Como a IA mudará os cuidados de saúde da Nova Zelândia e o que precisamos acertar primeiro

Imagine o seguinte: um novo vírus está a espalhar-se rapidamente por todo o país, resultando numa epidemia. O governo introduz mandatos de vacinação e está disponível uma escolha de diferentes vacinas.

Mas nem todos estão recebendo a mesma vacina. Ao se inscrever para a vacinação, você recebe um frasco com instruções para enviar uma amostra de sua saliva ao laboratório mais próximo. Poucas horas depois, você recebe uma mensagem informando qual vacina você deve tomar. Seu vizinho também se inscreveu para vacinação. Mas a vacina deles é diferente da sua.

Agora vocês dois estão vacinados e protegidos, embora cada um tenha recebido suas vacinas dependendo de “quem você é”. Sua genética, idade, sexo e uma infinidade de outros fatores são capturados em um “modelo” que prevê e determina a melhor opção para protegê-lo do vírus.

Tudo soa um pouco como ficção científica. Mas desde a descodificação do genoma humano em 2003, entrámos na era da prevenção precisa.

A Nova Zelândia tem um programa de triagem neonatal de longa data. Isto inclui máquinas de sequenciamento de genoma disponíveis em todo o país e um serviço de saúde genética. Programas como estes abrem as possibilidades da genómica da saúde pública e da saúde pública de precisão para todos.

A expansão adicional destes programas, bem como a expansão da utilização da inteligência artificial e da aprendizagem automática para permitir uma mudança para cuidados preventivos mais personalizados, mudará a forma como os cuidados de saúde pública são prestados.

Ao mesmo tempo, estes desenvolvimentos levantam preocupações mais amplas sobre a escolha individual versus o bem maior, a privacidade pessoal, e quem é responsável pela protecção dos neozelandeses e das suas informações de saúde.

O que é prevenção de precisão?

Pense na prevenção de precisão (também conhecida como prevenção personalizada) como uma acção de saúde pública adaptada ao indivíduo e não a grupos mais vastos da sociedade.

Estes cuidados de saúde direcionados são alcançados através do equilíbrio de uma série de variáveis ​​(incluindo os seus genes, história de vida e ambiente) com os seus riscos (incluindo tudo o que muda dentro de si à medida que envelhece).

Embora os avanços na genómica tornem possível a prevenção precisa, os algoritmos de aprendizagem automática alimentados pelos nossos dados pessoais tornaram-na mais próxima da realidade.

Geramos dados sobre nós mesmos todos os dias – por meio de mídias sociais, smartwatches e outros dispositivos vestíveis – ajudando a treinar algoritmos para combinar medidas de prevenção médica com indivíduos.

Combine tudo isso com a modelagem preditiva baseada em IA e você terá um sistema que pode prever o estado atual e futuro da sua saúde com um nível assustador de precisão e ajudá-lo a tomar medidas para prevenir doenças.

Segurança e atraso

O Conselheiro Científico Chefe do Primeiro Ministro publicou recentemente um relatório mapeando o cenário da inteligência artificial e do aprendizado de máquina na Nova Zelândia nos próximos cinco anos.

Embora os autores do relatório não tenham feito referência específica à “prevenção de precisão”, eles incluíram exemplos dessa abordagem, como a mamografia aumentada por visão computacional.

Mas, como sugere o relatório, a adoção tende a ficar aquém do ritmo da inovação em IA. A Te Whatu Ora–Health New Zealand também não aprovou grandes modelos de linguagem emergentes e ferramentas generativas de inteligência artificial como seguras e eficazes para utilização nos cuidados de saúde.

Isso significa que práticas generativas de prevenção de precisão baseadas em IA, como IA conversacional para mensagens de saúde pública, podem ter que esperar antes de serem consideradas seguras para uso.

Avance com cautela

Há muitos motivos para nos entusiasmarmos com as perspectivas do uso da inteligência artificial e do aprendizado de máquina no início de uma nova era de prevenção de precisão e saúde preventiva. Mas, ao mesmo tempo, devemos moderar esta situação com cautela.

A inteligência artificial e a aprendizagem automática podem aumentar o acesso e a utilização dos cuidados de saúde, reduzindo as barreiras ao conhecimento médico e reduzindo o preconceito humano. Mas as agências governamentais e médicas precisam de reduzir as barreiras relacionadas com a literacia digital e o acesso a plataformas online.

Para aqueles com acesso limitado a recursos online ou com literacia digital limitada, a já existente desigualdade de acesso aos cuidados e à saúde poderá piorar.

A inteligência artificial também tem um impacto ambiental significativo. Um estudo descobriu que vários grandes modelos comuns de IA podem emitir mais de 270.000 toneladas de dióxido de carbono durante seu ciclo de vida.

Finalmente, a tecnologia é um cenário em mudança. Os defensores dos cuidados de saúde de precisão devem ter cuidado com as crianças e as comunidades marginalizadas e com o seu acesso aos recursos. Manter a privacidade e a escolha é essencial – todos devem estar em posição de controlar o que partilham com os agentes de IA.

No final, cada um de nós é diferente e todos temos necessidades diferentes para a nossa saúde e para as nossas vidas. Transferir mais pessoas para cuidados preventivos através de cuidados de saúde de precisão reduzirá os encargos financeiros para o sistema de saúde.

Mas, como enfatiza o relatório do diretor científico do primeiro-ministro, os algoritmos de aprendizado de máquina são um campo emergente. Precisamos de mais educação e conscientização pública antes que a tecnologia se torne parte de nossa vida cotidiana.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.