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A implementação caótica da inteligência artificial em grandes hospitais

A implementação caótica da IA em grandes hospitais

Os sistemas de saúde enfrentam dificuldades em cada etapa da implementação da Inteligência Artificial (IA), conclui esse estudo.

“Em nenhum lugar a desumanidade é mais revelada do que nos hospitais.”

– Anais Nin

Autora: Beth Mole

Quando se trata de inteligência artificial, o entusiasmo, a esperança e os pressentimentos estão repentinamente por toda parte. Mas a tecnologia turbulenta há muito tempo causa ondas nos cuidados de saúde: desde a incursão fracassada do IBM Watson nos cuidados de saúde (e a esperança de longa data de que as ferramentas de IA poderão um dia vencer os médicos na detecção de câncer em imagens médicas) aos problemas percebidos de preconceitos raciais algorítmicos.

Mas, por trás da briga pública de alarde e fracassos, há uma realidade caótica de lançamentos que em grande parte não foi contada. Durante anos, os sistemas de saúde e os hospitais enfrentaram tentativas ineficientes e, em alguns casos, frustradas de adotar ferramentas de IA, de acordo com um novo estudo liderado por pesquisadores da Duke University. O estudo, publicado online como uma pré-impressão, abre a cortina sobre essas implementações confusas, ao mesmo tempo que explora as lições aprendidas. Em meio às revelações de 89 profissionais envolvidos nas implementações em 11 organizações de saúde – incluindo Duke Health, Mayo Clinic e Kaiser Permanente – os autores montam uma estrutura prática que os sistemas de saúde podem seguir enquanto tentam implementar novas ferramentas de IA.

E novas ferramentas de IA continuam surgindo. Um estudo da JAMA Internal Medicine descobriu que o ChatGPT (versão 3.5) superou decisivamente os médicos no fornecimento de respostas empáticas e de alta qualidade às perguntas médicas das pessoas postado no subreddit r/AskDocs. As respostas superiores, avaliadas subjetivamente por um painel de três médicos com experiência médica relevante, sugerem que um chatbot de IA como o ChatGPT poderia um dia ajudar os médicos a enfrentarem o fardo crescente de responder a mensagens médicas enviadas através de portais de pacientes online.

Isso não é pouca coisa. O aumento das mensagens dos pacientes está ligado a altas taxas de esgotamento médico. De acordo com os autores do estudo, uma ferramenta de chat de IA eficaz poderia não só reduzir este fardo exaustivo – oferecendo alívio aos médicos e libertando-os para direcionar os seus esforços para outro lugar – mas também poderia reduzir visitas desnecessárias ao consultório, aumentar a adesão dos pacientes e o cumprimento das orientações médicas e melhorar os resultados gerais de saúde do paciente. Além disso, uma melhor capacidade de resposta às mensagens poderia melhorar a equidade dos pacientes, fornecendo mais apoio online aos pacientes com menor probabilidade de agendar consultas, como aqueles com problemas de mobilidade, limitações de trabalho ou receios de contas médicas.

IA na realidade

Tudo isso parece ótimo – como grande parte da promessa das ferramentas de IA para cuidados de saúde. Mas existem algumas grandes limitações e advertências no estudo que tornam o potencial real desta aplicação mais difícil do que parece. Para começar, os tipos de perguntas que as pessoas fazem em um fórum do Reddit não são necessariamente representativas daquelas que fariam a um médico que conhecem e (espero) em quem confiam. E a qualidade e os tipos de respostas que os médicos voluntários oferecem a pessoas aleatórias na Internet podem não corresponder às que dão aos seus próprios pacientes, com quem têm uma relação estabelecida.

“A eficácia dos algoritmos de IA depende da qualidade dos seus dados de treinamento. Algoritmos mal treinados ou falhos podem levar a resultados imprecisos, resultando potencialmente em consequências negativas para a segurança e proteção.”

Mas, mesmo que os principais resultados do estudo se sustentassem em interações reais médico-paciente por meio de sistemas reais de mensagens de portais de pacientes, há muitas outras etapas a serem tomadas antes que um chatbot possa atingir seus objetivos elevados, de acordo com as revelações do estudo em pré-impressão do grupo liderado pela Duke.

Para economizar tempo, a ferramenta de IA deve estar bem integrada às aplicações clínicas do sistema de saúde e ao fluxo de trabalho estabelecido de cada médico. Os médicos provavelmente precisariam de suporte técnico confiável e potencialmente 24 horas por dia em caso de falhas. E os médicos precisariam estabelecer um equilíbrio de confiança na ferramenta – um equilíbrio tal que eles não transmitam cegamente as respostas geradas pela IA aos pacientes sem revisão, mas saibam que não precisarão gastar tanto tempo editando respostas que anula a utilidade da ferramenta.

E depois de gerir tudo isso, um sistema de saúde teria de estabelecer uma base de evidências de que a ferramenta está funcionando como esperado no seu sistema de saúde específico. Isso significa que eles teriam que desenvolver sistemas e métricas para acompanhar os resultados, como os médicos, gerenciamento do tempo e equidade do paciente, adesão e resultados de saúde.

Estas são questões pesadas num sistema de saúde já complicado e pesado. Como observam os pesquisadores em sua introdução:

“Com base no modelo do queijo suíço de defesa contra a pandemia, cada camada do ecossistema de IA em saúde contém atualmente grandes lacunas que tornam inevitável a ampla difusão de produtos com baixo desempenho.”

O estudo identificou uma estrutura de oito pontos baseada nas etapas de uma implementação quando as decisões são tomadas, seja por um executivo, um líder de TI ou um médico da linha de frente.

O processo envolve:

  1. identificar e priorizar um problema;
  2. identificar como a IA poderia ajudar;
  3. desenvolver formas de avaliar os resultados e sucessos de uma IA;
  4. descobrir como integrá-lo aos fluxos de trabalho existentes;
  5. validar a segurança, eficácia e equidade da IA no sistema de saúde antes do uso clínico;
  6. implantação da ferramenta de IA com comunicação, treinamento e construção de confiança;
  7. monitoramento; e
  8. atualização ou desativação da ferramenta com o passar do tempo.

“Um desafio contínuo”

Os sistemas hospitalares têm enfrentado dificuldades em cada uma dessas etapas, de acordo com as respostas dos 89 profissionais e médicos entrevistados, que foram anonimizados no estudo.

Isso inclui até mesmo as primeiras etapas para identificar problemas nos quais a IA poderia ajudar. “No momento, muitas soluções de IA estão basicamente tentando fazer a mesma coisa que um médico. Então é como tirar um raio X e ler como um radiologista faria. Mas já temos radiologistas, então o que essa coisa está fazendo?”, disse uma fonte anônima de chave para a adoção de IA.

Avaliar a eficácia de uma ferramenta de IA e se ela é apropriada para um determinado problema também foi uma luta comum. “Acho que nem sequer temos uma grande compreensão de como medir o desempenho de um algoritmo, muito menos o seu desempenho em diferentes raças e grupos étnicos”, disse outra fonte.

Mas acertar o algoritmo é apenas parte do desafio. Fazer com que funcione para os médicos é outra. Mesmo ferramentas relativamente simples, como métodos baseados em IA para preenchimento automático de notas de triagem em departamentos de emergência, fracassaram na prática, de acordo com os entrevistados. “Quando ouvi falar disso pela primeira vez, pensei ‘isso é óbvio’, como se os médicos vão adorar ter o preenchimento automático como você o entende”, disse um entrevistado. Mas, “não tem sido tão popular quanto você esperaria”. E não é porque o algoritmo esteja errado. O algoritmo é bastante preciso. Mas isso não cabe no fluxo de trabalho deles.”

A integração técnica no fluxo de trabalho de um médico também deve ser associada à confiança e à compreensão – e à quantidade certa de estar certo – disseram fontes anônimas. Como explicou um entrevistado, isso torna a compreensão complicada:

“Se tivermos uma situação em que a máquina está basicamente correta o tempo todo, os médicos simplesmente confiarão nela e deixarão de se concentrar nela. Se tivermos um sistema onde o sistema está errado, muitas vezes os médicos não o usarão. Se tivermos um sistema, por outro lado, onde o sistema está errado o suficiente para que os médicos verifiquem uma quantia decente e descubram que estão corrigindo uma quantia decente, está bem ali, naquele ponto ideal. É difícil para mim imaginar que fique no ponto ideal ou, francamente, que seja um bom uso do tempo do médico.”

Em muitos casos, as ferramentas de IA foram deixadas de lado devido à rotatividade de pessoal e à relutância dos médicos em aprender novas ferramentas quando mal conseguem acompanhar o trabalho que já realizam. “Este é um desafio contínuo”, disse uma fonte de TI.

E quando os médicos adotam novas ferramentas, medir e monitorar os resultados é uma luta. “Acho que a maioria dos sistemas de saúde é péssima em descobrir até que ponto isso realmente funciona em casos individuais de pacientes”, disse um importante profissional anônimo focado em regulamentação. “E essa é parte da razão pela qual não temos nada próximo de um sistema de saúde de aprendizagem, porque não somos bons em monitorar resultados, exceto em alguns casos estranhos e incomuns.”

No total, as respostas das entrevistas sugerem que, para aproveitar verdadeiramente o potencial da IA ​​nos cuidados de saúde, os sistemas de saúde podem precisar criar “novas equipes para interagir ou monitorizar o sistema, novas estratégias de comunicação para manter os limites profissionais e novos conhecimentos”.

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