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Muito Além do Estetoscópio: a fusão entre saúde e tecnologias

  • A IA erra. O médico responde. A empresa que criou o algoritmo assiste de longe.

    julho 19th, 2026

    Em junho de 2026, a Medical Protection Society(MPS) publicou o relatório Closing the AI Liability Gap. A MPS é a maior organização de defesa profissional médica do mundo, com mais de 300 mil membros. O documento é direto: quando uma ferramenta de inteligência artificial erra na clínica, quem absorve toda a responsabilidade legal é o médico. Não a empresa. Não o fabricante. O médico.

    O problema não é hipotético. O relatório traz dois casos. No primeiro, um sistema de IA recomenda aumento de dose de warfarina para uma paciente com fibrilação atrial. O clínico geral segue a recomendação. Uma semana depois, a paciente é internada com hemorragia gastrointestinal grave e INR fora da faixa. No segundo, um algoritmo analisa uma radiografia de tórax e não sinaliza nenhuma anormalidade. O radiologista, influenciado pela leitura da IA, confirma o laudo. Seis meses depois, o paciente descobre um carcinoma pulmonar com metástases ósseas. Nos dois casos, a IA errou. Nos dois, o médico seria o alvo do processo.

    Enquanto isso, a adoção acelera. O NHS já usa IA para analisar exames de imagem, gerar resumos de consultas e redigir correspondência com pacientes. São ferramentas que moldam o raciocínio clínico e os registros médicos sem assumir responsabilidade autônoma pelos resultados.

    O Dr. Ragit Varia, presidente eleito da Society for Acute Medicine, colocou a questão nos termos certos na matéria do The Guardian sobre o relatório: se a IA avança em velocidade de Fórmula 1, legislação e governança não podem ficar paradas nos boxes. Varia alertou para o risco de um vácuo de responsabilidade, onde ninguém responde de forma clara quando o paciente é prejudicado. Os médicos, disse ele, não podem ficar segurando sozinhos uma responsabilidade que foi influenciada por sistemas desenvolvidos, fornecidos e implementados por terceiros.

    Uma ferramenta de IA processa dados e gera recomendações. Não pondera contexto. Não sente a hesitação diante de um dado que não fecha. Não olha o paciente nos olhos. Quem faz isso é o médico. E é ele quem carrega a conta quando o sistema falha.

    O que o relatório da MPS denuncia é simples: a empresa entrega um produto e o julgamento clínico do médico vira escudo legal para todo mundo. Se o médico segue a recomendação da IA e o resultado é ruim, pode ser processado por negligência. Se rejeita a recomendação e o desfecho é desfavorável, também pode ser processado. Por não ter seguido a ferramenta.

    E tem o que acontece antes do erro virar processo.

    Modelos de linguagem alucinam. Isso não é defeito eventual. É característica estrutural. Uma revisão sistemática publicada em junho de 2026 no BMC Health Services Research analisou 44 estudos sobre alucinações de IA em contextos clínicos. A conclusão: nenhuma estratégia isolada é suficiente para eliminá-las. Esses modelos inventam referências médicas, fabricam interações medicamentosas, geram notas clínicas com informações que nunca existiram. E fazem tudo isso com a aparência de certeza.

    Além de alucinar, muitos desses sistemas operam como caixas-pretas. O médico recebe uma recomendação sem saber como ela foi gerada, com quais dados foi treinada, quais vieses carrega. Na prática, o profissional confia no resultado de um processo que não pode auditar. Quando esse resultado causa dano, a responsabilidade é dele.

    O Health Foundation, um dos principais think tanks de saúde do Reino Unido, trouxe outra dimensão ao debate: a confiança pública na IA clínica depende da governança que a acompanha, não só da tecnologia em si. Sem responsabilização clara, essa confiança pode se erodir mais rápido do que as ferramentas são implementadas.

    A pergunta que o relatório da MPS coloca para o Reino Unido, o Brasil já começou a responder. Em fevereiro de 2026, o Conselho Federal de Medicina publicou a Resolução nº 2.454/2026, primeiro marco regulatório específico para o uso de IA na medicina brasileira. A norma classifica sistemas de IA por grau de risco, exige transparência e supervisão humana obrigatória, e protege o médico quando houver falha exclusiva do sistema, desde que ele tenha atuado com diligência e senso crítico.

    É um avanço, mas não resolve tudo.

    A Resolução do CFM mantém a decisão final como responsabilidade do médico. Correto. Ninguém quer delegar autonomia clínica a um algoritmo. O que o texto não faz é obrigar as empresas desenvolvedoras a responder juridicamente quando seus modelos geram dados incorretos. A nova Diretiva de Responsabilidade por Produtos da União Europeia, que entra em vigor em dezembro de 2026, vai mais longe: classifica software de IA como produto, amplia a cadeia de responsáveis e inverte o ônus da prova em casos de complexidade técnica. É o tipo de regulação que ainda falta no Brasil. E que a MPS cobra do Reino Unido.

    A IA já está transformando a medicina. Isso é fato, mas transformação sem responsabilização é transferência de risco. As empresas que desenvolvem essas ferramentas lucram com a adoção clínica dos seus produtos. Quando esses produtos falham com dados de saúde, a conta não pode cair só no médico que confiou na ferramenta que lhe foi vendida como segura.

    O julgamento clínico continua sendo do médico. Ninguém contesta. Agora a ferramenta tem dono. E esse dono precisa responder quando ela falha.

    Texto completo em bittencourt.blog — link na bio.

    #SaúdeDigital #IAemSaúde #ResponsabilidadeMédica

  • O maior erro da IA clínica não é inventar coisas. É esquecer de dizer o que importa.

    julho 13th, 2026

    O relatório inaugural da ARISE — rede de pesquisa liderada por Stanford e Harvard — chegou com um dado que deveria incomodar qualquer médico que acompanha inteligência artificial: mais de 80% dos líderes de saúde pesquisados pela McKinsey já colocaram ao menos um caso de uso de IA generativa em produção. Metade fez isso há mais de seis meses.

    A medicina está adotando IA no dobro da velocidade da economia geral.

    A pergunta que o relatório faz não é se isso é bom ou ruim. É mais incômoda: essa velocidade tem lastro em evidência de resultado clínico?

    Por enquanto, não.

    No estudo publicado na Science pelo grupo ARISE, o modelo Open AI o1-preview superou médicos em raciocínio clínico e manejo em seis experimentos diferentes. Avaliadores cegos não conseguiram distinguir diagnósticos gerados pela IA de diagnósticos humanos em mais de 83% dos casos. A IA acumulou capacidade de sobra. O que não acumulou foi prova de que isso chega ao paciente.

    No MASAI — 105 mil mulheres, randomizado, controlado —, mamografia com IA detectou maior número de cânceres sem aumentar falsos positivos. Resultado traduzido em benefício clínico real. Já o TRICORDER, em 205 clínicas do NHS britânico, mostrou o lado oposto: um estetoscópio com IA tinha desempenho algorítmico promissor para detectar insuficiência cardíaca, fibrilação atrial e doença valvar. Em tese, funcionava. Na prática, a adoção pelos clínicos foi desigual, e o ensaio não melhorou a detecção de insuficiência cardíaca na população.

    O modelo era capaz. O sistema não estava pronto.

    Essa dissociação entre desempenho e desfecho atravessa o relatório inteiro. O dado mais revelador vem do NOHARM, um benchmark construído especificamente para medir dano clínico — não acurácia. Mesmo os melhores modelos produziram recomendações com potencial de dano grave em 1 a cada 14 consultas.

    O ponto que quase ninguém discute: mais de 80% dos erros graves foram de omissão. Não alucinações. Não invenções. Silêncio.

    O modelo não disse algo errado. Deixou de dizer algo necessário.

    Isso muda completamente o modo como devemos avaliar IA clínica. Alucinação é visível — alguém pode flagrar. Omissão é invisível. Só aparece quando um clínico já sabe o que deveria estar ali.

    Quando o clínico interage com a IA, a coisa complica. Em um estudo randomizado controlado com 1.298 participantes, os modelos acertaram o diagnóstico em 94,9% dos casos quando testados sozinhos. Quando pacientes reais interagiram com esses mesmos modelos, a acurácia caiu para menos de 34,5% — igual a não usar IA nenhuma.

    Em Nairóbi, clínicos usando uma ferramenta de suporte à decisão baseada em LLM seguiram recomendações prejudiciais com o dobro da chance de seguirem as benéficas.

    A colaboração humano-IA é o próximo problema real. Talvez o mais difícil.

    Uma meta-análise de 2024 com 106 experimentos mostrou que a combinação humano-IA teve desempenho inferior ao melhor desempenho isolado — humano ou IA — na maioria dos casos. Uma revisão de 2025 específica para saúde encontrou que adicionar IA ao médico quase sempre melhora o médico. Mas adicionar o médico à IA, na maioria dos casos, não melhora a IA.

    Michel Foucault, filósofo e historiador francês, descreveu em O Nascimento da Clínica como o regard médical — o olhar clínico — não é apenas observação. É interpretação ativa, moldada por contexto, experiência e poder. A IA tem observação. Não tem regard. Quando entra no fluxo de trabalho de um clínico sem regard suficiente, os dois se enfraquecem mutuamente.

    Tem outro risco que o relatório nomeia com precisão: never-skilling. Estudantes que usaram IA generativa completaram tarefas com 48% mais sucesso. Quando a IA foi retirada, tiveram desempenho 17% pior do que quem nunca usou. Não perderam uma habilidade. Nunca a desenvolveram.

    Para quem ensina medicina — e eu ensino Saúde Digital na UPF —, esse é o desafio pedagógico da década: integrar IA sem erodir as competências que ela deveria complementar.

    O relatório da ARISE não é pessimista. É rigoroso. Reconhece que a IA já passou em múltiplos benchmarks médicos, que mamografia com IA salvou vidas mensuravelmente, que assistentes de transcrição clínica de IA aliviaram burnout. Mas insiste — com dados — que capacidade não é o mesmo que capacidade implementada. E que segurança precisa ser medida como dimensão própria, não como subproduto de acurácia.

    A questão não é se a IA é boa o suficiente. É se o sistema ao redor dela — governança, validação local, monitoramento pós-implantação, design de workflow, formação do clínico — é bom o suficiente para que ela entregue o que promete.

    Esse é o trabalho real. Mal começou.

    Referência: Perez, A. et al. (2026). The 2026 Healthcare AI Industry Report. ARISE, Stanford, CA. Disponível em arise-ai.org

  • Seu próximo erro clínico pode começar com uma IA dizendo “ótima pergunta”.

    julho 7th, 2026

    A IA não te corrige. Te elogia. E você acha que pensou.
    Um estudo publicado na Science por pesquisadores de Stanford avaliou 11 modelos de linguagem diante de dilemas interpessoais. Os modelos concordaram com o usuário 49% mais do que humanos fariam. Mesmo quando o comportamento descrito era prejudicial ou ilegal, validaram a conduta quase metade das vezes.
    O nome técnico é sycophancy. Bajulação algorítmica.
    Acontece porque modelos são treinados com feedback humano — e humanos dão nota mais alta para respostas que os agradam. O sistema aprende que concordar gera recompensa. Não é uma falha. É uma consequência do design.
    O mais preocupante não é que os modelos bajulam. É que os usuários não percebem. No mesmo estudo, os participantes avaliaram IAs sycophantic e não-sycophantic como igualmente objetivas. Mas saíram da conversa com o modelo bajulador mais convictos de que estavam certos — e menos dispostos a reconsiderar.
    O relatório “AI in the Wild 2026” da Harvard Business Review deu nome ao passo seguinte: thinkslop. Pensamento raso que emerge quando delegamos raciocínio à IA sem critério. Um quarto dos principais casos de uso de IA hoje envolve pedir ao modelo que pense por nós.
    Aristóteles distinguia episteme — conhecimento demonstrável — de doxa, mera opinião. A sycophancy transforma doxa em episteme aparente. Você acha que sabe. Mas só recebeu de volta o que já pensava, embalado em linguagem acadêmica.
    Na decisão clínica, isso é perigoso em um nível que outras áreas não alcançam. Um médico que pede à IA para revisar um diagnóstico diferencial e recebe validação em vez de confronto pode parar de investigar cedo demais. A hipótese mais provável vira certeza prematura — não porque a evidência sustenta, mas porque o modelo concordou. Em medicina, a dúvida sustentada salva vidas. A bajulação algorítmica a elimina.
    Pacientes podem chegar ao consultório com autodiagnósticos validados por IA. Estudantes aceitam respostas de modelos sem confrontar com a literatura. Profissionais param de refinar raciocínios porque o modelo disse que estava bom.
    A solução não é parar de usar IA. É mudar o que se pede a ela.
    Não peça validação. Peça confronto. Não peça que complete seu raciocínio. Peça que o desmonte. A IA mais útil é a que encontra a falha — não a que aplaude.
    Texto completo em bittencourt.blog — link na bio.

    #SaúdeDigital #InteligênciaArtificial #EducaçãoMédica #HBRReview #StanfordReport

    https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research

    https://hbr.org/2026/06/how-people-are-really-using-ai-in-2026?tpcc=orgsocial_edit&utm_campaign=hbr&utm_medium=social&utm_source=linkedin

  • A empresa que ensinou o mundo a gerar imagens com IA agora quer gerar imagens do seu corpo inteiro

    junho 19th, 2026

    Existe uma diferença entre monitorar saúde e compreendê-la. A Midjourney acaba de anunciar que vai escalar o primeiro. O segundo ainda depende de nós.

    A empresa conhecida por democratizar a geração de imagens com IA anunciou esta semana sua entrada na saúde. O Midjourney Medical é um scanner ultrassônico de corpo inteiro — 60 segundos, sem radiação, sem preparo clínico — integrado a uma rede de spas. A  primeira abre em São Francisco em 2027.

    A ideia é que exames de imagem virem rotina. Como academia. Como sauna.

    Há algo de genuinamente revolucionário aqui. E algo que merece ser lido com cuidado.

    O que está sendo proposto não é diagnóstico. É coleta de dados em escala. A Midjourney não quer substituir radiologistas — quer produzir terabytes de dados corporais por segundo, de populações inteiras e deixar médicos, nutricionistas, coaches e IAs interpretarem o que encontrarem.

    Aristóteles diferenciava episteme — o conhecimento científico, demonstrável — de empeiria, a experiência acumulada sem teoria. A medicina moderna construiu sua legitimidade sobre a episteme. O que a Midjourney propõe é escalar a empeiria até ela virar epidemiologia.

    Michel Foucault, filósofo e historiador francês, professor do Collège de France, descreveu o surgimento da clínica moderna como um regard médical — um olhar que aprendeu a organizar o visível para produzir conhecimento. A Midjourney quer industrializar esse olhar.

    Escalar a observação sem escalar a interpretação cria um problema específico: o achado incidental massificado — nódulos, assimetrias, variações anatômicas encontradas em milhões de pessoas assintomáticas que foram à spa numa quinta-feira.

    Essa é a questão clínica que o anúncio não responde.

    Isso não invalida o movimento. Invalida a ingenuidade de achar que imagem, sozinha, resolve saúde.

    O que a Midjourney está construindo pode ser o ponto de partida de uma medicina preditiva real — se a interpretação clínica, a ética e a regulação acompanharem o ritmo da engenharia.

    Esse acompanhamento não vai vir de startups de saúde.

    Surgirão médicos que entendem o que está acontecendo.

    https://www.midjourney.com/medical/blogpost

    Texto completo em bittencourt.blog.

    #SaúdeDigital #MedicinaePrecisão #IA #AI #PrecisionMedicine 

  • Desvendando a IA na Saúde: do hype à evidência — uma bússola prática para médicos e gestores

    outubro 14th, 2025

    Como médico que estuda muito a intersecção entre clínica e Inteligência Artificial (IA), vejo diariamente o desafio de separar promessas do que realmente entrega valor com o que traz segurança. O mapa que compartilho aqui é uma bússola poderosa: ele posiciona os casos de uso de IA na saúde entre “no horizonte” e “apostas seguras”, e contrasta “baixa evidência” com “evidência consolidada”. Em outras palavras, ajuda a analisar possibilidades com bom futuro e aplicabilidade, o que pilotar com cuidado e o que ainda precisa de ciência e tempo.

    Esse mapa é baseado no gráfico produzido pelo @themedicalfuturist

    Minhas leituras-chave:

    1. IA em saúde não é um bloco único
    • Cada aplicação tem maturidade, risco e evidência diferentes. Não dá para comparar um chatbot de saúde mental com uma IA de apoio em radiologia: o impacto, as implicações éticas e os riscos são muito distintos.
    1. O que vale um olhar atento hoje (apostas seguras, mas com cuidado)
    • Documentação clínica assistida por IA(prontuários) para reduzir carga administrativa e devolver tempo ao paciente.
    • Suporte diagnóstico em tarefas específicas (radiologia, ECG) como segunda leitura, com supervisão clínica. Ou mesmo como um screening prévio à análise médica.
    • Eficiência operacional: agendamento inteligente, processamento de sinistros e planejamento cirúrgico(claro, nem todos já “desembarcaram” por aqui).
    • Monitoramento de sinais vitais e dados de wearables, com alertas calibrados e protocolos claros de resposta.
    1. O que observar no horizonte (alto potencial, alto rigor)
    • Gêmeos digitais personalizados, prescrição autônoma e planos de tratamento totalmente automatizados podem ser transformadores, mas exigem validação clínica robusta, governança ética e avaliação contínua de riscos antes da rotina assistencial.
    • Analítica preditiva de desfechos e alocação de recursos precisa ser acompanhada de estratégias de mitigação de viés para não amplificar desigualdades.
    1. Handle with care: princípios de implementação segura
    • Supervisão humana sempre que houver implicações clínicas.
    • Métricas transparentes: sensibilidade, especificidade, impacto real em desfechos e não só acurácia em benchmark.
    • Fairness e segurança do paciente no centro: monitoramento de vieses, near misses e eventos adversos.
    • Governança de dados e conformidade regulatória desde o desenho da solução.
    • Gestão do ciclo de vida do modelo: re-treinamento, detecção de drift e auditorias periódicas.

    Portanto, o momento é de pragmatismo responsável. Escalemos o que já tem evidência e retorno claro — especialmente aquilo que libera tempo do profissional, reduz fricção do sistema e apoia decisões em tarefas bem delimitadas. Ao mesmo tempo, avancemos na fronteira com pesquisa séria, avaliação rigorosa e humildade científica. A boa IA em saúde não substitui o julgamento clínico — ela o potencializa.

    Quais casos de uso você vê como prioridade para os próximos 12 meses? Vamos trocar experiências e, quem sabe, cocriar IAs pilotos que façam diferença real no cuidado. 

    #SaudeDigital #InteligenciaArtificial #Medicina #InovacaoEmSaude #IAnaSaude #EvidenceBasedMedicine #Radiologia #ECG #Wearables #GestaoEmSaude #TransformacaoDigital #SegurancaDoPaciente #GovernancaDeDados

  • AI Index 2025

    abril 8th, 2025

    Está aí a oitava versão relatório do Índice de IA. Criado pelo HAI – Human-centered Artificial Intelligence, da Stanford University.

    Essa é a mais completa até agora e surge em um momento crucial, pois a influência da inteligência artificial sobre a sociedade, economia e governança global continua nunca foi tão grande. Este ano, o relatório traz análises detalhadas sobre o ambiente de hardware para IA, estimativas inovadoras dos custos de processamento e novas análises sobre tendências de publicação e patentes e uma cobertura ampliada do crescente papel da IA na ciência e medicina(tema que abordaremos em outro post).

    A missão do índice é ajudar stakeholders a tomar decisões mais bem informadas sobre o desenvolvimento e uso de IA, especialmente em um momento em que esse tema é amplamente debatido.

    O relatório é uma das principais fontes sobre inteligência artificial. O AI Index é frequentemente citado por grandes meios de comunicação e utilizado por formuladores de políticas e agências governamentais no mundo inteiro. O relatório oferece insights independentes para o ecossistema global de IA, ajudando empresas e indivíduos a compreenderem as tendências essenciais que moldam a área da inteligência artificial.

    Aqui estão os principais pontos do relatório:

    1. Melhora no Desempenho da IA: Os sistemas de IA aumentaram significativamente suas performances em benchmarks e estão se destacando na geração de conteúdo de alta qualidade.
    1. Integração da IA na Vida Diária: A IA é amplamente utilizada em diversos setores, incluindo saúde e transporte, com aumentos notáveis em dispositivos médicos habilitados para IA e serviços de condução autônoma.
    1. Investimento Empresarial em IA: O investimento e uso de IA nos negócios estão em níveis recordes, com ganhos de produtividade significativos e uma adoção crescente.
    1. Liderança Global em IA: Os EUA lideram na produção de modelos de IA, mas os modelos chineses estão rapidamente igualando-se em qualidade. O desenvolvimento de IA está se tornando mais distribuído globalmente.
    1. Desenvolvimento de IA Responsável: Há preocupações crescentes com a IA responsável, com novos benchmarks de segurança e factualidade, mas a ação das indústrias ainda é desigual.
    1. Otimismo Global em IA: Enquanto o otimismo em relação à IA está crescendo globalmente, existem disparidades significativas no sentimento entre regiões.
    1. Aumento da Eficiência da IA: Os custos para sistemas de IA caíram drasticamente, e modelos menores estão se mostrando cada vez mais capazes e acessíveis.
    1. Engajamento Governamental: Os governos estão regulamentando e investindo cada vez mais em IA, com iniciativas de financiamento notáveis em todo o mundo.
    1. Expansão da Educação em IA: Enquanto a educação em ciência da computação está se expandindo, o acesso e a preparação de professores continuam sendo desafios, especialmente em algumas regiões.
    1. Liderança da Indústria: A indústria é o principal motor dos modelos de IA notáveis, embora a pesquisa acadêmica continue influente.
    1. Impacto Científico da IA: A IA recebeu reconhecimentos prestigiosos, indicando seu papel vital em impulsionar avanços científicos, com prêmios Nobel conquistados em física(Machine Learning) e química(protein folding).
    1. Desafios no Raciocínio Complexo: Apesar do progresso, a IA ainda enfrenta dificuldades com raciocínios complexos, destacando o desafio contínuo de desenvolver modelos mais sofisticados.

    Aqui você pode ter acesso completo ao relatório. AI INDEX 2025 – HAI

  • Livros para ler e reler!

    abril 8th, 2025
    Sugestão de escrita diária
    Qual livro você poderia reler várias vezes?
    Visualizar todas as respostas

    Sapiens – Yuval Harari

    Mindset – Carol Dweck

  • Exame de sangue para diabete? Esqueça, IA faz agora em ECG.

    dezembro 1st, 2024

    Globalmente, estima-se que 462 milhões de pessoas sejam afetadas pelo diabete tipo 2, correspondendo a 6,28% da população mundial. Somente em 2017, mais de 1 milhão de mortes foram atribuídas a essa condição, tornando-a a nona principal causa de mortalidade.

    Pesquisadores do Imperial College London e do Imperial College Healthcare NHS Trust desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial que promete identificar o risco de diabete mellitus tipo (DM 2) até 10 anos antes dos primeiros sinais da doença.

    A ferramenta, chamada AI-ECG Risk Estimation for Diabetes Mellitus (AIRE-DM), analisa eletrocardiogramas (ECG) de exames cardíacos rotineiros para detectar alterações sutis que podem indicar risco futuro de DM 2. Essa abordagem pode permitir intervenções precoces, ajudando as pessoas a adotarem mudanças no estilo de vida para evitar o desenvolvimento da doença.

    A equipe de pesquisa, liderada pelo Dr. Fu Siong Ng, cardiologista, desenvolveu o AIRE-DM com base em um banco de dados de cerca de 1,2 milhão de ECGs de registros hospitalares. Para validar a eficácia da ferramenta, os pesquisadores utilizaram dados do UK Biobank, comprovando que a IA pode identificar riscos anos antes dos níveis de açúcar no sangue começarem a subir.

    O Dr. Libor Pastika, pesquisador clínico do Imperial College London, destacou o impacto potencial da tecnologia:

    “A inteligência artificial tem o poder de transformar os cuidados em saúde. Com o AIRE-DM, conseguimos revelar insights escondidos nos dados de ECG, abrindo caminho para identificar precocemente o risco de DM 2.

    Essa ferramenta oferece uma maneira acessível e não invasiva de prever a doença, possibilitando intervenções preventivas mais eficazes.

    Apoiar as pessoas desde cedo, com orientações simples, pode ajudar muitas delas a evitar tanto a diabete quanto as complicações associadas a ela.”

    Apesar de promissora, a ferramenta ainda não chegou à prática clínica. Estudos com o AIRE-DM e outros modelos de IA estão planejados para começar em 2025, quando será possível testar sua eficácia em condições reais.

    O Professor Bryan Williams, diretor científico e médico da British Heart Foundation (BHF), ressaltou a relevância da inovação:

    “Este estudo mostra como a inteligência artificial pode explorar dados que já temos, mas que muitas vezes passam despercebidos.”

    Sabemos que o diabetes tipo 2 é uma das maiores ameaças à saúde global, mas com a implementação de soluções como a AIRE-DM, muitas pessoas podem evitar a doença e suas complicações, antes mesmo que se torne uma preocupação clínica.

    Além disso, em 2025, o NHS na Inglaterra planeja testar outra ferramenta de IA capaz de prever, com base em ECGs, o risco de doenças cardíacas, agravamento de condições já existentes e até a probabilidade de morte precoce.

  • Revisão anual: a saúde evoluiu em 2024?

    novembro 22nd, 2024

    O ano se aproxima do final, sempre, ao nos aproximarmos de um novo ano, um novo ciclo, previsões são feitas. Na saúde não é diferente. Nesse artigo, as previsões foram para o ano que está terminando. Qual dessas promessas você viu concretizado? E qual dessas ficou apenas “no papel”?

    Promessas tecnológicas na saúde em 2024: desafios e oportunidades

    A saúde é um setor que está em constante evolução, especialmente diante dos desafios impostos pela pandemia de COVID-19. A tecnologia tem sido uma aliada importante para melhorar a qualidade, a eficiência e a acessibilidade dos serviços de saúde, bem como para promover a inovação e a transformação digital. Neste artigo, apresentamos algumas das principais tendências e promessas tecnológicas na saúde para 2024, com base em fontes especializadas.

    • Automação e inteligência artificial (IA): A automação e a IA podem auxiliar na otimização dos fluxos de trabalho, na redução da carga administrativa e na tomada de decisão clínica. Por exemplo, a IA pode ser usada para automatizar etapas do diagnóstico por imagem, para gerar reconstruções 3D do coração, para analisar riscos e dados preditivos, para documentar e resumir consultas, entre outras aplicações123.
    • Colaboração virtual e telemedicina: A colaboração virtual e a telemedicina podem facilitar o acesso e a continuidade dos cuidados, especialmente em áreas remotas e rurais, onde há escassez de pessoal e de especialistas. Por meio de plataformas digitais, é possível realizar consultas, monitoramento, orientação, educação e até cirurgias à distância, com o apoio de dispositivos móveis, wearables e robôs124.
    • Interoperabilidade e integração de dados: A interoperabilidade e a integração de dados são essenciais para melhorar o monitoramento e a coordenação dos cuidados, bem como para gerar conhecimento e evidências. A utilização de prontuários eletrônicos, de soluções paperless, de sistemas de gestão e de análise de dados, de aplicativos de geolocalização, entre outras ferramentas, permite o compartilhamento seguro e ágil de informações entre os diferentes atores do sistema de saúde256.
    • Inovação aberta e cooperação tecnológica: A inovação aberta e a cooperação tecnológica são estratégias para acelerar o desenvolvimento e a adoção de novas tecnologias na saúde, por meio da colaboração entre diferentes agentes, como universidades, empresas, startups, governo e sociedade. Essas iniciativas podem contribuir para a geração de soluções customizadas, que atendam às necessidades locais, e para a difusão de conhecimento e de boas práticas45.
    • Sustentabilidade e responsabilidade social: A sustentabilidade e a responsabilidade social são valores que devem orientar o uso das tecnologias na saúde, visando à melhoria da qualidade de vida das pessoas e do planeta. Nesse sentido, é importante considerar os aspectos éticos, legais e sociais envolvidos na inovação tecnológica, bem como os seus impactos ambientais, econômicos e sanitários. Além disso, é fundamental promover a equidade e a inclusão na saúde, garantindo o acesso e a participação de todos os grupos sociais136.

    Conclusão

    As promessas tecnológicas na saúde em 2024 são muitas e variadas, mas também trazem desafios e oportunidades para o setor. É preciso estar atento às tendências e às demandas do mercado, bem como às necessidades e às expectativas dos usuários. A tecnologia deve ser vista como um meio e não como um fim, e deve estar a serviço da saúde e do bem-estar das pessoas.

  • O uso de um grande modelo de linguagem (LLM) melhora o desempenho do raciocínio diagnóstico de médicos em comparação com recursos convencionais?

    novembro 19th, 2024

    A batalha quem é o melhor não acaba nunca. Médicos ou máquinas? Mas será, realmente que precisamos competir? Será mesmo que essa disputa tem sentido? Sim e não.

    Sim, porque só podemos dizer que algo é melhor que outro numa comparação e na Medicina, os médicos são os melhores. E, tecnólogos em saúde desejam ter ferramentas precisas e altamente acuradas. Quem melhor para ser o “grupo controle” de estudos senão os médicos?

    Em mais um artigo publicado(1), foi comparado o desempenho de médicos no diagnóstico clínico utilizando LLM(ChatGPT), com um grupo que utilizou apenas as plataformas médicas(UpToDate), e adivinhem quem se saiu melhor?

    O objetivo do estudo publicado no JAMA recentemente comparou dois grupos de médicos de família, emergencistas e medicina interna com o acesso a conteúdos de maneira tradicional com outro grupo usando ChatGPT. Nessa análise, não houve diferenças estatísticas significativas, mas, sempre tem um mas, quando esses grupos foram comparados com o raciocínio exclusivo do ChatGPT, esse superou seu “colegas humanos”.

    Todas as análises seguiram o padrão: diagnóstico e tratamento. Além disso, foram analisados fatores de risco e tempo necessário para realização de todo o processo.

    Embora ainda seja muito precoce trazermos para a realidade das consultas médicas o uso de LLMs, esse processo já ocorre. Outro estudo(2), na ICT&health confirma que mesmo os médicos tendo ciência que o ChatGPT da OpenAI não é uma ferramenta médica regulamentada, eles a usam mesmo assim. Mais de 50% deles confirmaram o uso na pesquisa.

    Muitos casos estão aparecendo de familiares, pessoas leigas à medicina que utilizaram o ChatGPT para ajudá-los nos diagnósticos ou tratamento de familiares com sucesso. Muitas vezes, nem mesmo médicos chegaram ao diagnóstico. Muitos são os casos de insucesso e possibilidade de prejuízo à saúde de pessoas em desespero.

    Chegará o momento em que teremos grande modelos de linguagem com precisão e autorização para condutas médicas, mas antes disso ainda precisamos ensinar médicos e estudantes a Medicina, como realizar uma boa anamnese para que consigam chegar nas hipóteses diagnósticas e, finalmente, no diagnóstico.

    Somente após isso, haverá a necessidade de ensinarmos os profissionais da saúde como usar um chat de Inteligência Artificial(IA) médico no auxílio para diagnósticos clínicos. Ensinar que é uma ferramenta e que a boa medicina humana não pode ser relativizada ou enfraquecida.

    Portanto, cada vez mais notamos que o cérebro humano tem suas limitações e que para elas, estão surgindo diversas ferramentas de IA que complementarão nossas capacidades técnicas e melhorarão, não só a qualidade no diagnóstico e tratamento médicos, mas também humanizarão a consulta e relação com nossos pacientes.

    1. https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2825395

    2. https://ictandhealth.com/news/can-doctors-trust-chatgpt-no-but-they-use-it-anyway#:~:text=It%20can%20be%20done%2C%20but,the%20event%20of%20an%20error.

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