Por mais de um ano, jornalistas da revista norte-americana “Stat”, especializada em saúde e medicina, documentaram como o uso da inteligência artificial estava não somente negando pedidos de pacientes e ignorando suas reclamações, mas até atrasando o início de tratamento de doenças graves.

A investigação, publicada há duas semanas, mostrou um alarmante modus operandi da seguradora de saúde UnitedHealth, a maior dos EUA: o algoritmo utilizado em seu sistema vem abreviando o tempo de reabilitação, ou mesmo negando esse tipo de serviço.

Aliás, foi um algoritmo, e não um médico, que determinou que Frances Walter, de 85 anos – com sérios problemas no ombro esquerdo e alérgica a medicamentos para a dor – tinha direito a apenas 16.6 dias de internação numa clínica. No 17º. dia, a idosa teve que voltar para seu apartamento, onde vive sozinha, apesar de não ter condições de se vestir ou ir ao banheiro por conta própria. Um ano depois, um juiz concluiu que a decisão da operadora tinha sido, no mínimo, “uma especulação”, mas ela já havia torrado sua reserva financeira bancando sessões de fisioterapia.

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Preparados ou não, e num estado de grande fragilidade, eles terão que lidar cada vez mais com o aparato tecnológico para seguir seu tratamento. Para os pesquisadores do Instituto de Câncer Dana-Farber, que escreveram sobre o tema na revista “JCO Oncology Practice” no começo do mês, associações médicas e governos devem zelar para que a inteligência artificial não afete a autonomia e a dignidade dos pacientes.

O médico Amar Kelkar, um dos autores do trabalho, diz que é preciso ter cuidado com a “opacidade dos algoritmos”, para que fique claro que a orientação tenha sido feita por um médico, e não por um modelo matemático.

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No meio do ano, epidemiologistas das universidades de Cambridge e Leicester também publicaram artigo, no “Journal of the Royal Society of Medicine”, alertando para outro perigo: o de que as minorias étnicas poderão ser vítimas de programas de inteligência artificial. Explicando: como os sistemas são alimentados com dados de pesquisas e ensaios clínicos, nos quais esses grupos são normalmente sub-representados, aumentam as chances de não terem suas necessidades atendidas.
 

Fonte: Bem Estar