Não há uma única definição do que constitui Inteligência Artificial. Geralmente é referida como o campo de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas não físicas que normalmente requerem inteligência humana. Divide-se nos campos de tecnologia, como aprendizado de máquina (o desenvolvimento e aplicação de algoritmos de computador para transformar dados em ação inteligente) ou aprendizado profundo (um tipo de tecnologia que utiliza grandes redes neurais artificiais) e pode se aplicar a todas as funções e disciplinas médicas.

É importante distinguir que a IA não é o mesmo que digitalização, mas sim parte dela. Essa refere-se ao campo mais amplo de uso de sistemas computacionais para a prestação ou apoio da entrega de cuidados de saúde. Exemplos de tecnologia incluem os registros eletrônicos de saúde (RES).

Recentemente, um grande número de artigos explora a relação da Inteligência Artificial (IA) com a Medicina. Tais pesquisas frequentemente prometem impactos na triagem, diagnóstico ou monitoramento, e, também no tratamento e na predição. Embora o seu uso tenha sido anunciado como revolucionário em várias especialidades médicas, nas aplicações clínicas ainda é limitado.

Figura 1: Dispositivos habilitados de Inteligência Artificial pela FDA de 1997 a outubro de 2021 por especialidade. Imagem retirada de Iqbal e Vinay (2022).

Enquanto alguns interessados, como empresas de tecnologia de grande porte ou seguradoras de saúde, podem estar dispostos a usar tecnologias de IA na medicina, a questão da prontidão deve ser considerada para maximizar os benefícios e minimizar os danos para os pacientes.

A prontidão, portanto, constitui a preparação de todos os interessados na prestação de cuidados de saúde para garantir a segurança e eficácia dos procedimentos baseados em IA. O fato de os profissionais já estarem utilizando algumas dessas ferramentas não é uma base suficiente para afirmar que estão prontos, pois poderiam estar usando-as sem estarem preparados para a aplicação segura e eficaz.

A preparação é avaliada de acordo com três dimensões interdependentes. A primeira é a tecnologia/produto que será empregado e sua maturidade/prontidão para a utilização. Em segundo lugar, os usuários precisam ter conhecimento e habilidade suficientes em seu uso. Em terceiro, se a utilização ocorrer em contextos organizacionais ou sociais mais amplos, esses também precisam ser considerados.

Em relação à primeira dimensão, as tecnologias baseadas em IA precisam ser avaliadas quanto ao seu propósito, segurança e eficácia para determinar sua prontidão. Tais análises precisam ser conduzidas à nível individual do produto.

Considere o exemplo dos verificadores de sintomas online. A ideia de uma máquina de diagnóstico relacionada às manifestações clínicas tem origem na década de 1950 e foi implementada de maneira limitada em muitos aplicativos. Neles, os pacientes podem inserir seus sintomas para ver se devem ou não se consultar um médico e às vezes são fornecidos um diagnóstico inicial e recomendações de tratamento para um conjunto limitado de doenças e condições.

Por outro lado, também existem tecnologias que claramente ainda não estão prontas para serem implantação e muitas vezes são usadas como exemplos na literatura. Ou existem as que são colocadas para utilização apesar de que suas evidências não foram adequadamente avaliadas ou causam danos ao fazer previsões incorretas.

Em relação à segunda dimensão, a utilização de uma tecnologia depende dos usuários, de seu conhecimento, habilidades e desejo de uso.

O exemplo de um verificador de sintomas é claramente direcionado aos pacientes, em vez dos profissionais de saúde. A ferramenta pode dar um diagnóstico para certas patologias e recomendar opções de tratamento de venda livre. Caso contrário, direciona o mesmo a buscar os centros de saúde. Embora existam alguns com baixa alfabetização em saúde ou compreensão da linguagem, o que pode levar a diagnósticos perdidos ou incorretos e potenciais consequências, o risco é baixo. Por outro lado, pode fazer com que os usuários busquem orientação médica.

Outras tecnologias podem ser direcionadas à profissionais de saúde e requerem conhecimento e habilidades significativos resultantes de treinamento adequado. Dado o interesse e os avanços atuais das tecnologias, os currículos médicos ainda não incorporaram a IA suficientemente, mas devem ser adotados em combinação com a experiência clínica profissional. Uma educação médica reforçada em IA permitiria que os estudantes se familiarizassem com os conceitos e fundamentos da tecnologia e fossem capazes de aplicá-los com uma mentalidade crítica em um contexto médico.

Por fim, na última dimensão, o contexto de uso deve ser considerado para a preparação. Segurança e eficácia, no sentido clássico, podem ser ponderações muito estreitas dentro das práticas estabelecidas de produtos farmacêuticos e dispositivos médicos. As aplicações de IA precisam cumprir padrões adicionais de equidade, preservar a privacidade, garantir a autonomia e ser transparentes, entre outros princípios. Essas expectativas sociais fornecem o contexto para o uso e, portanto, precisam ser consideradas ao avaliar a sua utilização.

A prontidão da utilização da Inteligência Artificial pode ser melhor compreendida como preparação para uso seguro e eficaz e pode ser avaliada ao longo de três dimensões: tecnologia, usuários da tecnologia e contexto de uso.

À medida IA se desloca em direção a tecnologias cada vez mais avançadas, deve-se concluir que talvez os profissionais de saúde não estejam prontos para as tecnologias atuais. É necessário que haja uma educação médica continuada para que os profissionais de saúde desenvolvam conhecimentos e habilitadas para aplicar a IA na sua prática clínica.