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Desde maio, equipas no terreno na República Democrática do Congo (RDC) combatem o vírus Ebola Bundibugyo. Todos os dias, os chamados Health Workers, ou trabalhadores de saúde comunitários, batem às portas e oferecem aconselhamento.
Registam recuperações e mortes e encaminham pessoas com sintomas suspeitos para unidades de saúde. O conhecimento destes Health Workers, que anotam nos seus cadernos o estado de saúde de comunidades inteiras, foi digitalizado, segundo um relatório da empresa de IA Anthropic.
Quem está doente? Com quem teve contacto essa pessoa e onde esteve antes de saber que estava infetada? Na análise das respostas e dos relatórios foi usado o modelo Claude, da Anthropic. No estudo participaram, entre outros, a CEPI, o escritório regional da OMS para África e o instituto nacional de investigação biomédica INRB.
“Um relatório de situação fica pronto em menos de uma hora, em vez de ocupar um dia inteiro de trabalho”, explica a doutora Marie Roseline Darnycka Belizaire, diretora para a preparação e resposta a emergências no escritório regional para África da Organização Mundial da Saúde (OMS).
A Inteligência Artificial pode ajudar a avaliar mais depressa a propagação de epidemias e a direcionar melhor a ajuda médica, afirmou a responsável da OMS no palco do World Health Summits. Ao analisar os dados, foram identificadas possíveis zonas de surto e preparadas medidas, como o envio de reservas de material médico para pontos estratégicos e áreas de risco.
Em caso de emergência, isso pode ser decisivo. Quanto mais cedo as autoridades de saúde reagirem a um possível surto, melhor conseguem preparar-se e organizar a resposta.
A IA deverá ajudar a avaliar mais depressa informação proveniente de diferentes fontes e a suportar as decisões dos responsáveis. Este exemplo positivo da utilização da Inteligência Artificial nos cuidados de saúde mostra um nível em que a tecnologia pode ser aplicada com riscos relativamente reduzidos.
Mas peritos veem muito mais possibilidades para o futuro. A tecnologia pode melhorar diagnósticos, libertar profissionais de saúde de tarefas administrativas e ajudar a usar recursos escassos de forma mais dirigida.
Ao mesmo tempo, levantam-se questões de fundo: quão fiáveis são os resultados? Os profissionais conseguem perceber como é que uma IA chega a uma decisão? E são mesmo os doentes que beneficiam? Em todo o mundo cresce a necessidade de cuidados médicos.
Ao mesmo tempo, em muitos locais faltam profissionais, tempo e materiais. Para o doutor Thomas Zapata, diretor da WHO Academy em Lyon, este é um ponto central para o recurso à Inteligência Artificial.
“Temos de refletir sobre o paradoxo com que nos confrontamos. Temos hoje mais profissionais de saúde do que nunca e dispomos de tecnologias sem precedentes”, afirmou Zapata num debate no World Health Summit.
Ainda assim, segundo o médico, há uma enorme escassez de pessoal de saúde. “A procura de cuidados de saúde não pára de aumentar.”
Vê na IA uma forma de reduzir essa lacuna. O essencial, sublinha, é não encarar a tecnologia como um fim em si mesmo, mas como uma ferramenta integrada nos sistemas de saúde já existentes.
“A IA é um facilitador, um meio para atingir um fim. Estamos muito fascinados com a tecnologia e com a IA, mas é preciso colocá-la no lugar certo dentro do sistema de saúde”, alerta Zapata.
Para ele, a Inteligência Artificial tem dois papéis principais: por um lado, pode transformar a forma como os cuidados são organizados; por outro, a formação e a atualização dos profissionais de saúde têm de acompanhar estas novas possibilidades. No fim de contas, a IA pode contribuir para reduzir a carga de trabalho, otimizar tarefas administrativas, melhorar a decisão clínica e tornar os diagnósticos mais precisos.
Para Zapata, é particularmente importante que a tecnologia liberte tempo para aquilo que não se deve automatizar: o acompanhamento dos doentes. A crise do Ebola na República Democrática do Congo mostrou, em particular, que falta confiança nos sistemas de saúde locais.
Em contextos onde o pessoal de saúde trabalha sob forte pressão de tempo, processos automatizados podem fazer a diferença. A doutora Cecilia Mbaca, conselheira técnica sénior para saúde e emergências na organização humanitária CARE, conhece os desafios após mais de 15 anos a trabalhar na linha da frente.
Para ela, há três perguntas centrais: pode a IA apoiar decisões médicas? Pode assumir tarefas repetitivas? E ajuda a adaptar melhor os cuidados às necessidades individuais de cada doente? “Se a IA fizer muito bem esse trabalho, sobra mais tempo para os aspetos pessoais dos cuidados, para fazermos perguntas, ouvir, observar os doentes e encaminhá-los para o nível seguinte de tratamento”, explica também a doutora Cecilliah Mbaka, conselheira técnica sénior para saúde e emergências na organização humanitária CARE.
Conta que trabalhou mais de 15 anos na linha da frente, com pouco apoio, recursos limitados e uma carga de trabalho elevada. Em situações de epidemia, não contam apenas os dados médicos.
A confiança da população é decisiva. As pessoas têm de acreditar que, numa unidade de saúde, estarão protegidas e receberão cuidados adequados.
Nas comunidades afetadas, esse grau de confiança pode determinar se os doentes procuram ajuda médica a tempo. Estima-se que cerca de 50% das mortes ocorram nas aldeias da RDC e não nas unidades de saúde, afirma o epidemiologista Maximilian Gertler.
O sistema de saúde local está sob enorme pressão e não estava preparado para o surto de Ebola. Todos os dias são necessários milhares de fatos de proteção para evitar a contaminação do pessoal de enfermagem.
A Alemanha reforçou recentemente a ajuda em 21 milhões de euros. A IA pode, portanto, apoiar a organização dos cuidados.
Mas, por si só, não garante que as pessoas confiem nas unidades de saúde. Especialistas em IA sublinham que, muitas vezes, o caminho até ao diagnóstico continua a ser pouco transparente.
Os sistemas modernos de IA conseguem analisar grandes volumes de dados e detetar padrões que podem escapar aos humanos. Mas, frequentemente, não é claro como chegam exatamente aos resultados.
O doutor Thomas Thesen, professor de ensino médico e informática na Geisel School of Medicine da Universidade Dartmouth, nos Estados Unidos, descreve o problema desta forma: “São extremamente competentes a reconhecer padrões, mas muito fracos a explicar-nos o que significam esses padrões.” Chatbots e modelos de linguagem de grande dimensão, como Claude ou o ChatGPT, têm um problema de explicação, como lhe chama.
A Inteligência Artificial permanece aqui uma caixa‑negra. Isto é particularmente relevante no setor da saúde.
Quando um sistema sugere um diagnóstico ou um tratamento, os profissionais têm de poder avaliar se essa recomendação faz sentido no caso concreto. O resultado, por si só, nem sempre chega.
Também o caminho até lá tem de ser compreensível. “Este é o problema da explicabilidade.
Não conseguem explicar, numa linguagem compreensível para as pessoas, como é que chegam a essas conclusões.” Este chamado problema da caixa‑negra não diz apenas respeito à transparência, mas também à responsabilidade: quem responde se uma IA der uma recomendação errada? Para a doutora Mbaka, é por isso essencial que a IA não se limite a produzir respostas, mas que apoie efetivamente o processo de decisão.
Na formação de profissionais de saúde, a Inteligência Artificial também pode ser útil, por exemplo ao tornar a informação mais acessível ou ao apoiar tarefas repetitivas. Mas é precisamente no processo de aprendizagem que Thesen, professor de ensino médico e informática, vê riscos.
Aponta um estudo que comparou a pesquisa de informação através de motores de busca tradicionais com o uso de chatbots de IA. Os estudantes que usaram o chatbot ficaram, em média, com conhecimentos mais superficiais e menos consolidados.
“Essas chamadas dificuldades desejáveis são, na verdade, muito importantes para o processo de aprendizagem. Se se delegar todo o esforço cognitivo de aprender a um chatbot – o que pode ser muito eficiente –, na prática não se aprende nada.”
Quem precisa de reter conhecimento a longo prazo não deve, na sua opinião, deixar que a IA faça todo o trabalho mental. Na medicina, pode ser crucial tomar boas decisões mesmo quando a tecnologia não está disponível.
Thesen recomenda, por isso, que a IA seja sobretudo usada onde reduz a carga de trabalho. Já em áreas em que é preciso compreender e manter conhecimento a longo prazo, o estudo autónomo tem de continuar a ter o seu lugar.
