As capacidades da inteligência artificial (IA) aumentaram rapidamente no último ano, começando a ter um impacto significativo no cuidado de saúde. Será que esta nova tecnologia poderá ajudar a enfrentar problemas difíceis e persistentes relacionados à qualidade e à segurança, que existem há décadas? Embora essa jornada tenha apenas começado, estamos claramente em meio a uma mudança fundamental nas capacidades da IA. Também está claro que essas capacidades têm aplicação direta no cuidado de saúde e na melhoria da qualidade e da segurança do paciente, embora possam introduzir novas complexidades e riscos. Anteriormente, a IA se concentrava em uma tarefa por vez: por exemplo, determinar se uma imagem era a de um gato ou de um cachorro, ou se uma fotografia da retina mostrava ou não retinopatia diabética. Os modelos fundamentais de IA (e seus parentes próximos, a IA generativa e os grandes modelos de linguagem, LLMs) representam uma mudança importante: eles são capazes de lidar com vários problemas diferentes sem a necessidade de dados ou treinamento adicionais. Esta revisão serve como uma introdução aos modelos fundamentais de IA, seus benefícios, riscos e incertezas — e como essas novas capacidades podem ajudar a melhorar a qualidade do cuidado de saúde e a segurança do paciente.
The capabilities of artificial intelligence (AI) have accelerated over the past year, and they are beginning to impact healthcare in a significant way. Could this new technology help address issues that have been difficult and recalcitrant problems for quality and safety for decades? While we are early in the journey, it is clear that we are in the midst of a fundamental shift in AI capabilities. It is also clear these capabilities have direct applicability to healthcare and to improving quality and patient safety, even as they introduce new complexities and risks. Previously, AI focused on one task at a time: for example, telling whether a picture was of a cat or a dog, or whether a retinal photograph showed diabetic retinopathy or not. Foundation models (and their close relatives, generative AI and large language models) represent an important change: they are able to handle many different kinds of problems without additional datasets or training. This review serves as a primer on foundation models’ underpinnings, upsides, risks and unknowns—and how these new capabilities may help improve healthcare quality and patient safety.
