A inteligência artificial (IA) é frequentemente apontada como a próxima fronteira na área da saúde, prometendo revolucionar a forma como diagnosticamos, tratamos e gerenciamos doenças. Mas, como qualquer ferramenta poderosa, seu impacto depende de como — e para quem — ela é usada. Discussões recentes entre especialistas em saúde global trouxeram uma mensagem crucial para o centro das atenções: a IA pode reduzir as desigualdades em saúde global, mas somente se a equidade estiver no coração do seu desenvolvimento e implementação.
Imagine um médico trabalhando em uma vila remota, longe do especialista mais próximo. Com aplicativos móveis alimentados por IA, esse médico poderia ter a expertise dos melhores cardiologistas e pneumologistas do mundo na ponta dos dedos, pronto para ajudar em casos complexos. Isso não é ficção científica — é a visão de Alexandre Chiavegatto Filho, professor de aprendizado de máquina em saúde na Universidade de São Paulo. Sua equipe já está desenvolvendo ferramentas que permitem aos médicos da linha de frente acessar suporte de IA por meio de smartphones, mesmo em locais sem prontuários eletrônicos.
Jiho Cha, parlamentar e médico sul-coreano, compartilha uma esperança semelhante. Ele vê a IA como uma forma de ampliar os serviços de saúde em contextos frágeis, onde médicos são escassos e os sistemas de saúde estão sobrecarregados. Combinando IA com tecnologias de fintech e blockchain, Cha acredita que podemos melhorar o financiamento e a entrega de serviços de saúde, tornando-os mais eficientes e transparentes.
Mas há um porém. Ambos os especialistas alertam que, se a IA for deixada sem controle, ela pode, na verdade, ampliar as desigualdades que pretende reduzir. Algoritmos treinados com dados de populações mais ricas frequentemente têm desempenho ruim para grupos de baixa renda, potencialmente deixando os mais vulneráveis para trás. Como Filho adverte, “Se você deixar a IA sozinha, provavelmente ela vai aumentar a desigualdade.”
Então, como garantir que a IA funcione onde é mais necessária? A resposta está na diversidade e acessibilidade. Os sistemas de IA devem ser treinados com dados localmente relevantes, refletindo as realidades de diferentes comunidades. Eles também devem ser projetados para funcionar em ambientes com poucos recursos, onde a infraestrutura digital pode ser limitada.
Pontos de Ação:
- Investir na coleta de dados locais: Incentivar o desenvolvimento de conjuntos de dados que representem populações diversas, especialmente aquelas em regiões carentes.
- Apoiar a infraestrutura digital: Garantir que as unidades de saúde em áreas de poucos recursos tenham as ferramentas e conectividade necessárias para usar soluções de IA.
- Promover políticas inclusivas: Os formuladores de políticas devem priorizar a equidade nas regulamentações de IA, garantindo que as novas tecnologias sejam acessíveis e benéficas para todos.
- Fomentar a colaboração entre setores: Combinar IA com fintech e blockchain pode desbloquear novas formas de financiar e entregar serviços de saúde, especialmente em contextos frágeis.
A oportunidade é enorme, mas a responsabilidade também. Colocando a equidade no centro da inovação em IA, podemos usar a tecnologia para fechar as lacunas em saúde — em vez de ampliá-las.
Resumo dos Pontos Principais:
- A IA pode tornar o atendimento especializado acessível em áreas remotas e carentes.
- Sem supervisão cuidadosa, a IA corre o risco de aumentar as desigualdades em saúde.
- Treinar a IA com dados diversos e locais é essencial para resultados equitativos.
- Combinar IA com fintech e blockchain pode melhorar a entrega e o financiamento da saúde.
- Formuladores de políticas e inovadores devem priorizar a equidade para garantir que a IA beneficie a todos.