidade sobre a IA. A IA pode fazer equivalências falsas e determinações, mas sua capacidade de fazer previsões precisas não é infundada — anos de pesquisa humana e contribuição informam a IA de saúde. Uma vez que essa realização se torne normalizada, a adoção de IA na saúde pode se tornar mais tranquila.

A Resistência à IA na Saúde

Adotar infraestrutura inovadora e transformadora da indústria, como a IA, revolucionará a forma como os profissionais de saúde pensam sobre o campo. Toda mudança tecnológica exige discurso proativo e otimista para iluminar como ela beneficiará o setor e seus pacientes, evitando tantos obstáculos e questões legais quanto possível.

Uma grande hesitação existe porque ninguém quer encontrar as possíveis controvérsias massivas e esforços laboriosos para implementar a IA. No entanto, se utilizada corretamente, a IA pode levar a saúde a uma nova era de cuidado mais eficaz e preciso para a humanidade, aumentando a qualidade de vida para os pacientes e funcionários em todo o mundo.