O Impacto dos LLMs (Large Language Models) na Área de Saúde
Tal como os estetoscópios e os raios X revolucionaram a medicina no seu tempo, a era da Inteligência Artificial e da aprendizagem de máquina chegou, prometendo outra mudança transformadora na área de saúde.
Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLMs) oferecem o potencial para remodelar profundamente a prestação de serviços de saúde. A sua capacidade de aprender, adaptar e automatizar processos complexos apresenta uma solução promissora para aumentar a eficiência clínica e melhorar os resultados dos tratamentos médicos.
Alguns exemplos de como os LLMs podem impactar os serviços de saúde incluem:
1- Rotulagem e Codificação de Dados: LLMs podem ser treinados para rotular textos usando ontologias médicas, transformando documentos em tabelas estruturadas com mais rapidez e precisão do que métodos mais antigos. Um modelo pode ser construído para identificar termos-chave em um texto e mapeá-los para diversas ontologias clínicas, incluindo condições médicas, terapias, biomarcadores e muito mais. Isto poderia potencialmente revolucionar a forma como a documentação de registros médicos é feita.
2- Recuperação de Dados: LLMs podem ser usados para recuperar dados perdidos de pacientes em textos não estruturados. Em um estudo recente, um modelo foi capaz de recuperar 31% dos dados perdidos dos pacientes (altura, peso, pressão arterial), levando a um conjunto de dados menos tendencioso para a análise dos resultados dos pacientes.
3- Privacidade do Paciente: Os LLMs podem ser treinados para identificar, redigir e sinalizar informações protegidas ou informações de identificação pessoal. Esta abordagem à privacidade pode ser mais eficaz do que os métodos anteriores e pode evitar a perda de dados clínicos vitais durante o processo de análise.
4- Recrutamento Para Ensaios Clínicos: LLMs podem ajudar a expandir o conjunto potencial de pacientes recrutáveis para ensaios clínicos, combinando os critérios do ensaio com os atributos do paciente nos registros médicos eletrônicos. Mais importante ainda, eles podem ser melhor integrados ao fluxo de trabalho onde um fornecedor pode fazer uma recomendação de forma proativa.
5- Comunicação com o Paciente: Os LLMs podem ajudar os médicos a responder às perguntas básicas dos seus pacientes sobre saúde ou sobre os medicamentos que estão tomando.
Embora o potencial seja imenso, a implantação de LLMs na área de saúde vem com o seu conjunto único de considerações éticas, legais e de segurança.
Para aproveitar com segurança o seu potencial, é essencial o estabelecimento de um quadro regulamentar robusto. É aqui que agências como a Food and Drug Administration (FDA) dos EUA estão entrando em cena.
À medida que pensamos em integrar os LLMs na estrutura da prestação de serviços de saúde, eles acabarão por se tornar parte do conjunto de ferramentas médicas como qualquer medicamento, dispositivo terapêutico ou dispositivos mais recentes com IA. Como tal, devem ser submetidos a um nível de escrutínio e regulamentação semelhante a estes produtos médicos básicos.
A FDA, com as suas diretrizes estabelecidas para a aprovação de medicamentos e dispositivos, está posicionada para alargar o seu âmbito regulamentar aos LLMs. Um quadro regulamentar abrangente garantirá que estas ferramentas poderosas não sejam apenas tecnologicamente sólidas, mas também seguras, eficazes e eticamente sólidas na sua aplicação.
Esse processo pode ser semelhante às fases de aprovação de medicamentos, envolvendo testes rigorosos, ensaios clínicos e vigilância pós-comercialização para monitorizar o desempenho e resolver quaisquer problemas imprevistos. Devemos avaliar os benefícios potenciais dos LLMs em relação aos riscos potenciais, com o objetivo final de maximizar a segurança do paciente e a qualidade do atendimento.
Os LLMs vão automatizar tarefas e provavelmente algumas profissões serão extintas. Mas como pode ser visto, muitas outras profissões irão surgir.
Além disso, o regulamento deve considerar as implicações éticas da implantação do LLM. Isto inclui, mas não está limitado ao consentimento do paciente, privacidade de dados e viés algorítmico. Um sistema de IA transparente e responsável é fundamental para promover a confiança entre médicos e pacientes, abrindo caminho para uma adoção generalizada.
Embora a promessa dos LLMs seja inegável, a tarefa de integrá-los aos serviços de saúde não é tão simples como apertar um botão. Na verdade, um estudo de 2019 mostra que a maioria dos médicos de clínica geral considera o potencial da IA limitado.
É essencial uma abordagem cuidadosa e faseada, concebida para minimizar a interrupção dos fluxos de trabalho clínicos existentes. A formação adequada e o apoio contínuo aos prestadores de serviços de saúde também serão fundamentais para garantir que possam utilizar eficazmente estas novas ferramentas.
O futuro da saúde reside no aproveitamento de tecnologias como os LLMs para melhorar a capacidade dos médicos de prestar serviços de alta qualidade. No entanto, este caminho deve ser trilhado com cautela, sustentado por diretrizes regulatórias robustas para garantir uma utilização segura e eficaz.
À medida que estamos à beira desta nova era emocionante na área da saúde, é hora de abraçar a promessa do aprendizado de máquina e, ao mesmo tempo, priorizar a segurança e o bem-estar dos pacientes.
Pensando nisso, e para ajudar a capacitar a próxima geração de profissionais habilitados a trabalhar com IA, a DSA lançou a Formação IA Aplicada à Medicina 4.0 (FIAMED 4.0), bem como o Programa de Pós-Graduação em Data Science e Inteligência Artificial Aplicada à Saúde.
Equipe DSA
Referências: