A inteligência artificial (IA) tem o potencial de revolucionar a indústria da saúde, abordando desigualdades de saúde e melhorando os resultados de saúde pública. As organizações de saúde estão explorando cada vez mais a capacidade da IA de lidar com determinantes sociais da saúde (DSS), que são fatores não médicos que impactam significativamente os resultados de saúde. Esses determinantes incluem estabilidade econômica, acesso à educação, ambiente do bairro e construído, e contexto social e comunitário.
Ao aproveitar a IA, as organizações de saúde podem analisar vastas quantidades de dados, incluindo informações não estruturadas de notas de médicos e registros de saúde. Essa análise permite identificar e abordar os fatores ocultos que contribuem para a saúde dos pacientes. Modelos de previsão que combinam dados de sinistros com DSS mostraram promessa em melhorar a estratificação de riscos e informar intervenções direcionadas para populações em risco.
FAQ
1. O que são desigualdades de saúde?
Desigualdades de saúde, que se referem às diferenças nos resultados de saúde entre diferentes grupos demográficos, tornam-se desigualdades de saúde quando são impulsionadas por condições sociais sistêmicas como pobreza e racismo. Essas desigualdades podem ser mapeadas em vários DSS que influenciam a forma como as pessoas vivem e envelhecem.
2. Por que é importante rastrear os DSS?
O rastreamento dos DSS permite que os prestadores de cuidados de saúde e instituições identifiquem os fatores ocultos que contribuem para a saúde de seus pacientes. Ao entender esses determinantes sociais, os prestadores de cuidados de saúde podem adaptar os cuidados para atender necessidades específicas, conectar os pacientes a serviços sociais apropriados e abordar necessidades sociais não atendidas. Exemplos de iniciativas bem-sucedidas incluem programas de carona para transportar pacientes para consultas e fornecer filtros HEPA gratuitos em áreas fortemente poluídas.
3. Como a IA ajuda?
Os modelos de IA são estruturas matemáticas ou algoritmos que permitem que os computadores realizem tarefas complexas e tomem decisões com base em dados processados continuamente. Estudos mostraram que os modelos de IA podem localizar e organizar efetivamente dados de DSS a partir de notas de médicos baseadas em texto, superando as capacidades de captura de códigos de Classificação Internacional de Doenças (CID) de médicos.
Os modelos de IA também foram usados para desenvolver modelos de estratificação de riscos que extraem dados de várias fontes, incluindo fatores de DSS, para identificar pacientes com maior risco de hospitalizações. Essa identificação precoce permite a alocação eficiente de recursos de gerenciamento de cuidados.
4. Existem riscos?
Embora a IA tenha um grande potencial, existem riscos e desafios que precisam ser abordados. Uma das preocupações principais é a presença de vieses humanos em algoritmos de IA. É crucial garantir que esses vieses, que podem perpetuar o racismo e o classismo, não sejam reforçados em ambientes de saúde. Procedimentos e políticas éticas, incluindo a obtenção de consentimento explícito dos pacientes quanto ao uso de seus dados, podem ajudar a mitigar esses vieses.
O acesso à tecnologia de IA também é uma questão crítica. Populações de baixa renda podem se beneficiar mais dos modelos de IA, mas podem não ter acesso a eles devido aos custos de implementação e manutenção, bem como aos requisitos de infraestrutura técnica. Inovações que reduzem custos mantendo a eficácia são necessárias para garantir acesso equitativo às tecnologias de saúde baseadas em IA.
Além disso, os modelos de IA devem ser adaptáveis e capazes de considerar diferenças regionais, de idade, de gênero e de histórico médico. A incorporação de dados diversos durante as fases de programação e treinamento pode ajudar a lidar com o risco de alteração de dados e melhorar a aplicabilidade dos modelos em diversas populações.
Em conclusão, a IA tem o potencial de transformar a saúde ao abordar desigualdades de saúde e melhorar os resultados de saúde pública. No entanto, é crucial navegar pelos riscos associados aos vieses, às barreiras de acesso e às limitações de dados para garantir que a IA beneficie a todos, independentemente de seu status socioeconômico ou localização.
