A cada exame de sangue, raio-X ou colonoscopia, há uma chance de um algoritmo de IA interpretar os resultados antes mesmo do médico visualizá-los. Nos últimos anos, a presença da inteligência artificial nos hospitais cresceu rapidamente, com mais de 1.000 ferramentas autorizadas pela FDA nos Estados Unidos e uma adoção crescente entre profissionais de saúde, segundo pesquisa da American Medical Association.
Potencial e limitações da IA na medicina
Embora a IA ofereça possibilidades inovadoras — como suporte ao diagnóstico, personalização de tratamentos e aceleração do desenvolvimento de medicamentos — ela não substitui a expertise médica. Estudos recentes evidenciam que as ferramentas de IA podem tanto ajudar quanto prejudicar os processos clínicos.
Um exemplo é o uso de uma ferramenta de IA para detectar microhemorragias em ressonâncias de pacientes com Alzheimer, desenvolvida por uma equipe da Universidade Duke. Embora tenha ajudado radiologistas a identificar pontos sutis, a ferramenta também gerou falsos positivos, levando a alarmes incorretos, o que reforça a necessidade de avaliação cautelosa por parte do profissional — a IA deve atuar como uma segunda opinião, e não como única fonte de diagnóstico.
Desafios na implantação de IA
Grande parte dos hospitais não realiza avaliações independentes das ferramentas de IA, confiando somente na aprovação da FDA, o que pode ser um equívoco, pois os algoritmos podem funcionar de forma diferente conforme o perfil de cada população. A necessidade de monitoramento contínuo, por parte de órgãos reguladores, como recomenda ex- presidente do FDA, Robert Califf, é essencial para garantir a segurança e a confiabilidade dessas tecnologias ao longo do tempo.
Risco de dependência excessiva e queda de habilidades
Outro estudo envolvendo colonoscopistas na Europa ilustra uma preocupação importante: ao usar um sistema de IA para detectar pólipos, os médicos tiveram maior sucesso na identificação usando a ferramenta, mas apresentaram dificuldades na realização de colonoscopias sem ela, detectando menos pólipos pré-cancerosas. Essa dependência pode levar ao chamado “deskilling”, ou seja, a redução da habilidade de diagnóstico humano devido ao uso excessivo de assistentes tecnológicos.
Impacto na capacidade de raciocínio crítico
Além disso, o uso desmedido de IA pode enfraquecer habilidades cognitivas essenciais, como o raciocínio crítico. Um estudo revelou que quanto mais as pessoas utilizam ferramentas de IA, menor sua capacidade de avaliar e checar informações por conta própria — fenômeno conhecido como “cognitive off-loading”.
Construindo um futuro responsável para a IA na medicina
O caminho para o avanço da IA médica não é a substituição dos profissionais, mas a amplificação de suas competências. Para isso, é preciso desenvolver ferramentas baseadas em um paradigma diferente, chamado de **Intelligent Choice Architecture (ICA)**, que incentiva o raciocínio e a avaliação cuidadosa do profissional.
Ao invés de indicar um diagnóstico definitivo, um sistema ICA pode destacar uma área suspeita e sugerir: “verifique essa região com atenção”, reforçando a importância do julgamento clínico. Assim, a IA atua como uma aliada inteligente, que estimula a reflexão e aprimora a tomada de decisões, promovendo uma assistência mais segura e eficiente.
Perspectivas para a saúde
Para que a inteligência artificial cumpra seu papel de forma ética e eficaz, é fundamental que seja construída com responsabilidade, com monitoramento contínuo e com foco na preservação e no fortalecimento das competências humanas. Dessa forma, o futuro da medicina será uma parceria entre tecnologia e profissionais, garantindo aos pacientes cuidados cada vez mais precisos e confiáveis.
