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A ética dos algoritmos e seus impactos na saúde

A inteligência artificial não é o amanhã, é o hoje. E precisamos usá-la de forma correta

Por Carlos Eduardo Gouvêa e Filipe Venturini Signorelli, do Instituto Ética Saúde*
13 out 2024, 10h01
dados de saúde
Da mesma forma que as lojas online sugerem produtos ao consumidor, uma IA pode usar uma base de dados bem estruturada para sugerir diagnósticos e condutas aos profissionais de saúde (Foto: Markus Spiske/Unsplash/Divulgação)
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A crescente complexidade dos sistemas digitais e a onipresença da inteligência artificial (IA) têm gerado uma discussão aprofundada sobre a ética dos algoritmos ou algorethics. Este conceito aborda a responsabilidade moral e social no desenvolvimento e uso de algoritmos. Na saúde, especialmente, o impacto é direto em aspectos críticos da vida humana.

O termo surgiu com força no início do ano passado, no Vaticano, após encontro entre representantes do judaísmo, cristianismo e islamismo, que lançaram conjuntamente um apelo em favor do desenvolvimento ético da IA. O Papa Francisco pediu que “a algorética, ou seja, a reflexão ética sobre o uso de algoritmos, esteja cada vez mais presente não apenas no debate público, mas também no desenvolvimento de soluções técnicas”.

Globalmente, o assunto tem se tornado pauta para legisladores, pesquisadores e empresas de tecnologia. Organizações como a União Europeia e o Fórum Econômico Mundial têm promovido diretrizes e regulamentações para assegurar que os algoritmos sejam usados de maneira responsável e justa.

Nos Estados Unidos, debates sobre o tema têm influenciado políticas públicas e a criação de novas leis destinadas a proteger os cidadãos contra práticas discriminatórias e invasivas.

No Brasil, a preocupação também tem ganhado atenção. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), em vigor desde 2020, é um reflexo desse movimento. Ela estabelece regras rigorosas sobre a coleta, processamento e armazenamento de dados pessoais, com o objetivo de proteger a privacidade dos cidadãos e garantir que o uso adequado dos dados individuais.

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+Leia também: Transformação digital para um sistema de saúde mais eficiente e humanizado

Saúde envolve dados muito sensíveis

A aplicação da ética dos algoritmos na saúde é crucial devido à natureza sensível dos dados envolvidos e à interferência na vida das pessoas. A inovação tecnológica tem o potencial de transformar significativamente a saúde, com diagnósticos mais precisos até tratamentos personalizados e eficientes.

No entanto, sua implementação exige cuidados rigorosos para evitar consequências negativas.

O Instituto Ética Saúde iniciou conversas, recentemente, com a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), para que o tema seja tratado com mais atenção dentro de um esforço coletivo de melhoria contínua da jornada do paciente.

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Inclusive, algorethics será pauta na revisão, ainda em 2024, do Marco de Consenso Brasileiro para a Colaboração Ética Multissetorial na Área da Saúde, pelo Instituto Ética Saúde e entidades setoriais.

São muitos os pontos de atenção:

1. Proteção de dados dos pacientes

Os algoritmos usados em saúde frequentemente lidam com grandes volumes de dados pessoais e clínicos, tornando essencial garantir a proteção dessas informações. Várias medidas devem ser adotadas para evitar a exposição indevida e proteger a privacidade dos indivíduos. Entre elas:

Anonimização de dados: Sempre que possível, os dados devem ser anonimizados para que a identidade dos pacientes não possa ser rastreada;

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Segurança da informação: Sistemas de armazenamento e processamento de dados devem implementar criptografia e outras medidas de segurança para prevenir acessos não autorizados;

Transparência e consentimento: Os pacientes devem ser informados sobre como seus dados serão utilizados e devem consentir com o uso para fins de pesquisa e desenvolvimento de algoritmos.

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2. Prevenção de viés algorítmico

Algoritmos de saúde devem ser projetados para evitar viés e discriminação. O viés algorítmico pode levar a diagnósticos imprecisos ou tratamentos inadequados, particularmente para grupos minoritários ou menos representados nos dados de treinamento.

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Para mitigar esses riscos:

Diversidade nos dados de treinamento: Assegurar que os dados utilizados para treinar algoritmos representem adequadamente todas as populações e condições de saúde;

Auditorias e revisões: Realizar auditorias regulares e avaliações de impacto para identificar e corrigir possíveis fontes de viés.

3. Integridade e precisão das decisões

A integração de IA e algoritmos na prática clínica deve ser feita com cautela para garantir que as decisões automatizadas sejam precisas e confiáveis:

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Validação e testes: Antes de serem implementados, os algoritmos devem ser rigorosamente validados em ambientes controlados;

Monitoramento contínuo: Implementar um sistema para detectar e corrigir problemas rapidamente após a implementação.

À medida que continuamos a avançar em direção a um futuro mais digital e automatizado, é vital que os profissionais da saúde, desenvolvedores de tecnologias e legisladores trabalhem juntos para criar um ambiente ético e seguro para tal transformação.

A inteligência artificial não é o amanhã, é o hoje, e tem que ser aplicada para o bem da humanidade. Portanto, precisamos usá-la de forma correta.

*Carlos Eduardo Gouvêa é diretor de Relações Institucionais do Instituto Ética Saúde, e Filipe Venturini Signorelli é diretor executivo do Instituto Ética Saúde

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