O Congresso Internacional de Serviços de Saúde (CISS) é um dos principais eventos de conteúdo que acontecem durante a Feira Hospitalar. Presente desde sua primeira edição, em 1994, o CISS tem como objetivo discutir temas relevantes e focados nos Serviços de Saúde. 

Em 2024, com a temática “O Impacto Prático Assistencial e Estratégico das tecnologias nos Sistemas de Saúde Nacionais e Globais", os palestrantes compartilharam suas experiências com lideranças do setor e organizações de saúde.  

Durante o segundo dia de programações, nesta quinta (23), os congressistas acompanharam ao último dia do CISS, que iniciou os trabalhos com a apresentação de um Case da Experiência Portuguesa com IA Generativa. Confira os destaques a seguir.  

A Experiência Portuguesa na IA Generativa  

Miguel Paiva, Presidente do Centro Hospitalar Entre Douro e Vouga, em Portugal, compartilhou sua experiência com Inteligência (IA) Generativa, reforçando cuidados importantes e os desafios para adoção desse formato de tecnologia.  

O português iniciou explicando que ferramentas de IA existem há muito tempo, no entanto, o boom do ChatGPT democratizou essa tecnologia, fazendo com que profissionais de diversos segmentos tentassem incorporá-lo em suas respectivas atividades.  

Paiva destacou que atividades como redação, classificação, tradução e síntese são as quatro grandes capacidades da IA Generativa, no entanto, convidou os congressistas a uma reflexão sobre os aspectos de intelecto e criatividade, que vem imputando dados nas ferramentas, mas nos tornando mais dependentes da tecnologia.  

Neste sentido, o português explicou que é necessário analisar a IA Generativa nos Sistemas de Saúde sob diversas perspectivas para entender caso a caso quais são os benefícios e desafios.  

No caso dos gestores, Paiva destacou a produtividade, a eficiência, rentabilidade, melhorias no processo de decisão, capacidade de inovação, reputação organizacional, além da melhora na performance de RH. Por outro lado, levantou pontos de atenção para uso da IA Generativa: investimento elevado, complexidade e integração, risco de dependência tecnológica, ética e compliance, qualidade dos dados, além da resistência por parte da equipe, por medo da perda de emprego.  

“É humano que o sintam [medo], enxergam como risco de perder o trabalho”, destaca Paiva, e, completa “o mais difícil de resolver são questões dos recursos humanos, por isso, os processos devem ser bem estruturados e comunicados para evitar ruídos e perda de equipe”, afirmou. 

Para a Inteligência Artificial sob o viés dos trabalhadores, o palestrante reforçou que é possível diminuir o trabalho repetitivo e de baixo valor, aumentando a disponibilidade para o trabalho criativo e produtividade, apoiando também a formação e desenvolvimento. No entanto, destaca: “há uma desumanização no processo de trabalho com IA”. Ele também conta que os trabalhadores podem ter menos autonomia e sensação de vigilância: “eles sentem a sensação de estar sendo controlado, mas ninguém gosta de ser controlado”.  

Sob a perspectiva da ética e do compliance, Paiva explicou que no trabalho realizado na Europa com IA Generativa é muito importante seguir as diretrizes e regulamentações, que incluem os direitos dos cidadãos e transparência de dados, principalmente no que tange aos riscos com erros. “Precisamos atribuir responsabilidades”, afirma.  

Como mitigar riscos

O palestrante explicou que existem princípios éticos e de direitos fundamentais que tornam obrigatório que, mesmo com consulta em ferramentas de IA, o instrumento de realização deve ser humano.  
 

Paiva apresentou uma matriz desenvolvida para decidir sobre a transferência do poder de decisão para máquinas, considerando Capacidade de Previsão X Custo de eventuais erros, e, apresentou alguns exemplos: “a cirurgia de catarata, por exemplo, é possível de prever, mas investimentos e estudos financeiros são mais difíceis de prever, mas esta matriz é dinâmica, pode mudar baseada nos dados que recebe e nas mudanças da sociedade”, explicou. 
 

5 aplicações promissoras da IA Generativa na Saúde 

Miguel Paiva contou que o hospital em que é diretor faz parte de investigações colaborativas em grupo da União Europeia: “a ideia é criar um repositório de informações clínicas estruturadas, que apresentará ados qualitativos e quantitativos para maior qualidade e robustez dos dados, o que também apoia o desenvolvimento econômico”.  

O especialista aproveitou para dividir com os congressistas uma prévia do trabalho que é possível realizar com esses dados:  

1 - Diagnóstico Assistidos por IA – ajuda os profissionais no processo de diagnóstico, analisando grandes volumes de dados, incluindo exames de imagem, registros e históricos médicos. Os algoritmos podem identificar padrões, detectar anomalias e fornecer informações para diagnósticos precoces de doenças; 

2 - Medicina Personalizada – de acordo com as características individuais de cada paciente, este modelo faz uma análise de big data e integra com algoritmos de decisão baseados em IA para promoção personalizada de saúde e prevenção de doenças crônicas, podendo ser utilizada pelos setores oncológicos e dermatológicos, além de identificação de doenças raras e análise metabólica dos medicamentos; 

3 - Monitoração remota e cuidados de saúde em casa – pode ser utilizada para monitorar doentes remotamente, permitindo que os profissionais de saúde façam acompanhamento e intervenções quando necessário; 

4 - Sistemas de suporte à decisão clínica – fornecem recomendações aos médicos, baseando-se em evidências para auxiliar na tomada de decisões diagnósticas e terapêuticas;  

5 - Fluxo de trabalho de avaliação pré-operatório baseado em IA – trabalho realizado com base em perguntas prévias respondidas por médico e paciente, além da análise de casos anteriores e nas condições, características e mudanças variáveis do paciente, otimizando as decisões do anestesiologista, avaliando os riscos e calculando apenas a medicação necessária.