O que a IA na área da saúde significa para as escolas de medicina
A inteligência artificial (IA) está transformando quase todos os setores da saúde – desde o diagnóstico até o gerenciamento de pacientes – e a educação médica não é exceção. Com a rápida expansão do mercado de IA na área da saúde, a adoção da IA na educação médica tornou-se essencial para a formação dos profissionais de saúde de amanhã. Felizmente, ao adotar tecnologias como plataformas de aprendizagem adaptativas e simulações virtuais, as escolas médicas podem ajudar a preparar os alunos para um futuro orientado pela IA na área da saúde. Mas como exatamente as ferramentas de IA apoiam estudantes de medicina e educadores? E como é isso na prática? Eu tenho respostas e alguns exemplos para você. Então, vamos mergulhar.
Neste artigo você encontrará…
O papel da IA na educação médica
Dado que a IA revolucionou o setor da saúde e que se prevê que a IA no mercado da saúde atinja mais de 187 mil milhões de dólares até 2030, é natural que as escolas médicas procurem integrar esta tecnologia transformadora e de longo alcance nas suas salas de aula. Na educação médica, as tecnologias de IA incluem:
- Sistemas de apoio à decisão clínica.
- Sistemas de tutoria inteligentes.
- Ferramentas de avaliação automatizadas.
- Plataformas de aprendizagem adaptativas.
- Ferramentas de simulação virtual alimentadas por IA.
Essas tecnologias visam aprimorar o aprendizado e equipar os alunos com o conhecimento e as habilidades necessárias para prestar atendimento ao paciente em tempo hábil e de alta qualidade. Ao mesmo tempo, essas ferramentas garantirão que os alunos estejam preparados para uma força de trabalho que já utiliza IA para um número crescente de tarefas. E, no entanto, muitas escolas médicas têm demorado a adotar a IA. Um estudo descobriu que apenas 14% das escolas médicas desenvolveram um currículo formal de IA generativa. Isso é comparado com 60% dos programas de graduação.
Para que os educadores médicos sejam convencidos do valor e da necessidade da IA na sala de aula, eles precisam de evidências do impacto positivo da IA nos alunos e no corpo docente. Falando nisso, vamos examinar os benefícios apoiados por pesquisas do uso de IA na educação médica.
Quais são os benefícios do uso de IA na educação médica?
A IA beneficia estudantes e professores de medicina ao:
- Simplificando tarefas administrativas
Um relatório “Time For Class 2025” descobriu que a IA ajudou os professores a reduzir o tempo gasto em pesquisas relacionadas ao curso, notas, fornecimento de feedback personalizado e comunicação com os alunos. - Acelerando o aprendizado
De acordo com um estudo sobre as atitudes dos estudantes de medicina em relação à IA na educação, 60,3% dos estudantes concordaram que a aprendizagem com IA otimizou o seu tempo de estudo. 65,7% também disseram que a IA os ajudou a compreender conceitos médicos mais rapidamente do que livros e palestras tradicionais. - Apoiando a tomada de decisão clínica
Os alunos podem usar a IA para ajudar a diagnosticar pacientes padronizados e aprimorar suas habilidades de tomada de decisão na preparação para pacientes do mundo real. De acordo com uma pesquisa da American Medical Association (AMA), 12% dos médicos em atividade já usam IA para diagnósticos auxiliares na vida real. - Habilidades dos estudantes de medicina preparadas para o futuro
A mesma pesquisa da AMA descobriu que 66% dos médicos usam IA na área da saúde. Se o corpo docente quiser preparar os alunos para o mercado de trabalho, deverá ensiná-los a aproveitá-lo de forma eficaz e ética.
5 exemplos de como as escolas estão usando IA na educação médica
Conhecer os diferentes casos de uso da IA na educação médica aproxima os líderes escolares da aplicação bem-sucedida da tecnologia. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode ser usada nas escolas médicas.
1) Para fortalecer as habilidades clínicas
Os estudantes de medicina devem testar suas habilidades clínicas em interações com pacientes padronizados. Aqui, eles desenvolvem planos de diagnóstico e tratamento para os pacientes e, em seguida, explicam seu raciocínio aos membros do corpo docente em sessões de esclarecimento subsequentes. Esses debriefings podem ser desafiadores para os alunos. Isso ocorre porque os alunos precisam explicar, passo a passo, por que chegaram a determinado diagnóstico.
No entanto, as ferramentas de diagnóstico de IA podem desmistificar o processo, proporcionando aos alunos uma melhor compreensão do raciocínio clínico. Veja o Dr. CaBot, da Harvard Medical School, por exemplo. É um sistema de diagnóstico de IA que se distingue pela sua capacidade de fornecer diagnóstico diferencial. O sistema orienta os alunos em casos médicos desafiadores, dando-lhes informações sobre como raciocinar em seus próprios casos e aprimorando as habilidades clínicas dos alunos no processo.
2) Para otimizar avaliação e feedback
A IA também é uma ótima ferramenta para avaliar o desempenho dos alunos e fornecer feedback personalizado. As plataformas de aprendizagem adaptativa, por exemplo, usam IA para criar testes que ajustam as perguntas com base nas respostas dos alunos. Essas avaliações baseadas em IA fornecem informações valiosas aos instrutores.
Um desses instrutores é Anastasiya Lipnevich, professora de psicologia educacional na City University of New York (CUNY). Ela disse em um webinar do Conselho Nacional de Examinadores Médicos que as avaliações de IA “podem nos informar que (um determinado) aluno comete erros nesses domínios”, por exemplo. As plataformas de aprendizagem adaptativa também fornecem feedback personalizado aos alunos, melhorando o envolvimento dos alunos e a retenção de conhecimento, de acordo com um estudo de investigação.
3) Para apoiar a aprendizagem experiencial
Em vez de se contentarem com manequins, os educadores podem criar experiências de aprendizagem mais imersivas usando ferramentas de simulação de IA com recursos de Realidade Virtual (VR) e Realidade Aumentada (AR). A Realidade Virtual usa fones de ouvido para imergir os usuários em um mundo gerado por computador. Enquanto isso, a Realidade Aumentada traz elementos digitais para a visualização ao vivo do usuário por meio de um smartphone ou óculos inteligentes.
O Departamento de Anestesiologia da Universidade da Virgínia está aproveitando a tecnologia anterior ao incorporar uma plataforma de treinamento em Realidade Virtual em seu currículo. A plataforma permite que os alunos usem fones de ouvido e controladores para interagir com pacientes digitais enquanto seguem as instruções de um facilitador virtual com tecnologia de IA.
4) Para melhorar o desenvolvimento curricular
A IA pode modernizar a educação médica tradicional, aproveitando a análise para informar os currículos. Por exemplo, os modelos de Machine Learning podem analisar dados de desempenho dos alunos e fornecer recomendações sobre como adaptar o conteúdo do curso às necessidades dos alunos. A IA também pode ajudar a gerar material de curso.
Na Miller School of Medicine da Universidade de Miami, o corpo docente usou IA generativa para criar uma “grande biblioteca de casos de simulação de pacientes”, verificando-os em busca de erros ou preconceitos. Isso dá aos estudantes de medicina exemplos mais diversos do que os encontrados nos livros tradicionais, preparando-os para os vários tipos de pacientes que encontrarão em hospitais reais.
5) Para ampliar os esforços de pesquisa
Alunos e professores podem usar a IA para realizar pesquisas inovadoras, levando, em última análise, a novos tratamentos médicos e tecnologias que podem melhorar nossa qualidade de vida. Basta dar uma olhada na Escola de Medicina de Yale. A escola abriga o Banco de Tecidos Hematológicos de Yale, que fornece aos pesquisadores amostras de pacientes para o estudo de doenças hematológicas.
O corpo docente de Yale construiu um modelo de linguagem grande específico para hematologia para acelerar o processo de extração de informações clínicas dessas amostras. Usando o modelo, o corpo docente espera construir um banco de dados de pesquisa em hematologia que os pesquisadores possam pesquisar usando perguntas em linguagem natural. De acordo com um dos pesquisadores que ajudaram a construir o Large Language Model, o objetivo da ferramenta de IA é “estimular a pesquisa biomédica para melhorar o atendimento a pacientes com doenças sanguíneas”.
Considerações éticas da IA na educação médica
O uso da IA na educação médica levanta várias questões éticas relativas:
- Privacidade e segurança de dados
A IA exige o tratamento de informações confidenciais dos alunos e, potencialmente, dos pacientes. Sem salvaguardas adequadas, esses dados ficarão vulneráveis a violações. - Preconceito e justiça
Um artigo de pesquisa publicado em O Milbank trimestralmente descobriram que os algoritmos de IA podem mostrar preconceitos que podem prejudicar os pacientes negros. Assim, por exemplo, os estudantes que utilizam algoritmos de IA tendenciosos para ajudar a diagnosticar pacientes padronizados podem diagnosticar erroneamente pacientes deste grupo étnico-racial. - Transparência e explicabilidade
Alunos e professores devem compreender como a IA toma decisões de diagnóstico e tratamento. Caso contrário, a falta de transparência e de decifração impedirá a implementação eficaz e ética da tecnologia de IA. - Experiência humana e supervisão
A IA deve ser usada para apoiar, e não substituir, as habilidades e o julgamento humanos. A dependência excessiva da IA para raciocínio clínico, desenvolvimento curricular, avaliação e outros aspectos da educação médica irá corroer o pensamento crítico e as habilidades de tomada de decisão dos estudantes e docentes.
As escolas médicas deveriam criar diretrizes claras para abordar todas essas preocupações éticas. Devem também fornecer políticas sobre a utilização adequada da IA, baseadas em conhecimentos de educadores, estudantes, especialistas em ética, investigadores e decisores políticos.
Os líderes escolares podem recorrer a outras escolas médicas para informar as suas próprias políticas. Por exemplo, a Harvard Medical School, a Escola de Medicina e Ciências Biomédicas Jacobs da Universidade de Buffalo e a Escola de Medicina Chobanian & Avedisian da Universidade de Boston estão entre dezenas de escolas que publicaram suas diretrizes de IA online.
O futuro da educação médica é centrado no ser humano e assistido por IA
A IA tem o potencial de melhorar a educação médica – e já o está a fazer com base nos exemplos que analisámos. Os alunos estão usando-o como ferramenta de estudo e para fortalecer suas habilidades clínicas. Enquanto isso, os membros do corpo docente estão aproveitando a tecnologia para avaliação e desenvolvimento curricular. Dito isto, as escolas médicas devem orientar o uso dos alunos e docentes, fornecendo políticas de IA claras e abrangentes. Isso garante que o uso não se transforme em dependência excessiva e que a experiência humana permaneça na vanguarda, assim como deveria acontecer em hospitais e clínicas de atendimento da vida real. O futuro dos cuidados de saúde pode ser assistido pela IA, mas será sempre centrado no ser humano. Assim, como veículo dos estudantes para uma carreira na área da saúde, as escolas médicas devem defender esta filosofia.