O potencial da Inteligência Artificial na área da saúde nos é apresentado com o brilho deslumbrante de uma boa produção de Hollywood. As demonstrações são espetaculares; a promessa é ousada e gigantesca. No entanto, os maiores benefícios da IA virão do campo da gestão. As transformações em outras áreas levarão anos para acontecer, se é que chegarão.
Uma das primeiras aplicações na história da Inteligência Artificial chamava-se Eliza. Foi desenvolvido no MIT. E era um simulador do corpus terapêutico do famoso psiquiatra Carl Rogers.
Eliza era uma versão primitiva do que hoje conhecemos como chatbots. Foi desenvolvido em 1964 (na verdade, 70 anos antes do ChatGPT). O código-fonte e a ideia pertencem a Joseph Keizenbaum, um dos pais da Inteligência Artificial.
Keizenbaum decidiu suspender permanentemente o desenvolvimento de Eliza em 1967, depois de ver as reações das pessoas quando conversaram com Eliza.
O que levou o pesquisador do MIT a cancelar seu projeto não foi o risco de usar Eliza em um ambiente terapêutico real. Eliza fez perguntas pertinentes e ofereceu conselhos mais ou menos razoáveis. Não. O que assustou o criador de Eliza foi como os primeiros usuários atribuíram aspectos humanos ao programa: eles se apegaram a ele. Weizman percebeu isso um dia, quando sua própria secretária lhe pediu que saísse do escritório porque iria conversar com Eliza sobre assuntos pessoais.
ChatGPT
Nos últimos dez meses, o mundo teve uma experiência semelhante à dos testadores beta de Eliza. Admiramos as capacidades de modelos de linguagem como ChatGPT. Contamos com sua ajuda para escrever um texto. Procuramos aconselhamento sobre uma decisão que tínhamos que tomar no dia-a-dia de trabalho.
ChatGPT nos impressiona, sim. Mas também nos assusta. Porque ele é capaz de afirmar coisas completamente falaciosas com a assertividade de um especialista. ChatGPT é como um cavalo selvagem: tem uma energia enorme, mas não consegue carregar uma pessoa com segurança.
Isto está a ser verificado por instituições que pretendem utilizar chatbots para formar os seus colaboradores, ou para informar com rigor os seus clientes. Os modelos linguísticos de 2023 exigem um longo tempo de formação. E eles nunca estão completamente prontos para um show de cavalos impecável.
A IA que está preparada
Mas os grandes benefícios da IA estão escondidos nos bastidores.
O uso da Inteligência Artificial, que pode provocar um boom de produtividade entre os profissionais de saúde e, consequentemente, melhorar o atendimento aos pacientes, está oculto nas tarefas rotineiras do seu dia a dia.
É a versão menos atraente da IA, mas já é capaz de realizar as seguintes tarefas, e com uma taxa de erro tolerável. Quero dizer tarefas como…
- Preencha formulários e insiraos em bancos de dados
- Enviar compromissos
- Transcrever e resumir conversas
- Escrever relatórios
- Reconhecer a caligrafia mais desafiadora (caros médicos!…)
- Planejar recursos
- Analisar resultados
- E um longo etc.
E tudo sob a supervisão de profissionais, que terão, por enquanto, a última palavra.
Com os incentivos certos, tanto os sistemas de saúde como as empresas que adotam a IA nos seus processos mais enfadonhos estariam a abrir uma janela para um futuro menos dispendioso, mais eficiente e mais capaz do que o atual.
IAs que não estão prontas
E o que podemos adivinhar neste momento sobre as Elizas do futuro, capazes de cuidar de um paciente, diagnosticá-lo e prescrever decisões de saúde?
Em todas as áreas de desenvolvimento da Inteligência Artificial existem fases de maturação que vão desde a formação inicial supervisionada por humanos até um nível de desempenho autónomo em que serão capazes de superar o desempenho humano.
Na área da condução autónoma de veículos, por exemplo, há dez anos que nos dizem que a autonomia total, o que é tecnicamente conhecido como Nível 5, chegará dentro de um ou dois anos. A realidade é mais teimosa. É por isso que não existem carros autónomos nas nossas ruas e autoestradas e ninguém no mundo é capaz de garantir quando os veremos.
Neste tipo de desenvolvimento – carros autónomos, novos medicamentos, etc. – há uns 2 ou 3 por cento finais de optimização que são extraordinariamente caros de alcançar. E isso pode nunca ser alcançado.
Voltemos ao campo da medicina. Existem áreas de diagnóstico médico nas quais a IA pode ser mais precisa do que os humanos. Isso ocorre, por exemplo, na detecção de alguns tipos de câncer. O Google Deep Mind, modelo voltado para análise de grandes volumes de dados, é capaz de revelar tumores que os profissionais não conseguem enxergar.
Mas projetos ainda mais promissores na área da saúde, como a aceleração da descoberta de novos medicamentos, estão a uma distância temporal imprevisível. A Big Pharma investirá US$ 50 bilhões nos próximos 5 anos, de acordo com o banco de investimento Morgan Stanley, para conseguir isso. Eles vão conseguir? É possível, mas não sabemos.
Quanto à promessa do médico virtual, estamos provavelmente entre 3 e 5 anos do aparecimento de chatbots com critérios profissionais e um nível de conhecimento superior ao de um ser humano. Será utilizado primeiro por profissionais e comissões médicas para apoiar a tomada de decisões. É fácil imaginar que mais tarde, com supervisão adequada por parte das autoridades, surgirão serviços de segunda opinião baseados em IA para os próprios pacientes.
São versões da IA que nos surpreendem na versão demo.
Mas onde acredito que é mais prudente, mais benéfico e mais urgente tomar decisões para melhorar a saúde é no domínio da gestão. Lá, a IA cumprirá suas promessas.
Gustavo Entrala Experto en Estrategias de Innovación, consejero de empresas y senior Advisor de LLYC
