A inteligência artificial (IA) é o assunto do momento na área da saúde atualmente, apresentando-se como solução para diversos problemas enfrentados no setor e, agora, também pode contribuir para a formação médica acadêmica.
Esse foi um dos assuntos discutidos no Future of Digital Health International Congress (FDHIC), que ocorreu na Hospitalar 2024. Saiba como a IA está moldando o futuro dos médicos no século XXI.
Transformando a educação médica na era da IA
A inteligência artificial está revolucionando a educação médica. As ferramentas de IA não apenas estão introduzindo novos métodos de ensino, mas também redefinindo as habilidades necessárias para os futuros médicos.
O conceito de “matética” foi mencionado, enfatizando a habilidade de aprender a aprender, uma competência essencial para aproveitar o potencial da IA na medicina. Este conceito enfatiza a importância de desenvolver habilidades de aprendizado contínuo e adaptativo, permitindo que os profissionais se mantenham atualizados com as constantes inovações tecnológicas.
Além de novas metodologias, a IA proporciona simulações avançadas e personalizadas, permitindo que estudantes pratiquem em ambientes virtuais que replicam situações clínicas reais. Esses cenários possibilitam uma aprendizagem mais interativa e prática, preparando melhor os alunos para desafios reais. A capacidade de realizar diagnósticos precisos e planejar tratamentos eficazes é amplamente aumentada pelo uso dessas tecnologias.
Entretanto, também foi observado desafios significativos na implementação dessas inovações. No Brasil, especialmente, a inclusão da IA nos currículos acadêmicos ainda é um tema subdiscutido. Existe uma urgência em adaptar os métodos de ensino para preparar os estudantes de medicina para um ambiente que integra tecnologia avançada de forma eficaz.
IA na prática médica: desafios e oportunidades
Os palestrantes ilustraram casos práticos do uso da IA na prática médica atual. Desde assistentes médicos baseados em IA, como scribes virtuais, até o uso de chatbots para interpretar laudos médicos, a tecnologia está cada vez mais presente no cotidiano clínico. A IA auxilia na triagem de pacientes, no gerenciamento de dados e na automação de tarefas administrativas, permitindo que os médicos foquem mais no cuidado direto ao paciente.
No entanto, a diferença de idade entre os profissionais ainda é uma barreira. Enquanto médicos jovens tendem a adotar rapidamente essas ferramentas, os mais experientes podem enfrentar resistência, destacando a necessidade de uma transição cuidadosa e educativa. A resistência pode ser atribuída à falta de familiaridade com a tecnologia ou ao receio de que a IA possa substituir a expertise humana. Portanto, programas de treinamento e workshops são essenciais para facilitar essa transição e promover uma compreensão mais profunda dos benefícios e limitações da IA.
Desafios e oportunidades para a adaptação
A discussão também abordou a resistência natural à adoção da IA tanto por médicos quanto por pacientes. No entanto, à medida que os benefícios da IA se tornam mais evidentes, a aceitação está gradualmente crescendo. Ferramentas de IA que melhoram a precisão diagnóstica e aumentam a eficiência no atendimento estão ajudando a construir confiança entre os profissionais de saúde e os pacientes.
Durante o congresso, os participantes ressaltaram que a academia médica precisa urgentemente revisar seus currículos para refletir essa nova realidade tecnológica. A formação médica atual, muitas vezes baseada em métodos tradicionais, precisa evoluir para integrar novas habilidades e a capacidade de utilizar tecnologias emergentes de forma ética e eficaz. Além de habilidades técnicas, é crucial ensinar pensamento crítico e avaliação ética, preparando os médicos para questionar e validar os resultados gerados por IA.
Vamos continuar essa discussão no HIS – Healthcare Innovation Show? O evento reúne as principais tendências de tecnologia em saúde e discute o que falta para que o setor evolua. Garanta já a sua vaga!
Créditos: este conteúdo foi gerado, pelas plataformas ChatGPT 3.5 e Elysia, a partir do material bruto do FDHIC.
Revisão: Juliana Santos, analista de conteúdo do Saúde Business.