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O uso da IA para abordar as desigualdades na saúde bucal requer uma colaboração abrangente

Melhorias nas fontes de dados e na regulamentação são necessárias para promover o uso equitativo da inteligência artificial na assistência médica bucal. (Imagem: PeopleImages.com - Yuri A/Shutterstock)

seg. 12 agosto 2024

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NASHVILLE, Tennessee, EUA: Doenças orais afetam desproporcionalmente populações de baixa renda e minorias. O uso de inteligência artificial (IA) está aumentando na saúde bucal e mostra grande promessa em revolucionar a odontologia. No entanto, há pouca pesquisa sobre sua potencial aplicação para abordar a equidade na saúde bucal e pesquisa. Um novo artigo de revisão por pesquisadores dos EUA explora as desigualdades e vieses na saúde bucal e destaca o potencial da IA ​​para abordar esses desafios, especificamente aumentando as capacidades dos profissionais de saúde bucal para alcançar cuidados personalizados que sejam imparciais e transparentes.

As desigualdades na assistência médica bucal surgem de uma interação complexa de fatores, incluindo acessibilidade, disponibilidade e discriminação. Além disso, os serviços de saúde bucal são frequentemente tratados como separados da assistência médica geral e, em muitos países, relegados ao setor privado, limitando ainda mais a acessibilidade e a acessibilidade.

A IA apresenta um potencial significativo para abordar desigualdades na saúde bucal, mas deve ser aplicada de forma responsável, e isso depende da antecipação e gestão de riscos, de acordo com os pesquisadores. O Artificial Intelligence Risk Management Framework desenvolvido pelo US National Institute of Standards and Technology descreve princípios para o desenvolvimento de sistemas de IA transparentes e confiáveis, incluindo a mitigação de vieses prejudiciais que podem exacerbar desigualdades se não forem abordados durante o treinamento de modelos de IA. Outra estrutura desse tipo é o Artificial Intelligence Code of Conduct da National Academy of Medicine, que apoia ainda mais o uso ético da IA ​​na saúde para garantir que as tecnologias de IA sejam aplicadas de forma segura e justa para melhorar os resultados dos pacientes.

À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, sua natureza de caixa preta apresenta desafios para entender como eles fazem previsões, o que é crucial para a confiança em aplicações de saúde. Para resolver isso, os pesquisadores recomendaram incorporar IA explicável (XAI), que busca tornar esses modelos mais transparentes, fornecendo explicações sobre por que e como as decisões são tomadas. A IA é fundamental para ajudar os usuários a entender tanto o impacto que os criadores da IA ​​pretendiam para o modelo quanto às possibilidades de vieses dentro do modelo. Um exemplo é um mapa de ativação de classe, que mostra as regiões de uma imagem mais significativas para as previsões feitas por um tipo de algoritmo de aprendizado profundo chamado rede neural convolucional. Ao incorporar a explicabilidade à IA, a saúde bucal pode avançar para um atendimento mais personalizado e equitativo, reforçando a confiança entre provedores e pacientes.

Iniciativas governamentais recentes, como o US Artificial Intelligence Safety Institute Consortium e o programa Bridge to Artificial Intelligence do National Institutes of Health, foram lançadas para dar suporte ao uso responsável da IA ​​promovendo a criação de conjuntos de dados acessíveis e de origem ética. No entanto, um grande desafio para o uso responsável da IA ​​na saúde bucal é a falta de estruturas regulatórias e éticas universalmente adotadas. A implementação responsável da IA ​​requer esforços colaborativos em todos os domínios sociais, de infraestrutura e regulatórios. Ao integrar a IA de forma responsável, as partes interessadas podem quebrar barreiras e promover o atendimento abrangente ao paciente globalmente, reduzindo potencialmente as disparidades de saúde e melhorando a equidade na saúde bucal.

O estudo considerou o viés em seu escopo completo, referindo-se a qualquer preferência sistemática, preconceito ou tratamento injusto com base em raça, etnia, status socioeconômico, sexo e orientação sexual, entre outros. O viés pode incluir dados que não representam ou atendem de forma justa a várias etnias, origens linguísticas, situações socioeconômicas ou outros dados demográficos que já são mal atendidos. Os pesquisadores apontaram que a maioria das aplicações em saúde bucal que utilizam IA dependem de dados de apenas sete países, exacerbando o potencial de viés. O AI Risk Management Framework estende a consideração do viés para vieses cognitivos sistêmicos, computacionais, estatísticos e humanos.

Abordar as desigualdades na assistência à saúde bucal exige mais do que disponibilizar assistência odontológica para comunidades carentes. Envolve abordar a utilização, a provisão e o acesso a serviços, e esse acesso é baseado na acessibilidade financeira, acessibilidade física e aceitabilidade.

A revisão, intitulada “Responsible artificial intelligence for addressing equity in oral healthcare”,  foi publicada on-line em 18 de julho de 2024 na Frontiers in Oral Health.

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