Os riscos ocultos da IA: anúncios e influência na prática clínica

Poucas tecnologias transformaram a medicina tão rapidamente quanto os sistemas de suporte à decisão clínica (SDC) baseados em inteligência artificial (IA). Desde seu lançamento em 2022, a ferramenta de SDC de crescimento mais rápido, OpenEvidence, teve adesão de mais de 40% dos médicos dos Estados Unidos. Essa ferramenta e plataformas semelhantes processam consultas em linguagem natural e retornam diagnósticos diferenciais detalhados, opções terapêuticas embasadas em evidências e muito mais. Elas podem personalizar as respostas quando recebem informações do paciente, tornando-se uma poderosa aliada na tomada de decisão.

Para médicos acostumados a consultar longos livros-texto, artigos científicos ou páginas do UpToDate, os sistemas de SDC baseado em IA representam um avanço impressionante, e muitas vezes gratuito. Embora alguns produtos operem por assinatura, outros, como o OpenEvidence, utilizam receita de publicidade para oferecer acesso sem custos. Nessas ferramentas, além das respostas às suas perguntas, os médicos podem encontrar anúncios. A inserção de mensagens comerciais nesse espaço levanta questões complexas: ao mesmo tempo em que amplia o acesso à IA de ponta, também pode influenciar decisões clínicas. Em outras ferramentas digitais amplamente utilizadas, como Google Search, Facebook e Amazon, o surgimento da publicidade direcionada levou à degradação da experiência do consumidor e, em alguns casos, à manipulação de resultados de busca em favor de patrocinadores comerciais.

Em comparação com formas tradicionais de publicidade direcionada a médicos, os anúncios em ferramentas de SDC com IA estão excepcionalmente bem posicionados para influenciar decisões. Um dos fatores é o enorme volume de exposição dos médicos. Eles podem consultar essas ferramentas repetidamente ao longo do dia, ao contrário de veículos publicitários como revistas médicas ou estandes em congressos. A exposição repetida pode aumentar o risco de os anúncios inflarem a demanda primária (isto é, aumentarem o tamanho total do mercado ao estimular mais prescrições no geral), e não apenas a demanda secundária (alterando qual medicamento é escolhido dentro de uma classe terapêutica que já seria prescrita de qualquer forma).

Um mecanismo ainda mais poderoso de influência é a capacidade de entregar conteúdo comercial altamente personalizado a uma decisão médica específica em tempo real. Por exemplo, se um médico perguntar qual seria o melhor agente de terceira linha para um paciente com hipertensão pulmonar, um anúncio bem elaborado de um medicamento específico exibido ao lado da resposta pode influenciar sua decisão de prescrição. É importante destacar que o OpenEvidence não permite que a publicidade influencie diretamente o conteúdo das respostas e mantém sistemas separados para geração de respostas e seleção de anúncios. Essa separação é fundamental, porque pode influenciar as ações dos clínicos.

Os anúncios não fornecem informações equilibradas e completas sobre produtos médicos, pois, seu objetivo principal é persuadir. A publicidade pode impactar negativamente a qualidade e os custos do cuidado, especialmente porque os medicamentos mais anunciados costumam ser menos frequentemente recomendados como primeira linha nas diretrizes nacionais e têm menor probabilidade de estarem disponíveis como genéricos. Além disso, anúncios não promovem alternativas apropriadas e custo-efetivas, como conduta expectante (“watchful waiting”) ou mudanças no estilo de vida. Há evidências divergentes sobre se a exposição a informações fornecidas pela indústria farmacêutica está associada a maior frequência de prescrição, pior qualidade prescritiva e aumento de custos, mas poucos estudos sugeriram que essa exposição melhore esses desfechos. Outras pesquisas constataram que a publicidade exerce maior influência sobre a participação de mercado de um medicamento do que os achados científicos de ensaios clínicos.

Para evitar tais efeitos negativos, ferramentas de SDC com IA poderiam adotar modelos de negócios baseados em assinatura, em vez de publicidade. Ferramentas como UpToDate, ChatGPT for Healthcare e ClinicalKey cobram uma taxa dos sistemas de saúde para que seus usuários tenham acesso ao serviço. No entanto, a publicidade geralmente oferece maior potencial de crescimento contínuo do negócio. Modelos financiados por anúncios também promovem acesso mais equitativo a informações altamente úteis para clínicos que não estão vinculados a organizações capazes de pagar assinaturas. Por esses motivos, e porque proibir publicidade provavelmente não seria juridicamente viável, o foco deve estar em garantir o uso consistente de barreiras de proteção para tornar a publicidade em ferramentas de CDS o mais segura e responsável possível.

O mais crucial é que os desenvolvedores de SDC mantenham rigor ao impedir que informações sobre quais produtos são anunciados, por quem e para quais condições de saúde influenciem as respostas às consultas. Também é importante que os anúncios sejam claramente identificados como tal. A liderança inicial do OpenEvidence e da OpenAI nessas questões é tranquilizadora e deveria servir de exemplo. Sistemas de saúde e associações profissionais devem monitorar ativamente, ao longo do tempo, a consistência das políticas de publicidade dos desenvolvedores. Ajustar quais ferramentas utilizam e recomendam pode fortalecer os sinais de mercado sobre a importância de práticas publicitárias éticas. Idealmente, ferramentas robustas de SDC desenvolvidas por organizações sem fins lucrativos surgiriam, embora competir com os players já estabelecidos possa ser difícil.

Também é essencial considerar quais informações podem legitimamente ser usadas para direcionamento publicitário. A probabilidade de influência indevida sobre a tomada de decisão clínica sustenta a ideia de que o tema dos anúncios não deveria ser direcionado com base na consulta realizada. Por exemplo, se um médico pesquisar tratamentos para hipertensão pulmonar, a ferramenta não deveria exibir anúncios de medicamentos para hipertensão pulmonar junto à resposta. Adotar tal política reduziria o interesse de alguns anunciantes, de modo que desenvolvedores de SDC podem relutar em implementá-la sem pressão de sistemas de saúde e organizações profissionais.

Os Estados Unidos possuem uma longa história de marketing baseado em vigilância (“surveillance marketing”), impulsionado pela capacidade de vincular médicos aos seus dados de prescrição. Corretores de dados há muito vendem essas informações para farmacêuticas e outras entidades interessadas, que as utilizam para direcionar anúncios. Da mesma forma, revistas médicas historicamente utilizam informações sobre seus assinantes médicos (como especialidade e volume de prescrições) para alterar o tipo e a quantidade de anúncios inseridos nas edições enviadas. Empresas que desenvolvem ferramentas de SDC com IA têm acesso a ainda mais dados, incluindo o histórico de buscas dos usuários, além de seus dados de perfil e prescrição. Embora fosse eticamente preferível não utilizar essas informações para direcionamento publicitário, seu uso é menos problemático do que selecionar anúncios com base na consulta atual, pois médicos tendem a ser menos influenciados por anúncios que não sejam imediatamente relevantes ao contexto. Desenvolvedores de SDC devem ser transparentes sobre suas práticas de direcionamento para ajudar clínicos, sistemas de saúde e associações profissionais a tomarem decisões informadas sobre seleção e uso de produtos.

Embora a regulamentação governamental da publicidade tenha limitações legais, a Food and Drug Administration (FDA) dos EUA possui autoridade para revisar anúncios em busca de conteúdo falso, enganoso ou desequilibrado. Historicamente, limitações de recursos impediram a agência de agir com frequência ou vigor contra anúncios fora desses padrões. Porém, em 2025, a FDA anunciou uma ofensiva contra propagandas de medicamentos direcionadas ao consumidor final. Expandir essa iniciativa para anúncios voltados a médicos poderia fortalecer os incentivos para que desenvolvedores de CDS assegurem a qualidade das propagandas exibidas. Clínicos, pesquisadores e seguradoras podem apoiar a FDA relatando anúncios problemáticos ao programa Bad Ad Program.

Espera-se que os próximos anos tragam integração ainda mais profunda das ferramentas de SDC com IA aos prontuários eletrônicos (electronic health records, EHRs). Na ausência de leis mais robustas de privacidade em saúde, isso cria possibilidades distópicas caso fornecedores de EHR introduzam publicidade em seus sistemas: imagine anúncios personalizados com base em informações do prontuário do paciente ou otimizados conforme dados sobre se o médico prescreveu um medicamento após visualizar sua propaganda na tela. É fundamental que os fornecedores de EHR preservem seus sistemas como espaços livres de publicidade. Experiências anteriores com modelos de negócio patrocinados servem de alerta; por exemplo, em 2020, a Practice Fusion pagou US$ 145 milhões para encerrar uma investigação federal sobre alertas de SDC em seu EHR que incentivavam médicos a prescrever mais opioides, após permitir que farmacêuticas influenciassem o desenvolvimento desses alertas em troca de pagamentos de “patrocínio”. Tais ações regulatórias podem ajudar a conter práticas de anunciantes que se aproximam de violações das leis contra fraude e abuso.

Em uma visão mais positiva do futuro, os desenvolvedores de ferramentas de SDC com IA competiriam por participação de mercado demonstrando merecer a confiança dos clínicos. Conquistar confiança exige não apenas fornecer informações clínicas precisas e relevantes, mas também assegurar aos usuários que essas informações são livres de viés e que o sistema não foi projetado para manipular decisões em benefício comercial. Adotar e fiscalizar políticas publicitárias baseadas em fortes princípios éticos é essencial para avançar nessa direção.