Antes de perguntar qual IA comprar, pergunte qual problema você quer resolver.
Para marcar o retorno da coluna Conexão Digital, quero começar com um convite à reflexão crítica sobre a forma como temos implementado tecnologia na radiologia.
Inteligência artificial é a palavra da moda. Não me entenda mal: acho as IAs excelentes e acredito que elas têm um papel importante (ouviu, Skynet?). Mas IA não é a solução para todos os nossos problemas. Antes de decidir implementar qualquer solução, precisamos identificar com clareza o problema e entender suas causas.
É aí que costuma aparecer uma verdade incômoda: muitas vezes (arrisco dizer, na maioria delas), a origem do problema está em quem organiza o sistema. Ou seja, em boa parte de nós, leitores deste texto.
O problema é o fluxo.
Não soubemos organizar as informações para que chegassem às pessoas certas, no formato certo e no momento certo. Na maior parte das vezes, o que falha não é a ferramenta. É o fluxo da informação.
E arrumar o fluxo dá trabalho. E o que dá trabalho a gente prefere deixar para os outros ou para a próxima tecnologia que promete resolver tudo sozinha.
Pense em um carro autônomo rodando pelas ruas brasileiras. Antes de colocá-lo em circulação, precisaríamos consertar o asfalto e melhorar e padronizar a sinalização. Coitado do Tesla que se aventurar por aqui sem isso. O carro pode ser o mais avançado do mundo; se a estrada não colabora, ele não entrega o que promete.
Na radiologia e nos sistemas de saúde em geral, ainda estamos na fase de arrumar o asfalto. Precisamos ter consciência disso ao planejar qualquer implementação tecnológica, sob o risco de investir alto em uma solução sofisticada que vai rodar sobre buracos.
A boa notícia é que boa parte desse trabalho está ao nosso alcance. Alguns problemas não vamos resolver sozinhos: a interoperabilidade entre sistemas é o exemplo clássico, pois depende de fornecedores, padrões e instituições. Mas, na grande maioria das vezes, o caminho passa por medidas menos glamorosas: organizar, no sistema, os fluxos de atendimento aos pacientes e as telas de trabalho; ou seja, parar para pensar e redesenhar o que é realmente necessário.
Um exercício simples: seu radiologista precisa dar dez cliques ou esperar dois minutos para abrir o laudo de um exame anterior? Ele gosta disso? Mais importante: o que, de fato, é analisado nesse exame? E se o laudo anterior aparecesse diretamente na tela de laudo? Quantas comparações a mais seriam feitas? Quantos achados seriam mais bem contextualizados? Que impacto isso teria na saúde dos pacientes atendidos pelo seu serviço?
Nenhuma dessas perguntas exige IA para ser respondida. Exige observar como o trabalho acontece de verdade, conversar com quem está na ponta e ter disposição para mudar.
A tecnologia que vale a pena é a que liberta: tira do profissional o trabalho repetitivo, reduz atritos e devolve tempo e atenção para o que importa, o paciente e a qualidade do diagnóstico. Mas ela só cumpre essa promessa quando encontra um terreno preparado.
Por isso, antes de perguntar “qual IA devemos comprar?”, vale perguntar “qual problema queremos resolver e por que ele existe?”. Às vezes, a resposta levará a uma solução de IA. Muitas vezes, levará a algo mais simples, mais barato e mais transformador: um fluxo bem desenhado.
A IA vai continuar evoluindo, e é bom que evolua. Nosso papel é garantir que, quando ela chegar, encontre asfalto liso e placas claras.
