O impacto comercial da Inteligência Artificial generativa na saúde

Inteligência Artificial generativa na saúde
(Foto: Freepik)

Nos meses desde que o ChatGPT entrou pela primeira vez na consciência global, o “hype” extremo sobre suas possibilidades de transformação foi recebido com previsões intensas sobre seus riscos potenciais. Afinal, qual a suposição correta?

Como sempre, em tais pontos de ruptura, a resposta é nenhuma das duas. O ChatGPT representa uma nova e poderosa aplicação de tecnologia avançada, porém parece que seu impacto no mundo dos negócios será gradual, uma vez que o ChatGPT não é uma inovação de espécie única, como às vezes parece, e não irá reinventar instantaneamente uma centena de ocupações.

É verdade que a fluidez e a naturalidade do texto que o ChatGPT cria são superiores às versões anteriores da Inteligência Artificial ​​generativa, mas é uma diferença de grau e não de tipo. A OpenAI considera o ChatGPT-3 comum em uma série de lançamentos iterativos, ficando surpresa com sua surpreendente recepção cultural. Na verdade, eles lançaram recentemente o GPT-4 como um sucessor novo e aprimorado.

Isso deve nos dizer algo importante. Os eventos dos meses anteriores são, em última análise, uma parada em uma jornada de longo prazo rumo à integração da IA ​​na vida cotidiana. Podemos ter chegado a um momento significativo em termos de interesse público em IA, no entanto, a própria tecnologia de IA generativa tem muito mais a avançar antes de se tornar fundamentalmente disruptiva para setores como finanças, mídia, educação e assim por diante.

Dito disto, existem nichos da indústria onde o ChatGPT começará a ter um impacto imediato. Os profissionais há muito tempo usam a tecnologia de IA para verificação ortográfica e revisão gramatical de seus e-mails. Por este motivo, é fácil imaginar que o ChatGPT se tornará rapidamente uma ferramenta para redigir e-mails a partir de uma série de informações básicas. Nesse sentido, o recente lançamento de produtos da Grammarly é provavelmente apenas o primeiro de muitos nos próximos meses.

Nos bastidores, é provável que o ChatGPT seja integrado às ferramentas de fluxo de trabalho, como os prontuários eletrônicos (PEP) usados ​​pelos hospitais. Os médicos precisam assimilar rapidamente uma grande quantidade de informações dos PEPs sobre seus pacientes, incluindo seu histórico médico, comorbidades, genética e muito mais ao diagnosticá-los e, à medida que o volume de pacientes aumenta, a necessidade de fazer isso também cresce rapidamente em importância.

Da mesma forma que as ferramentas de voz para texto baseadas em IA, como a Nuance, ajudaram a transformar a maneira como os médicos escrevem as anotações dos pacientes, o ChatGPT provavelmente transformará a maneira como eles ingerem informações dos PEPs.

E há lugares no cenário de mídia onde o ChatGPT provavelmente começará a causar um impacto imediato (e possivelmente oculto) – com o volume de artigos publicados na internet sempre aumentando e o número de escritores e jornalistas profissionais empregados por jornais, revistas e outras publicações sempre encolhendo, não precisa de muita imaginação para visualizar como algumas organizações midiáticas procurarão fazer o impossível.

Mas as ramificações mais profundas do ChatGPT ocorrerão em um período de anos, não meses, à medida que indústrias maduras transformam ideias em experimentos, experimentos em produtos e produtos em mercados. As empresas de software de assistência médica, como a minha, encontrarão maneiras de acelerar significativamente seu impacto nos resultados dos pacientes e na educação clínica por meio de IA generativa, mas o farão de maneira metódica e cuidadosa, porque entendem que as informações e soluções que fornecem, abordam questões de qualidade de vida e até a sobrevivência de pacientes em todo o mundo.

À medida que essa dinâmica se desenrola – ao passo que o potencial da IA ​​generativa é filtrado pelo rigor estrutural e pelo foco profundo no cliente de empresas com décadas de experiência e reputação em vários mercados profissionais – estou confiante de que descobriremos que seu impacto líquido é bastante positivo.

Não é que os pessimistas não tenham preocupações viáveis. Claro, se os alunos começarem a usar IA para escrever suas redações, eles não aprenderão de fato. Se os livros de medicina forem escritos com IA, eles estarão repletos de erros que ameaçarão a vida. Se os artigos de notícias forem escritos apenas por IA, a escala de desinformação no mundo se expandirá exponencialmente. Não queremos nenhuma dessas coisas.

Mas acredito que as estruturas que sustentam a maioria das indústrias são robustas o suficiente para colocar as proteções necessárias no lugar. As instituições de ensino superior já estão experimentando elaborar redações em sala de aula, em vez de levá-las para casa, a fim de eliminar o papel do ChatGPT, ou estão considerando uma maneira de redesenhar currículos para colocar menos ênfase em redações e mais em diálogo e argumentação. Editores de livros médicos estão trabalhando com tecnologias estabelecidas para desenvolver ferramentas que identificam com precisão quando o texto é originário de IA e não de uma pessoa.

A desinformação é, infelizmente, uma questão difícil de solucionar, mas as empresas tradicionais, através das quais a maioria das pessoas obtém as suas notícias, irão aplicar normas editoriais rigorosas ao seu trabalho – porque a sua marca depende disso – e é de se esperar que as empresas de redes sociais, sob pressão da sociedade e do governo, passem a dar mais importância à confiança do que à escala. De um modo geral, os cenários apocalípticos são exagerados.

O que vale mais a pena pensar são as formas surpreendentes de “efeito borboleta” através das quais a Inteligência Artificial generativa pode espalhar os seus benefícios pelas indústrias. Um exemplo, muito próximo de mim, é a pesquisa médica.

Hoje, médicos de todos os países do mundo enviam trabalhos de pesquisa potencialmente significativos sobre tópicos médicos que vão desde obstetrícia, a oncologia e revistas de prestígio, mas a realidade é que a maioria dos trabalhos publicados ainda vem dos EUA, Europa e China.

Por que tão poucos artigos publicados fora dessas regiões? Existem causas estruturais, é claro, mas uma parte surpreendentemente grande do motivo é a qualidade do inglês em muitos artigos de fora dos países tradicionais de pesquisa.

O que há de errado nisso é que, em alguns periódicos, 50/70% dos trabalhos de pesquisa enviados são rejeitados pelos editores imediatamente, independentemente da qualidade da pesquisa em si, por causa do estilo pobre de redação dos artigos em inglês (e o inglês é o padrão língua internacional de comunicação médica).

Afinal, a IA generativa poderia ajudar pesquisadores de países subdesenvolvidos a transformar pesquisas viáveis ​​em artigos de qualidade profissional que teriam mais chances de serem aceitos em periódicos de prestígio?

Acho que a resposta é claramente sim – um estudo recente indicou que 20% dos pesquisadores já acessam a geração anterior de ferramentas de aprimoramento de linguagem habilitadas por IA para melhorar a clareza de sua produção de pesquisa – e o resultado seria uma melhoria material não apenas na abrangência global do intercâmbio de pesquisas médicas, mas também nos desfechos de pacientes em todo o mundo, porque insights clínicos inovadores não se limitam a um punhado de países.

Este é um exemplo potencialmente emocionante do meu próprio setor; especialistas em outros segmentos certamente terão seus próprios cenários comparáveis. Quando a fumaça se dissipar, acho que descobriremos que o ChatGPT é, contraintuitivamente, mais significativo do que seu “hype”.

 Inteligência Artificial generativa na saúde
Vikram Savkar

* Vikram Savkar é o Vice-Presidente Sénior e Diretor Geral do Segmento de Medicina de Aprendizagem, Pesquisa e Prática de Negócios da Wolters Kluwer.

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