Uma importante revisão conclui que a IA pode ajudar os médicos a trabalhar com mais rapidez e precisão, mas apenas quando os sistemas são construídos em torno de fluxos de trabalho clínicos reais, confiança calibrada e responsabilidade clara.
Estudar: Colaboração Humano-IA na área da saúde: uma revisão do escopo. SWKStock / Shutterstock
Uma nova revisão de escopo disponível como um artigo no prelo na revista npj Medicina Digital discute evidências recentes sobre a utilidade da inteligência humana-artificial (IA) colaboração em saúde.
Fundo
A aplicação da inteligência artificial (IA) nos cuidados de saúde está a aumentar rapidamente em tarefas clínicas, incluindo documentação médica, triagem e priorização de tarefas, interpretação de imagens e coordenação de cuidados.
No entanto, em ambientes de cuidados de saúde que envolvem tomadas de decisão críticas, a utilidade da IA não pode ser avaliada apenas comparando o desempenho do sistema de IA com o dos médicos. Uma colaboração entre humanos e sistemas de IA que funcione sob supervisão humana significativa é, portanto, necessária em ambientes de saúde onde a segurança do paciente, a responsabilidade profissional e a tomada de decisões específicas do contexto são mais importantes.
Quadros políticos e regulamentares relevantes para a saúde, incluindo a Organização Mundial da Saúde (QUEM), a Lei de IA da União Europeia e a Food and Drug Administration dos EUA (FDA), sublinharam que a implementação de sistemas de IA em ambientes críticos de cuidados de saúde deve ser monitorizada e orientada por profissionais qualificados e apoiada por medidas de supervisão humana, a fim de minimizar os riscos para a saúde, a segurança e os direitos fundamentais.
Nesta revisão de escopo, os autores analisaram evidências recentes sobre a colaboração humano-IA na área da saúde, concentrando-se na avaliação da eficácia da IA em tarefas clínicas; os determinantes técnicos, humanos e organizacionais de uma colaboração bem-sucedida; e os requisitos éticos, de segurança e de governança para uma colaboração responsável.
Principais observações
A revisão incluiu um total de 140 estudos empíricos publicados entre 1º de janeiro de 2015 e 27 de outubro de 2025, extraídos de 17.463 registros. No geral, estes estudos relataram vários benefícios da colaboração humano-IA nos cuidados de saúde; no entanto, os autores observaram que estes benefícios são difíceis de comparar entre ambientes.
A análise, centrada em três domínios principais, revelou que a eficácia desta colaboração depende da tarefa e que a confiança, a integração do fluxo de trabalho e a formação são os principais determinantes de uma colaboração bem-sucedida. Nomeadamente, a análise destacou uma lacuna persistente entre as expectativas de governação para a supervisão humana e as avaliações que estes estudos avaliam.
No que diz respeito à avaliação da eficácia da IA em tarefas clínicas, a análise revelou uma clara dependência da tarefa: a eficácia da colaboração humano-IA varia entre os contextos de tarefa, destacando a necessidade de enfatizar diferentes medidas de resultados. A análise também indicou que a eficácia era geralmente avaliada utilizando métricas de curto prazo ao nível da tarefa, em vez de resultados do paciente ou do sistema.
Em relação aos determinantes técnicos, humanos e organizacionais da colaboração bem-sucedida, a análise revelou que a colaboração está associada a vários benefícios, incluindo melhoria de desempenho, trabalho mais rápido e maior aceitação, dependendo do ajuste do fluxo de trabalho do sistema e da distribuição de tarefas.
Os benefícios relatados de forma mais clara e consistente foram observados quando a IA foi usada para tarefas específicas e bem delimitadas, como priorizar casos, destacar áreas ou redigir textos, e os médicos mantiveram a responsabilidade pela decisão final.
As evidências maiores e mais padronizadas sobre a colaboração humano-IA foram obtidas para interpretação diagnóstica, enquanto evidências menores e mais heterogêneas foram obtidas para triagem e priorização de tarefas, tomada de decisões terapêuticas e tarefas administrativas ou de documentação.
A maioria dos estudos que analisam a interpretação diagnóstica relataram benefícios da implementação de sistemas de colaboração humano-IA. Estudos que analisaram outros domínios de tarefas clínicas também relataram frequentemente resultados mais positivos do que neutros ou negativos.
Entre os requisitos éticos, de segurança e de governança, a análise identificou a responsabilização e a segurança do paciente como os assuntos mais discutidos. No entanto, estas questões raramente foram consideradas na avaliação principal, destacando a lacuna entre as expectativas políticas para a supervisão humana e o que os estudos realmente testam.
Significado
A revisão destaca a crescente importância da colaboração humano-IA como um modo importante para a implementação segura e eficaz de sistemas baseados em IA nos cuidados de saúde. No entanto, apesar do rápido crescimento, a base de evidências permanece inconsistente entre tipos de tarefas, desenhos de estudos e conceptualizações de colaboração.
Tendo em conta os resultados da revisão, os autores recomendaram que a avaliação da eficácia da colaboração fosse mais específica à tarefa e ao contexto. A eficácia não deve ser considerada como um construto único em tarefas clínicas e administrativas. Estudos futuros devem avaliar a colaboração entre humanos e IA usando medidas de resultados que não apenas reflitam a precisão e a eficiência, mas também demonstrem o impacto do fluxo de trabalho, a carga cognitiva e os resultados dos pacientes e do sistema.
Vários fatores humanos e organizacionais, incluindo calibração de confiança, design de interface, integração de fluxo de trabalho e treinamento, potencialmente impulsionam o sucesso da colaboração humano-IA. Os sistemas que permitem aos médicos manter a responsabilidade final enquanto aplicam a IA a tarefas específicas e bem delimitadas têm maior probabilidade de beneficiar da colaboração.
Os autores também afirmaram que a responsabilização e a segurança do paciente devem ser consideradas medidas éticas fundamentais em estudos futuros. A supervisão humana por si só é insuficiente, a menos que seja apoiada pela transparência, contestabilidade, rastreabilidade e uma governação organizacional clara sobre a forma como a IA influencia as decisões na prática.
Como uma revisão de escopo, os autores não realizaram uma avaliação formal de risco de viés ou de viés de publicação, o que limita a certeza e a comparabilidade dos resultados e não fornece uma estimativa conjunta da eficácia clínica. Os autores também observaram que a revisão se restringiu a estudos de língua inglesa, não incluiu uma pesquisa dedicada na literatura cinzenta e se concentrou em estudos controlados de interpretação diagnóstica, que podem representar resultados positivos demais.
No geral, estas descobertas fornecem uma base para uma avaliação mais específica de tarefas, longitudinal e consciente da governação da colaboração humano-IA nos cuidados de saúde.