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Carreira30 julho 2024

Uso de dados de previsibilidade da IA na comunicação com o paciente

A utilização de percentuais de previsibilidade permite que os médicos forneçam informações mais precisas e personalizadas
Por Bernardo Campos
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tem se tornado uma ferramenta indispensável na medicina, oferecendo recursos que vão desde diagnósticos até a pesquisa de novos fármacos. Uma das aplicações proporcionadas pela IA é o uso de percentuais de previsibilidade, que podem transformar a forma como os médicos se comunicam com seus pacientes e direcionam o atendimento.

O que são esses dados?

Os percentuais de previsibilidade referem-se à capacidade da IA de prever a probabilidade de um paciente desenvolver uma condição específica ou responder a um determinado tratamento. Esses percentuais são gerados a partir de grandes volumes de dados, incluindo histórico de prontuário, resultados de exames laboratoriais e exames de imagem. A aplicação prática desses dados pode ser extremamente benéfica para a prática médica, especialmente na relação médico-paciente.

A utilização de percentuais de previsibilidade permite que os médicos forneçam informações mais precisas e personalizadas. Por exemplo, ao discutir o risco de desenvolver diabetes, o médico pode fornecer o percentual gerado por IA a partir dos dados do prontuário. Essa abordagem aumenta a clareza da comunicação e ajuda o paciente a entender melhor sua condição e as recomendações médicas.

Experiência do paciente

Os percentuais de previsibilidade ajudam a estabelecer um ambiente de confiança. Quando o médico utiliza dados concretos e percentuais para explicar uma condição ou prognóstico, o paciente tende a considerar as informações mais confiáveis e baseadas em evidências sólidas. Isso pode aumentar a adesão ao tratamento, pois ele percebe que as recomendações são específicas para sua situação e não baseadas em generalizações.
Uma revisão sistemática publicada no BMJ Open mostrou uma associação positiva entre a experiência do paciente e a eficácia clínica, com pacientes bem informados aderindo mais às recomendações médicas e utilizando serviços preventivos de saúde de forma mais eficaz. Outra vantagem significativa é a capacidade de direcionar o atendimento de forma mais eficiente.
Com os percentuais de previsibilidade, os médicos podem identificar quais pacientes têm maior probabilidade de responder a certos tratamentos ou intervenções. Isso permite uma personalização do plano de tratamento, aumentando as chances de sucesso e reduzindo o tempo e os recursos gastos em abordagens menos eficazes. Por exemplo, em oncologia, a IA poderia prever quem responderá melhor a determinados tipos de quimioterapia, otimizando o tratamento desde o início.
A comunicação sobre prognósticos também se beneficia enormemente. Pacientes com doenças crônicas ou terminais podem ser informados sobre suas perspectivas de forma mais realista e com base em dados concretos. Isso permite
que os pacientes e suas famílias tomem decisões mais informadas sobre cuidados paliativos ou tratamentos agressivos, baseando-se em uma compreensão clara das probabilidades envolvidas.

Interpretação feita pelo médico

No entanto, é crucial que os médicos saibam como interpretar e comunicar esses percentuais de maneira ética e sensível e entender que essas ferramentas são novas e estão em constante desenvolvimento. A formação continuada em IA e comunicação é essencial para garantir a utilização desses recursos de forma eficaz e empática.

Em resumo, o uso dos percentuais de previsibilidade de IA na medicina tem o potencial de revolucionar a comunicação entre médicos e pacientes, tornando-a mais clara, precisa e baseada em evidências. Ao fornecer informações detalhadas e personalizadas, os médicos podem construir uma relação de confiança com seus pacientes e direcionar o atendimento de maneira mais eficaz, resultando em melhores desfechos clínicos e uma maior satisfação.

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Autoria

Foto de Bernardo Campos

Bernardo Campos

Medicina pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO). Especialização em Endocrinologia, Diabetes e Metabologia pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Cursando Sistemas de Informação na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas).

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