Os 5 principais mitos sobre inteligência artificial na medicina

Este é talvez o mito mais difundido. A realidade é que a IA não substitui o julgamento clínico ou a empatia do profissional de saúde, mas atua como uma ferramenta de apoio para melhorar a eficiência, a precisão do diagnóstico e a gestão clínica.
De acordo com o relatório da OMS sobre ética e inteligência artificial, a supervisão humana é indispensável em todas as fases do uso da IA na saúde¹. A IA pode automatizar tarefas específicas, como priorizar estudos radiológicos, mas as decisões clínicas devem ser mantidas sob controle médico.
Estudos como os publicados no The Lancet Digital Health também confirmam que a combinação de profissionais de saúde com IA melhora os resultados diagnósticos, especialmente em áreas como radiologia ou dermatologia².

A objetividade da IA não é exata. Se os dados de treino forem tendenciosos ou incompletos, os algoritmos podem perpetuar esses erros, afetando a equidade no acesso e na qualidade do atendimento.
Um estudo revelador publicado na Science mostrou que um algoritmo amplamente utilizado nos EUA subestimou o risco clínico de pacientes afro-americanos, pois foi baseado em custos históricos e não em critérios clínicos³.
Além disso, a Nature Medicine identificou falhas clínicas significativas causadas por estratificações erróneas em modelos de aprendizagem de máquina, destacando a importância de validar clinicamente qualquer ferramenta antes da sua adoção⁴.

Este mito foi superado pela realidade de múltiplas aplicações acessíveis e adaptáveis. Existem ferramentas que permitem que pequenos centros de investigação e consultórios particulares beneficiem da IA para, entre outras funções:

• Gerir compromissos com mais eficiência.
• Reduzir a carga administrativa através de resumos automatizados.
• Apoiar a triagem clínica ou priorizar os pacientes com base nos sintomas.

De acordo com a Comissão Europeia, a IA pode melhorar significativamente os cuidados de saúde primários, especialmente se for projetada com uma abordagem centrada no utilizador⁵. A chave é adotar soluções interoperáveis, éticas e sustentáveis.

A preocupação com a privacidade é legítima, mas não implica que a IA seja incompatível com o respeito ao sigilo médico. Qualquer sistema de IA implementado no campo clínico deve estar em conformidade com regulamentos como GDPR (na Europa) ou HIPAA (nos EUA).
O relatório da OMS estabelece seis princípios éticos fundamentais, incluindo transparência, proteção da autonomia humana e responsabilidade1. Além disso, existem soluções tecnológicas que permitem a anonimização e a rastreabilidade dos dados clínicos sem comprometer a utilidade da IA.
A OMS recomenda seis princípios éticos fundamentais para o uso da IA na medicina, incluindo:

• Proteção da autonomia humana.
• Transparência.
• Inclusão e equidade.
• Segurança e responsabilidade.

A chave é implementar a IA de forma ética, supervisionada e em estrita conformidade com os padrões legais e técnicos de cada país.

Nenhum sistema de IA está autorizado a diagnosticar ou tratar pacientes de forma autónoma. A sua função é apoiar, não substituir.
A FDA e a EMA concordam que a IA na medicina deve ser categorizada como uma ferramenta médica sob supervisão. O diagnóstico deve permanecer uma decisão humana baseada no contexto clínico, história, exame e julgamento profissional⁶.
Mesmo as ferramentas mais avançadas, como as que detectam retinopatia diabética ou cancro de pele, requerem revisão e validação médica contínuas para garantir sua confiabilidade e relevância clínica.