A inteligência artificial (IA) já é utilizada em unidades de terapia intensiva (UTIs), onde analisa informações de prontuários médicos eletrônicos em tempo real. Através da comparação de dados de exames e sinais vitais, o algoritmo é capaz de prever, por exemplo, estados sépticos horas antes do surgimento dos primeiros sinais no paciente no leito. Esta tecnologia também alerta a equipe médica sobre crises e instabilidade do estado do paciente com uma antecedência de cinco a quinze minutos.
A capacidade de transformar dados estáticos de computador em um sistema contínuo de alerta pode mudar drasticamente o funcionamento dos hospitais. Como obter tempo para o desenvolvimento de complicações permite que a equipe médica intervenha mais rapidamente, a IA tem potencial para reduzir as taxas de mortalidade e complicações graves em UTIs.
Atualmente, os hospitais geram enormes volumes de dados que muitas vezes permanecem despercebidos nos sistemas de computador. Em entrevista à Olhar Digital, o Dr. Sérgio Naves, cardiologista e intensivista, explica que os sistemas de gestão hospitalar acumulam constantemente históricos médicos, frequência cardíaca, pressão arterial e resultados de exames.
No entanto, sem uma ferramenta inteligente, a instituição não consegue transformar essa massa de arquivos em conclusões práticas sobre o estado real do paciente. É nesse cenário que os algoritmos demonstram sua utilidade.
O Dr. Naves enfatiza que a IA pode ler tabelas de dados em tempo real e prever condições graves antes mesmo que os sintomas se tornem visíveis. O especialista, que também é coordenador médico no Hospital Unicamp, observa: «Existem algoritmos que detectam sepse em seis horas e instabilidade hemodinâmica em cinco a quinze minutos antes do aparecimento de sinais clínicos padrão».
Este progresso no monitoramento digital é confirmado por pesquisas científicas internacionais. Um estudo publicado na revista Nature e conduzido por pesquisadores do Google mostrou que os sistemas de IA podem analisar prontuários médicos e históricos de saúde, ajudando os médicos a tomar decisões complexas sobre o acompanhamento dos pacientes.
Além disso, um artigo publicado na BMJ Innovations aponta que os hospitais estão substituindo medições manuais e periódicas por monitoramento automatizado contínuo realizado por software.
Apesar das vantagens, a aplicação desta tecnologia envolve riscos operacionais. O intensivista adverte que a IA hospitalar enfrenta problemas como modelos de baixa precisão, calibração incorreta para diferentes grupos populacionais e alta taxa de falsos alarmes (o que também ocorre durante tempestades solares).
Uma pesquisa na BMJ Innovations confirma que, se o sistema emitir frequentemente alertas errôneos, as equipes médicas correm o risco de sofrer fadiga de alerta e ignorar emergências reais.
Além das falhas técnicas, existem limitações práticas que o programa não pode superar. O algoritmo calcula a probabilidade de ocorrência de uma complicação, mas ele não realiza um diagnóstico sintético nem determina a causa exata do problema. A avaliação de riscos para a saúde do paciente e a escolha das próximas ações ainda exigem experiência e raciocínio humano no local.
A fronteira torna-se ainda mais clara diante dos dilemas humanos e éticos. Naves aponta que o software não possui a capacidade de tomar decisões sobre o fim da vida, nem pode assumir responsabilidade ética e legal pelo tratamento. O modelo ideal reside na parceria entre a inteligência artificial, que analisa os dados, e o julgamento clínico, visto que este inclui a ética e o aspecto humano do relacionamento entre médico e paciente.
Em resumo, deve-se entender que os dados científicos e a prática diária dos hospitais mostram que a IA atua como um assistente avançado de dados. A ferramenta identifica perigos invisíveis no computador horas antes. No entanto, a interpretação do estado, a tomada de decisões sutis e a participação humana ainda dependem da visão e sensibilidade do médico.