Uma revisão sistemática das barreiras à implementação da inteligência artificial no setor da saúde
Espera-se que a inteligência artificial (IA) melhore os resultados de saúde por facilitar o diagnóstico precoce, reduzir os custos administrativos, auxiliar no desenvolvimento de medicamentos, personalizar o tratamento clínico e oncológico, monitorar parâmetros de saúde de forma individualizada e permitir que os profissionais clínicos dediquem mais tempo aos seus pacientes. No mundo pós-pandemia, em que existe um ímpeto pela prestação mais eficiente de cuidados de saúde e pela gestão dos longos tempos de espera para os pacientes, a IA tem um papel importante em apoiar os profissionais clínicos e sistemas de saúde a otimizar os itinerários de cuidado e prestar um atendimento oportuno e de alta qualidade aos pacientes. Embora as tecnologias de IA já sejam usadas há algumas décadas no setor da saúde e apesar de todo o seu potencial teórico, a sua adoção na saúde tem sido desigual e mais lenta do que o previsto, e ainda existem várias barreiras, tanto evidentes quanto ocultas, que limitam a sua incorporação. Esta revisão da literatura destaca barreiras em seis setores principais: ética, tecnologia, questões jurídicas e regulamentares, questões ligadas à força de trabalho, questões sociais e segurança do paciente. A definição e a compreensão das barreiras que impedem a aceitação e a implementação da IA no setor da saúde permitirão que os profissionais clínicos e líderes do cuidado de saúde superem os obstáculos identificados e incorporem as tecnologias de IA em benefício dos pacientes e profissionais.
Artificial intelligence (AI) is expected to improve healthcare outcomes by facilitating early diagnosis, reducing the medical administrative burden, aiding drug development, personalising medical and oncological management, monitoring healthcare parameters on an individual basis, and allowing clinicians to spend more time with their patients. In the post-pandemic world where there is a drive for efficient delivery of healthcare and manage long waiting times for patients to access care, AI has an important role in supporting clinicians and healthcare systems to streamline the care pathways and provide timely and high-quality care for the patients. Despite AI technologies being used in healthcare for some decades, and all the theoretical potential of AI, the uptake in healthcare has been uneven and slower than anticipated and there remain a number of barriers, both overt and covert, which have limited its incorporation. This literature review highlighted barriers in six key areas: ethical, technological, liability and regulatory, workforce, social, and patient safety barriers. Defining and understanding the barriers preventing the acceptance and implementation of AI in the setting of healthcare will enable clinical staff and healthcare leaders to overcome the identified hurdles and incorporate AI technologies for the benefit of patients and clinical staff.
