Saúde

A Inteligência Artificial é capaz de superar os médicos, mas por que os pacientes não confiam nessa tecnologia?

Chiara Longoni e Carey K. Morewedge
10 de dezembro de 2019

Nossa pesquisa recente indica que os pacientes relutam em utilizar assistência fornecida por inteligência artificial médica, mesmo quando ela supera os médicos humanos. Por quê? Porque os pacientes acreditam que suas necessidades médicas são únicas e não podem ser tratadas adequadamente por algoritmos. Para obter as muitas vantagens e economias de custo que a IA médica promete, os profissionais de saúde devem encontrar maneiras de superar esses receios.

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A inteligência artificial (IA) médica é capaz de produzir resultados com a precisão de um especialista, fornecendo assistência de baixo custo e em grande escala. Criado pela IBM, o Watson diagnostica doenças cardíacas melhor do que os cardiologistas. Os chatbots fornecem recomendações médicas ao Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido no lugar de enfermeiros. Agora, aplicativos para smartphones identificam câncer de pele com a precisão de um oncologista. Os algoritmos identificam doenças oculares tão bem quanto oftalmologistas. Há quem preveja que a IA médica irá se inserir em 90% dos hospitais e substituir cerca de 80% do que os médicos fazem atualmente. Mas, para que isso ocorra, o sistema de saúde terá que superar a desconfiança dos pacientes em relação à IA.

Exploramos a receptividade dos pacientes à IA médica em uma série de experimentos realizados com nossa colega Andrea Bonezzi, da New York University. Os resultados, divulgados em um artigo publicado no Journal of Consumer Research, apontaram uma forte relutância em relação a procedimentos que variavam de um exame para detectar câncer de pele à cirurgia de implante de marca-passo. Observamos que, quando a assistência médica era prestada por IA em vez de por um profissional da saúde, os pacientes eram menos propensos a utilizar o serviço e queriam pagar menos por ele. Eles também preferiram que um profissional da saúde realizasse o serviço, mesmo que isso representasse maior risco de diagnóstico impreciso ou de uma complicação cirúrgica.

O motivo, conforme observamos, não é a crença de que a IA fornece assistência de menor qualidade, nem que os pacientes pensam que a IA é mais cara, menos conveniente ou menos informativa; na realidade, a resistência à IA médica parece advir de uma convicção de que a IA não leva em consideração as características e circunstâncias idiossincráticas dos pacientes. As pessoas se veem como singulares, e acreditamos que nessa crença está embutida a saúde. Os outros têm um resfriado; o “meu” resfriado, no entanto, é uma doença única que “me” afeta de maneira distinta. Em contrapartida, as pessoas veem a assistência médica prestada por serviços médicos de IA como inflexíveis e padronizados – adequados para tratar um paciente médio, mas inadequados para dar conta das circunstâncias singulares que se aplicam a um indivíduo.

Consideremos os resultados de um estudo que realizamos. Oferecemos a mais de 200 estudantes de administração da Boston University e da New York University a oportunidade de realizar uma avaliação gratuita que lhes forneceria um diagnóstico de seu nível de estresse e alguns procedimentos recomendados para controlá-lo. Os resultados: 40% se inscreveram quando foram informados de que um médico realizaria a consulta, mas apenas 26% se interessaram quando informados de que um computador realizaria o diagnóstico. (Nas duas condições experimentais, os participantes foram informados de que o serviço era gratuito e que a prestadora realizou um diagnóstico e recomendação corretos em 82% a 85% dos casos anteriores.)

Em outro estudo, realizamos um levantamento com mais de 700 americanos em um painel on-line para testar se os pacientes escolheriam os serviços de IA sabendo que seu desempenho era claramente superior ao dos serviços prestados por humanos. Pedimos aos participantes da pesquisa que analisassem informações sobre o desempenho de duas prestadoras de serviços de saúde (chamados prestador X e prestador Y) em termos de precisão no diagnóstico de câncer de pele ou na tomada de decisões de triagem para emergências médicas, ou sobre a taxa de complicações associadas a cirurgias de implante de marca-passo que essas prestadoras haviam realizado no passado.

Pedimos, então, aos participantes que indicassem sua preferência entre as duas prestadoras em uma escala de 7 pontos com alternativas, 1 (preferência pela prestadora X), 4 (sem preferência) e 7 (preferência pela prestadora Y). Quando os participantes escolheram entre dois médicos humanos com desempenho variável, todos os participantes preferiram o médico humano com maior desempenho. Porém, ao escolher entre um médico humano e uma prestadora de serviços de IA (por exemplo, um algoritmo, chatbot ou um braço robótico direcionado remotamente por meio de um programa de computador), a preferência dos participantes pela prestadora de IA com melhor desempenho foi significativamente mais fraca. Em outras palavras, os participantes estavam dispostos a abrir mão de melhores cuidados de saúde para ter uma assistência feita por humanos, e não uma prestadora de serviços de IA.

A resistência à IA médica também apareceu na disposição de pagar pelo mesmo procedimento diagnóstico. Demos a 103 participantes de um painel on-line, US$ 50 como preço de referência  para um teste de estresse que poderia ser realizado por uma prestadora de serviços de IA ou por um humano; ambos tinham uma taxa de precisão de 89%. Os participantes da condição padrão da IA, por exemplo, foram informados de que o diagnóstico custava US$ 50 quando administrado por um serviço de IA. Eles então apontaram quanto estariam dispostos a pagar  para que o diagnóstico fosse realizado por um prestador humano. Os participantes se mostraram dispostos a pagar mais para mudar para um prestador humano quando o prestador padrão era um serviço de IA, do que a pagar para mudar para um prestador de serviços de IA quando o prestador padrão era humano.

Destacando a importância da convicção de que suas circunstâncias são singulares, quanto mais os participantes se consideravam únicos e diferentes de outros indivíduos, mais acentuada era sua resistência a uma prestadora de IA. Pedimos a 243 participantes em um painel on-line para indicar sua preferência entre duas prestadoras para um exame de câncer de pele. Ambas tinham uma precisão de 90% nos diagnósticos. O grau em que os participantes se consideravam únicos antecipava sua maior preferência por um ser humano do que por uma prestadora de serviços de IA (igualmente preciso); não houve efeito sobre a preferência entre dois prestadores humanos.

Existem algumas medidas que os prestadores de serviços de saúde podem adotar para superar a resistência dos pacientes à lA médica. Por exemplo, os provedores podem atenuar as preocupações sobre o tratamento como sendo uma média ou estatística, executando ações que aumentam a percepção de personalização dos cuidados prestados pela IA. Quando descrevemos explicitamente uma prestadora de IA como capaz de adaptar sua recomendação para a cirurgia de revascularização do miocárdio considerando as características singulares e o histórico médico de cada paciente, os participantes do estudo afirmaram que estariam igualmente propensos a seguir as recomendações de tratamento da prestadora de IA como as de um médico humano.

Para esse fim, para serviços de saúde puramente baseados em IA (por exemplo, diagnósticos por chatbot, modelos preditivos baseados em algoritmos, tratamentos baseados em aplicativos, feedback de dispositivos vestíveis), as prestadoras devem enfatizar as informações coletadas sobre os pacientes para gerar um perfil exclusivo, incluindo estilo de vida, histórico familiar, perfis genéticos e genômicos e detalhes sobre seu ambiente. Os pacientes podem então sentir que uma prestadora de IA levará em conta o tipo de informação que seria considerada por um provedor humano, como seu clínico geral, que tenha acesso ao seu histórico. Essas informações poderiam ser utilizadas para explicar melhor aos pacientes como o atendimento seria adaptado ao seu perfil exclusivo.

Serviços exclusivamente baseados em IA também podem incluir sugestões – por exemplo, “com base no seu perfil individual” – que sugerem uma personalização. Além disso, as empresas de cuidados da saúde poderiam se empenhar na divulgação de que as prestadoras de serviços de saúde por IA prestam assistência médica pessoal e individualizada – por exemplo, compartilhando informações na mídia, explicando como os algoritmos funcionam e compartilhando avaliações dos pacientes sobre o serviço.

Ter um médico para confirmar a recomendação de uma prestadora de assistência médica por IA deve tornar as pessoas mais receptivas aos serviços de saúde baseados em IA. Observamos que as pessoas se sentem mais à vontade ao utilizar a IA médica quando há um médico responsável pela decisão final. Em um estudo discutido em nosso artigo, os participantes relataram que estariam igualmente propensos a adotar um procedimento em que um algoritmo analisasse ressonâncias de seu corpo em exames de câncer de pele e fizessem recomendações a um médico que tomasse a decisão final quanto a receber atendimento de um médico do início ao fim.

As tecnologias de assistência médica baseadas em IA são desenvolvidas e implantadas a um ritmo impressionante. A cirurgia assistida por IA pode guiar o instrumento de um cirurgião durante uma operação e empregar dados de operações anteriores para informar novas técnicas cirúrgicas. A telemedicina baseada em IA pode fornecer suporte de cuidados primários em áreas remotas sem fácil acesso a assistência médica. Auxiliares de enfermagem virtuais podem interagir com pacientes 24 horas por dia, sete dias por semana, oferecendo acompanhamento dia e noite e sanar dúvidas. No entanto, aproveitar todo o potencial desses e de outros serviços de IA médica voltados para o consumidor exigirá, antes, que superemos o ceticismo dos pacientes em ter um algoritmo, e não uma pessoa, tomando decisões sobre sua saúde.


Chiara Longoni é professora assistente de marketing da Boston University.


Carey K. Morewedge é professor de marketing e catedrático Everett W. Lord Distinguished Faculty Scholar da Boston University.

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