Relatório de situação numa hora, não só ao fim de um dia: na luta contra o Ébola em África, a inteligência artificial mostra como pode apoiar os cuidados de saúde, também na Alemanha, mas especialistas alertam para a falta de transparência e riscos por esclarecer
Desde maio, equipas no terreno na República Democrática do Congo (RDC) combatem o vírus Ebola Bundibugyo. Todos os dias, os chamados Health Workers, ou trabalhadores de saúde comunitários, batem às portas e oferecem aconselhamento. Registam recuperações e mortes e encaminham pessoas com sintomas suspeitos para unidades de saúde.
PUBLICIDADE
PUBLICIDADE
O conhecimento destes Health Workers, que anotam nos seus cadernos o estado de saúde de comunidades inteiras, foi digitalizado, segundo um relatório da empresa de IA Anthropic.
Quem está doente? Com quem teve contacto essa pessoa e onde esteve antes de saber que estava infetada? Na análise das respostas e dos relatórios foi usado o modelo Claude, da Anthropic. No estudo participaram, entre outros, a CEPI, o escritório regional da OMS para África e o instituto nacional de investigação biomédica INRB.
IA ajuda a avaliar mais rapidamente a propagação de epidemias
“Um relatório de situação fica pronto em menos de uma hora, em vez de ocupar um dia inteiro de trabalho”, explica a doutora Marie Roseline Darnycka Belizaire, diretora para a preparação e resposta a emergências no escritório regional para África da Organização Mundial da Saúde (OMS). A Inteligência Artificial pode ajudar a avaliar mais depressa a propagação de epidemias e a direcionar melhor a ajuda médica, afirmou a responsável da OMS no palco do World Health Summits.
Ao analisar os dados, foram identificadas possíveis zonas de surto e preparadas medidas, como o envio de reservas de material médico para pontos estratégicos e áreas de risco.
Em caso de emergência, isso pode ser decisivo. Quanto mais cedo as autoridades de saúde reagirem a um possível surto, melhor conseguem preparar-se e organizar a resposta. A IA deverá ajudar a avaliar mais depressa informação proveniente de diferentes fontes e a suportar as decisões dos responsáveis.
Este exemplo positivo da utilização da Inteligência Artificial nos cuidados de saúde mostra um nível em que a tecnologia pode ser aplicada com riscos relativamente reduzidos. Mas peritos veem muito mais possibilidades para o futuro.
A tecnologia pode melhorar diagnósticos, libertar profissionais de saúde de tarefas administrativas e ajudar a usar recursos escassos de forma mais dirigida. Ao mesmo tempo, levantam-se questões de fundo: quão fiáveis são os resultados? Os profissionais conseguem perceber como é que uma IA chega a uma decisão? E são mesmo os doentes que beneficiam?
IA apoia profissionais de saúde sobrecarregados
Em todo o mundo cresce a necessidade de cuidados médicos. Ao mesmo tempo, em muitos locais faltam profissionais, tempo e materiais. Para o doutor Thomas Zapata, diretor da WHO Academy em Lyon, este é um ponto central para o recurso à Inteligência Artificial.
“Temos de refletir sobre o paradoxo com que nos confrontamos. Temos hoje mais profissionais de saúde do que nunca e dispomos de tecnologias sem precedentes”, afirmou Zapata num debate no World Health Summit. Ainda assim, segundo o médico, há uma enorme escassez de pessoal de saúde. “A procura de cuidados de saúde não pára de aumentar.”
Vê na IA uma forma de reduzir essa lacuna. O essencial, sublinha, é não encarar a tecnologia como um fim em si mesmo, mas como uma ferramenta integrada nos sistemas de saúde já existentes.
“A IA é um facilitador, um meio para atingir um fim. Estamos muito fascinados com a tecnologia e com a IA, mas é preciso colocá-la no lugar certo dentro do sistema de saúde”, alerta Zapata. Para ele, a Inteligência Artificial tem dois papéis principais: por um lado, pode transformar a forma como os cuidados são organizados; por outro, a formação e a atualização dos profissionais de saúde têm de acompanhar estas novas possibilidades.
No fim de contas, a IA pode contribuir para reduzir a carga de trabalho, otimizar tarefas administrativas, melhorar a decisão clínica e tornar os diagnósticos mais precisos. Para Zapata, é particularmente importante que a tecnologia liberte tempo para aquilo que não se deve automatizar: o acompanhamento dos doentes.
A crise do Ebola na República Democrática do Congo mostrou, em particular, que falta confiança nos sistemas de saúde locais.
Assim sobra mais tempo aos médicos para os doentes
Em contextos onde o pessoal de saúde trabalha sob forte pressão de tempo, processos automatizados podem fazer a diferença. A doutora Cecilia Mbaca, conselheira técnica sénior para saúde e emergências na organização humanitária CARE, conhece os desafios após mais de 15 anos a trabalhar na linha da frente.
Para ela, há três perguntas centrais: pode a IA apoiar decisões médicas? Pode assumir tarefas repetitivas? E ajuda a adaptar melhor os cuidados às necessidades individuais de cada doente?
“Se a IA fizer muito bem esse trabalho, sobra mais tempo para os aspetos pessoais dos cuidados, para fazermos perguntas, ouvir, observar os doentes e encaminhá-los para o nível seguinte de tratamento”, explica também a doutora Cecilliah Mbaka, conselheira técnica sénior para saúde e emergências na organização humanitária CARE.
Conta que trabalhou mais de 15 anos na linha da frente, com pouco apoio, recursos limitados e uma carga de trabalho elevada.
Em situações de epidemia, não contam apenas os dados médicos. A confiança da população é decisiva. As pessoas têm de acreditar que, numa unidade de saúde, estarão protegidas e receberão cuidados adequados. Nas comunidades afetadas, esse grau de confiança pode determinar se os doentes procuram ajuda médica a tempo.
Estima-se que cerca de 50% das mortes ocorram nas aldeias da RDC e não nas unidades de saúde, afirma o epidemiologista Maximilian Gertler. O sistema de saúde local está sob enorme pressão e não estava preparado para o surto de Ebola. Todos os dias são necessários milhares de fatos de proteção para evitar a contaminação do pessoal de enfermagem. A Alemanha reforçou recentemente a ajuda em 21 milhões de euros.
A IA pode, portanto, apoiar a organização dos cuidados. Mas, por si só, não garante que as pessoas confiem nas unidades de saúde. Especialistas em IA sublinham que, muitas vezes, o caminho até ao diagnóstico continua a ser pouco transparente.
Problema de transparência: como chega a IA ao seu diagnóstico?
Os sistemas modernos de IA conseguem analisar grandes volumes de dados e detetar padrões que podem escapar aos humanos. Mas, frequentemente, não é claro como chegam exatamente aos resultados.
O doutor Thomas Thesen, professor de ensino médico e informática na Geisel School of Medicine da Universidade Dartmouth, nos Estados Unidos, descreve o problema desta forma: “São extremamente competentes a reconhecer padrões, mas muito fracos a explicar-nos o que significam esses padrões.” Chatbots e modelos de linguagem de grande dimensão, como Claude ou o ChatGPT, têm um problema de explicação, como lhe chama. A Inteligência Artificial permanece aqui uma caixa‑negra.
Isto é particularmente relevante no setor da saúde. Quando um sistema sugere um diagnóstico ou um tratamento, os profissionais têm de poder avaliar se essa recomendação faz sentido no caso concreto. O resultado, por si só, nem sempre chega. Também o caminho até lá tem de ser compreensível.
“Este é o problema da explicabilidade. Não conseguem explicar, numa linguagem compreensível para as pessoas, como é que chegam a essas conclusões.”
Este chamado problema da caixa‑negra não diz apenas respeito à transparência, mas também à responsabilidade: quem responde se uma IA der uma recomendação errada? Para a doutora Mbaka, é por isso essencial que a IA não se limite a produzir respostas, mas que apoie efetivamente o processo de decisão.
Especialista: IA não pode substituir a aprendizagem na formação
Na formação de profissionais de saúde, a Inteligência Artificial também pode ser útil, por exemplo ao tornar a informação mais acessível ou ao apoiar tarefas repetitivas. Mas é precisamente no processo de aprendizagem que Thesen, professor de ensino médico e informática, vê riscos.
Aponta um estudo que comparou a pesquisa de informação através de motores de busca tradicionais com o uso de chatbots de IA. Os estudantes que usaram o chatbot ficaram, em média, com conhecimentos mais superficiais e menos consolidados.
“Essas chamadas dificuldades desejáveis são, na verdade, muito importantes para o processo de aprendizagem. Se se delegar todo o esforço cognitivo de aprender a um chatbot – o que pode ser muito eficiente –, na prática não se aprende nada.”
Quem precisa de reter conhecimento a longo prazo não deve, na sua opinião, deixar que a IA faça todo o trabalho mental. Na medicina, pode ser crucial tomar boas decisões mesmo quando a tecnologia não está disponível.
Thesen recomenda, por isso, que a IA seja sobretudo usada onde reduz a carga de trabalho. Já em áreas em que é preciso compreender e manter conhecimento a longo prazo, o estudo autónomo tem de continuar a ter o seu lugar.