Inteligência artificial e recursos de apoio à decisão clínica: um superpoder para os profissionais da saúde

Porém, ao ser integrada aos recursos de apoio à decisão clínica, os resultados são ainda melhores. Em primeiro lugar, vamos aos...

Porém, ao ser integrada aos recursos de apoio à decisão clínica, os resultados são ainda melhores.

Em primeiro lugar, vamos aos exemplos mais gerais. No caso do time de enfermagem, a inteligência artificial colabora para detectar os primeiros sinais de possíveis doenças, riscos de infecções, antes que seja tarde demais. Tudo isso monitorando e descobrindo padrões inerentes às centenas de casos que os enfermeiros acompanham. Esse gerenciamento da saúde pode ser feito também à distância, quando os pacientes estão já se recuperando em casa. A equipe que presta esse serviço consegue personalizar as chamadas, direcionando a conversa com até um milhão de possíveis variações. Esses algoritmos ajudam a identificar de maneira inteligente respostas de alto risco, sinalizando inclusive as situações que requerem rápida intervenção. Sem falar que a AI também permite usar a linguagem natural para processar anotações médicas e histórico dos pacientes e ainda combinar todos esses dados não estruturados das anotações no prontuário eletrônico do paciente (PEP) e nos históricos de pacientes mais antigos. Enfim, inúmeras aplicações.

É importante também ter clara a ideia de que a combinação da AI com a expertise e conhecimento médicos pode reduzir drasticamente as taxas de erro (em até 85%). Por isso, essa tecnologia tem sido incorporada aos prontuários eletrônicos e também aos recursos de suporte à decisão clínica, aliando informações baseadas em evidências, com experiência clínica e especificidades de cada paciente. Isso eleva a ferramenta a outro patamar: passando de um conteúdo mais consultivo para um recurso de apoio com base em contexto. Avançados guias interativos, já disponíveis no mercado, permitem inserir informações sobre o paciente (como idade, sintomas, exames já realizados e resultados) e, com base em algoritmos dinâmicos, traçar o melhor caminho a ser seguido no diagnóstico e tratamento.

Esse tipo de proposição é extremamente importante na medida em que conhecer outros casos semelhantes ajuda a criar, manter e garantir a adoção de padrões para o tratamento de doenças que apresentam maior variabilidade nos cuidados. Ademais, de certo modo, esclarece pontos de dúvidas dos médicos e faz com que eles, além de aprenderem no momento do atendimento, possam automatizar esse conhecimento, que é o que a inteligência artificial e a aprendizagem por máquinas preconizam.

A variabilidade é um problema recorrente, associado à ausência de padrão nos protocolos clínicos e que não só onera os recursos e ocasiona uma série de desperdícios, como é também uma das principais causas de erros médicos evitáveis. Por isso, ao diminui-la, as organizações de saúde têm a oportunidade de melhorar os resultados a custos mais baixos. E é nesse sentido que a inteligência artificial e os recursos de apoio à decisão clínica atuam juntos. Além de ajudarem os profissionais da saúde a entregarem cuidados consistentes, de alta qualidade e efetivos, também trazem maior segurança para o paciente e ajudam a reduzir a variabilidade.

Em suma, a adoção desse tipo de solução não só simplifica o processo de atendimento, como ajuda os médicos a estabelecerem um fluxo de tomada de decisão mais interativo e chegarem a decisões mais assertivas sobre os seus pacientes, inclusive do ponto de vista de diagnósticos laboratoriais e também aprenderem com isso. Existem objetivos e, para atingi-los, temos que confiar no que a tecnologia pode nos oferecer. Acho que há uma visão de longo prazo em que precisamos nos concentrar, mas que o futuro já hoje é promissor, isso é.