Deixando os médicos
sejam médicos
Os atuais assistentes de IA ambiental, que ganharam força em 2023, já são capazes de registrar, estruturar e resumir os encontros dos pacientes em tempo real. Isto liberta os médicos do exercício demorado de escrever notas, permitindo-lhes envolver-se totalmente com os seus pacientes. “Para pacientes complexos, posso levar até 45 minutos para concluir a documentação. Nabla torna essa tarefa infinitamente melhor e me permite dar a cada paciente minha atenção total e exclusiva. No final da consulta, clico e Nabla produz um registro conciso e cuidadosamente elaborado do que aconteceu”, diz Lee, que coloca a precisão do sistema de Nabla na casa dos “90” em termos de porcentagem, com o médico sempre responsável por revisar e assinar o registro final.
“Para pacientes complexos, posso levar até 45 minutos para concluir a documentação. Nabla torna essa tarefa infinitamente melhor e me permite dar a cada paciente minha atenção total e exclusiva. No final da visita, clico e Nabla produz um registro conciso e cuidadosamente elaborado do que aconteceu.”
Ed Lee, Diretor Médico, Nabla
Esse tipo de envolvimento ininterrupto do paciente pode levar a um melhor contato visual e a uma interação de maior qualidade. Por exemplo, os médicos tendem a verbalizar mais o seu processo de pensamento quando há anotações alternativas durante a avaliação do paciente. “Inicialmente pensávamos que os pacientes ficariam preocupados com a escuta de um dispositivo de IA, mas na verdade eles estão muito entusiasmados”, diz Alexandre LeBrun, cofundador e CEO da Nabla. “Eles recebem toda a atenção do médico durante a consulta e adoram quando ouvem linguagem técnica, pois sentem que recebem um atendimento melhor.”
De acordo com LeBrun, o sistema da Nabla pode apoiar ainda mais os médicos, automatizando pré-gráficos, revisando e organizando as informações de um paciente em seu EHR antes de uma consulta e codificando dados médicos para uso em áreas como faturamento. A Nabla também expandiu sua plataforma com capacidade de ditado integrada, aproximando os médicos de uma experiência unificada. Estes tipos de tarefas de assistente de IA podem ajudar a agilizar e melhorar os fluxos de trabalho clínicos e contribuir para uma redução nos custos administrativos institucionais.
A promessa de
IA agente
A Agentic AI, que empresas como a Nabla estão atualmente trabalhando para integrar em seus sistemas, promete levar o sucesso dos assistentes de IA existentes um passo adiante. LeBrun está olhando para um futuro em que os médicos interajam com uma plataforma de agente que se conecta a todas as ferramentas que eles já usam e simplifica interações em várias etapas, como leitura de dados de pacientes, atuação no EHR e adaptação a fluxos de trabalho em tempo real.
“Em vez de forçar médicos e enfermeiros a clicar em uma dúzia de sistemas separados, nossa plataforma fornecerá agentes especializados, personalizáveis e combináveis que transformam ferramentas desconectadas em um fluxo de trabalho único e contínuo”, diz LeBrun.
“Imagine um cardiologista se preparando para sua clínica matinal. Depois de alguns comandos de voz para instruir o sistema, um agente obtém os sinais vitais, os resultados laboratoriais e os relatórios de imagem mais recentes do EHR, outro gera um resumo claro do paciente e um terceiro sinaliza um ecocardiograma de acompanhamento perdido. Tudo isso antes mesmo de o paciente entrar na sala”, explica LeBrun.
“Em vez de forçar médicos e enfermeiros a clicar em uma dúzia de sistemas separados, nossa plataforma fornecerá agentes de IA especializados, personalizáveis e combináveis que transformam ferramentas desconectadas em um fluxo de trabalho único e contínuo.”
Alexandre LeBrun, cofundador e CEO, Nabla
Lee diz que o escopo de curto prazo da IA agente inclui tarefas não clínicas padronizadas e protocolizadas, mas ele vê promessas em áreas como opções de tratamento e outros tipos de apoio à decisão clínica, onde a IA pode operar com segurança com os médicos sempre “no circuito”.
Para chegar a este ponto, a educação é essencial, diz Lee. “A beleza da medicina é que ela é um processo de aprendizagem ao longo da vida. Não se trata apenas de aprender sobre a ciência por trás dos medicamentos, diagnósticos e tratamentos; trata-se de se adaptar ao uso de novas ferramentas que acabarão por melhorar o atendimento dos pacientes que você trata”, explica ele.
“Precisamos começar com os princípios básicos da IA, garantindo que todos entendam o que ela é e como funciona. Não como a programação ocorre, mas mais sobre o que ela pode fazer, o que não pode fazer, os riscos e as armadilhas, e então entender realmente onde ela se encaixa melhor no cuidado dos pacientes”, diz Lee.
A liderança deve olhar para o futuro estrategicamente e garantir que toda a organização avança com a utilização e compreensão da IA, acrescenta. “Parte dessa jornada envolve envolver os usuários da linha de frente no processo, co-projetando sempre que possível e conduzindo pilotos de novas soluções para que a organização possa aprender”, diz Lee. Além disso, “uma cultura de inclusão, autenticidade e transparência precisa estar em vigor para que você possa estar na melhor posição para ter sucesso com esforços transformadores, como a incorporação e integração de IA agente no ecossistema”, diz ele.
“Parte dessa jornada envolve envolver os usuários da linha de frente no processo, co-projetando sempre que possível e conduzindo pilotos de novas soluções para que a organização possa aprender.”
Ed Lee, Diretor Médico, Nabla
Integrando com segurança
em fluxos de trabalho
A aplicação da IA a setores de alto risco, como os cuidados de saúde, exige um equilíbrio cuidadoso entre a produtividade, por um lado, e a precisão, por outro. “A confiança é tudo na medicina”, diz LeBrun. “Conquistar essa confiança significa dar confiança aos médicos por meio de precisão, transparência e respeito por seus conhecimentos.” Nabla usa técnicas como modelos de treinamento adversário para verificar os resultados e o padrão é respostas conservadoras. “Otimizamos a precisão. Se tivermos alguma dúvida, preferimos remover algo da saída por padrão”, diz LeBrun
“A confiança é tudo na medicina. Conquistar essa confiança significa dar confiança aos médicos através da precisão, transparência e respeito pela sua experiência.”
Alexandre LeBrun, cofundador e CEO, Nabla
Novas ferramentas também devem ser interligadas com fluxos de trabalho e plataformas existentes para evitar adicionar mais complexidade aos médicos. “Qualquer produto pode parecer ótimo, mas se não se adequar bem aos seus fluxos de trabalho existentes, será quase inútil”, diz LeBrun.
Em sectores como o serviço ao cliente, é simples construir uma nova interface ou plataforma, mas essa abordagem não é viável – ou desejável – nos cuidados de saúde. “É uma rede complexa de dependências com muitos fluxos de trabalho e processos”, diz LeBrun. “Todo mundo gostaria de se livrar dessas coisas, mas não é possível porque seria necessário mudar tudo de uma vez.” As abordagens Agentic AI oferecem uma grande promessa para setores como o da saúde porque podem “melhorar o processo sem se livrar da infraestrutura legada”, explica LeBrun.
Ao simplificar sistemas complexos, automatizar tarefas rotineiras e continuar a assumir a maior parte da carga demorada do trabalho administrativo, a IA de agente é uma grande promessa para aumentar ainda mais os assistentes de IA ambiental. Em última análise, o potencial da tecnologia não reside na tomada de decisões médicas ou na substituição de médicos, mas em apoiar os profissionais de saúde a dedicarem mais tempo e atenção à sua principal prioridade: os seus pacientes. “A IA deve concentrar-se em apoiar decisões e automatizar tudo a jusante”, diz LeBrun. “A primeira função da IA é levar os médicos de volta ao estado onde tomam decisões médicas.”
Descubra mais insights de Nabla aqui.
Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado do MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipe editorial do MIT Technology Review. Este conteúdo foi pesquisado, projetado e escrito por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Isso inclui a redação de pesquisas e a coleta de dados para pesquisas. As ferramentas de IA que podem ter sido utilizadas foram limitadas a processos de produção secundários que passaram por uma revisão humana minuciosa.
Por Insights de revisão de tecnologia do MIT
