O setor de saúde dos EUA tem se esforçado para colocar as inovações em prática. A IA promete não ser diferente. Mas três etapas podem ajudar a superar os obstáculos. E as experiências contrastantes de registros eletrônicos de saúde e remoção cirúrgica minimamente invasiva da vesícula biliar podem ser instrutivas.
A inteligência artificial tem o potencial de melhorar todos os aspectos dos cuidados de saúde. Os aplicativos de IA podemacelerar a descoberta científica, ajude médicos e enfermeiros tome melhores decisões, melhorar o aconselhamento médico para pacientes e reduza o esmagamento às vezescarga de papelada. Mas a história sugere que o setor de saúde dos EUA luta para colocar inovações como a IA em prática, devido em parte ao que os economistas chamam de”interrupções na transição”, o caro período de introdução gradual de novas tecnologias que podem derrubar operações lucrativas. Para reduzir as interrupções na transição para a IA e acelerar a adoção, os inovadores da área de saúde devem criar confiança na IA com três grupos essenciais: provedores, pacientes e o público.
Há três coisas que os inovadores podem fazer para criar a confiança necessária:
1. Mude a narrativa sobre o propósito da IA.
Em vez de projetar novas tecnologias para substituir a tomada de decisão humana, os inovadores devem buscar novas ferramentas que complementem e aumentem a experiência dos fornecedores. Por exemplo, os aplicativos de IA têm o potencial de apoiar o relacionamento paciente-provedor, aliviando os fornecedores detarefas rotineiras — como digitar informações em um prontuário eletrônico de saúde (EHR) — e permitir que eles passem mais tempo e atenção limitados com seus pacientes e em tarefas de alto nível, como resolução de problemas e comunicação.
Alguns provedores estão até mesmo experimentando a IA como uma ferramenta para ajudá-los a se comunicar maiscompassivamente com pacientes. O objetivo dessas ferramentas deve ser permitir que os provedores façam mais por mais pacientes em mais lugares do que seria possível sem elas.
2. Preste muita atenção à forma como os aplicativos de IA são implementados.
Antes da implementação, os aplicativos de IA — como todas as novas inovações diagnósticas e terapêuticas — devem comprovadamente melhorar os resultados e proporcionar melhores experiências para pacientes e profissionais. Pagadores, sistemas de saúde e provedores precisam chegar a um entendimento comum sobre quando é apropriado usar um aplicativo de IA, como ele deve ser usado e como os possíveis efeitos colaterais serão identificados e mitigados.
Por exemplo, on-line orientado por IAverificadores de sintomas, modelos preditivos e diagnósticos os programas devem ser cuidadosamente selecionados por médicos para reduzir os riscos de alucinações (fatos inventados) ouviés diagnóstico baseado na raça ou outras características. Os pagadores e os sistemas de saúde também devem contar com a contribuição dos médicos para adaptar os aplicativos de IA aos fluxos de trabalho clínicos e administrativos.
3. Garanta aos pacientes e ao público que os aplicativos de IA atendem às suas necessidades sem ameaçar seus direitos.
Para abordar essas preocupações, os inovadores devem olhar para estruturas emergentes, como a da Comissão Europeia.Diretrizes éticas para IA confiável ou da Administração BidenPlano para uma Declaração de Direitos de IA. Essas estruturas oferecem princípios de design para IA confiável, como: Os sistemas de IA devem ser seguros e eficazes. Os algoritmos de IA devem ser imparciais e promover resultados de saúde equitativos. A privacidade dos dados deve ser mantida. Os pacientes devem ser informados quando um sistema automatizado está sendo usado e devem poder optar por não usar sistemas automatizados quando apropriado.
Os exemplos contrastantes de duas tecnologias transformadoras anteriores — EHRs e cirurgia minimamente invasiva da vesícula biliar — ilustram por que é necessário e urgente reduzir as interrupções na transição para a IA nos cuidados de saúde.
Em 1991, umnotícia do Instituto de Medicina (IOM) da Academia Nacional de Ciências identificou os EHRs (então conhecidos como registros de pacientes baseados em computador) como uma tecnologia essencial para os cuidados de saúde. Mas em 2007, apenas 4% dos médicos e menos de 2% dos hospitais relataram ter um EHR totalmente funcional. Isso aconteceu em uma época em que a maioria dos outros setores da economia estava se digitalizando rapidamente, apesar de estudos mostrarem que os EHRs estavam associados a custos mais baixos e melhor qualidade do atendimento.
Foi só quando o governo Obama incluiu bilhões de dólares em subsídios para EHRs em seuprograma de estímulo durante a grande recessão de 2009 — quase duas décadas após o relatório do IOM — os EHRs começaram a decolar.
Em contraste, a remoção cirúrgica minimamente invasiva da vesícula biliar — um método que transformou um dos procedimentos cirúrgicos mais comuns — exigiu apenasalguns anos desde seu primeiro uso nos Estados Unidos em 1988 até a adoção quase completa.
As interrupções na transição foram altas para EHRs e baixas para o novo procedimento cirúrgico. Por quê?
A introdução dos EHRs exigiu grandes gastos iniciais com software e a compra de computadores para cada ambiente clínico. Ainda mais caro foi o treinamento dos funcionários no novo sistema e a queda na produtividade à medida que eles subiram na curva de aprendizado. O custo adicional e a interrupção vieram do redesenho dos fluxos de trabalho clínicos e administrativos necessários para capturar informações para o EHR e colocá-las em uso significativo.
A transição para EHRs também envolveu custos ocultos decorrentes de desafios às relações de poder e identidades profissionais existentes. Muitos médicos viram os EHRs como evidência de sua crescente subordinação às demandas de administradores e pagadores, principalmente à medida que aumentava a parte de seu tempo dedicada à alimentação de informações no sistema. Além dos módulos do sistema que agilizavam o faturamento e o recebimento, a maioria dos médicos não exigia EHRs e não os via como uma solução para um problema urgente. Muitos gostaram e confiaram em seus registros em papel, e os EHRs parecem ter piorado o problema deesgotamento médico e aposentadoria antecipada.
A cirurgia minimamente invasiva da vesícula biliar também foi uma grande mudança em relação à tecnologia anterior e exigiu investimentos significativos em novas ferramentas, treinamentos e processos caros. Mas cirurgiões e hospitais já estavam trabalhando na remoção da vesícula biliar, e as mudanças se limitaram principalmente à sala cirúrgica.
A mudança para uma técnica cirúrgica nova e melhor não desafiou as relações de poder e as identidades profissionais existentes. Muitos cirurgiões quis para aprender os novos métodos. Além disso, a ideia da cirurgia minimamente invasiva atraiu pagadores, pacientes e o público em geral, o que pode facilitar muito a transição para uma nova tecnologia.
Alguns aplicativos de IA apresentam interrupções de transição relativamente baixas. Por exemplo, a IA pode ser usada para analisar registros médicos para prever quais pacientes têm risco elevado de quedas no hospital. Pacientes de alto risco podem então ser sinalizados no EHR. Qualquer pessoa que encontre o paciente pode então tomar medidas para reduzir o risco de queda. Esse aplicativo é facilmente incorporado aos fluxos de trabalho existentes e pode até mesmo eliminar etapas como, por exemplo, uma reunião diária para as equipes de atendimento avaliarem os riscos de queda.
No entanto, grande parte da empolgação atual com a IA vem de grandes modelos de linguagem (LLMs), comoBate-papo GPT, que têm o potencial de automatizar a tomada de decisões sobre diagnósticos e tratamentos.
É provável que esses aplicativos de IA venham com grandes interrupções na transição, ameaçando desvalorizar a experiência humana conquistada com dificuldade — e até mesmo eliminar os empregos — de médicos, enfermeiros e outros provedores. O medo desse tipo de automação cria resistência à mudança. A resistência é amplificada pela tendência dos LLMs de “alucinar” (ou seja, inventar fatos). A verificação de alucinações acrescenta outra complicação à carga de trabalho já excessivamente cheia dos profissionais.
Além disso,pesquisas recentes revelam que a maioria dos americanos se sente desconfortável com a perspectiva de a IA ser usada em seus próprios cuidados de saúde. A maioria duvida que a IA melhore os resultados de saúde e teme que isso possa piorar a relação paciente-profissional. Essas preocupações dos pacientes e do público são outra fonte potencial de resistência.
Felizmente, a IA é uma nova tecnologia e as atitudes ainda não estão escritas em pedra. Há tempo para agir. No entanto, as altas interrupções na transição reduzem os incentivos para as empresas adotarem inovações, particularmente em mercados — como os de serviços médicos e hospitalares e seguros de saúde — que são altamente concentrados e protegidos da concorrência externa por barreiras regulatórias e outras. Sem ação, o setor de saúde pode atrasar ou renunciar a aplicativos valiosos de IA, da mesma forma que aconteceu com os EHRs.
Os Estados Unidos são líderes mundiais no desenvolvimento da IA. Mas a tecnologia não é o destino. As pessoas escolhem como e quando usar a tecnologia. Infelizmente, seria irônico se o setor de saúde dos EUA não conseguisse colher os benefícios dessa nova tecnologia transformadora. A chave é projetar e implementar aplicativos de IA para que eles sejam dignos de nossa confiança.
