Dr. Inovação: IA generativa avança na saúde, mas falta de governança trava adoção em larga escala

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma tecnologia experimental para ganhar espaço nas estratégias de hospitais, operadoras e instituições de saúde. Segundo levantamento da McKinsey Consultoria de Gestão Estratégica, 50% das organizações do setor já implementaram algum tipo de IA generativa, o dobro do registrado no fim de 2023. Apesar da rápida evolução, a distância entre intenção e execução ainda representa um dos principais desafios para o segmento.

Pedro Batista, médico, CEO da Orus AI e Notável do Times Brasil — Licenciado Exclusivo CNBC, afirma que o sucesso da inteligência artificial na saúde depende menos da tecnologia em si e mais da qualidade dos dados.

“A IA generativa precisa ser abastecida com informações altamente relevantes e dados muito confiáveis. Se ela for alimentada com dados anômalos, provavelmente vai trazer erros. E, na saúde, isso é inadmissível”, explica.

Segundo o executivo, quando estruturada sobre bases confiáveis, a tecnologia pode atuar de forma autônoma na geração de insights capazes de otimizar diagnósticos, apoiar tratamentos e reduzir custos assistenciais, ampliando eficiência sem comprometer a qualidade do atendimento.

O avanço da IA, no entanto, esbarra em um problema estrutural. Embora 83% dos executivos do setor acreditem no potencial transformador da tecnologia, apenas 13% afirmam possuir uma estratégia consolidada para implementar inteligência artificial generativa em suas organizações.

Na avaliação do Notável, a principal barreira está na ausência de uma estrutura robusta de governança. “Quando a gente está falando de falta de governança, a gente tá dizendo que apenas 18% desses locais possuem alguma estrutura de governança focada em IA”, pontua Pedro Batista, dizendo que esse cenário compromete desde a segurança das informações até a validação dos resultados produzidos pelos algoritmos.

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O executivo defende que essa governança deve estar apoiada em três pilares: proteção dos dados, validação permanente dos resultados produzidos pela inteligência artificial e preparação das equipes responsáveis por utilizar a tecnologia no dia a dia.

Segundo ele, esse último desafio costuma ser subestimado pelas organizações. Muitas soluções conseguem prever riscos clínicos ou identificar oportunidades de melhoria, mas dependem da atuação dos profissionais de saúde para transformar essas informações em decisões efetivas.

“Muitas vezes o especialista precisa ser treinado para usar toda aquela ferramenta e abordar o paciente no momento adequado, prevenindo uma reinternação”, afirma.

Os desafios também aparecem na capacidade de transformar projetos em operações efetivas. De acordo com Pedro Batista, apenas 30% das provas de conceito envolvendo IA generativa implantadas em sistemas de saúde evoluem para aplicações permanentes, índice que evidencia as dificuldades de implementação enfrentadas pelo setor.

“A grande facilidade ou não da implementação da IA em organismos de saúde está pautada nos executivos que vão precisar ter muito tato e principalmente muita habilidade para que possam prover para as suas equipes ferramentas, treinamentos e investimentos que realmente possam ser comprovados como eficiência”, finaliza.

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