Como médico e ex-CEO de um grande grupo hospitalar, as vezes me perguntam sobre os dramas médicos na TV. O quanto eles são realistas? O que eles acertam? E o que acaba sendo distorcido em nome do roteiro?
As respostas, claro, dependem da série e do tema. Por isso, prestei muita atenção quando The Pitt — série vencedora de vários prêmios Emmy ambientada em um pronto-socorro fictício de Pittsburgh — voltou seus olhos para a IA generativa na medicina, um tema que venho cobrindo de perto nos últimos três anos.
Para dar crédito aos roteiristas, o segundo episódio da segunda temporada (“8:00 A.M.”) evita as representações excessivamente sensacionalistas ou distópicas. Em vez disso, apresenta a IA generativa como ela se encontra na prática clínica hoje: uma ferramenta projetada para economizar tempo, reduzir erros e dar suporte à prestação de cuidados.
Mas, embora o episódio acerte em vários pontos importantes, ele também desliza em outros e deixa de fora, inteiramente, uma das partes mais interessantes da IA generativa.
A Inteligência Artificial chega ao ‘The Pitt’
Como na maioria dos dramas médicos, a trama da IA centra-se em um conflito entre dois personagens. O Dr. Michael “Robby” Robinavitch (Noah Wyle), um experiente médico de emergência e protagonista da série, defende a experiência e a intuição humana lapidada ao longo de anos de prática. Já a Dra. Baran Al-Hashimi (Sepideh Moafi), sua substituta temporária, incentiva o uso de ferramentas assistidas por IA para aumentar a eficiência e melhorar o atendimento ao paciente.
Ela apresenta à equipe um aplicativo de IA generativa que escuta as consultas e redige automaticamente a entrada no prontuário eletrônico. Na vida real, essas ferramentas são chamadas de “IAs de transcrição”.
Os residentes ficam impressionados com o tempo economizado. Então surge o momento que gera a tensão do episódio: a IA substitui um medicamento por outro com nome semelhante, mas com uma finalidade muito diferente. O erro é flagrado por um médico humano.
Um residente faz uma piadinha dizendo que, em inglês, a sigla AI (Artificial Intelligence) significa “quase inteligente” (almost intelligent). Al-Hashimi responde que o sistema é “98% preciso”, alertando que suas recomendações devem ser revisadas cuidadosamente porque a tecnologia é “excelente, mas não perfeita”.
A cena é breve. O erro é corrigido. Nenhum paciente é prejudicado. Mas o encontro deixa para trás três questões não resolvidas.
O que ‘The Pitt’ acertou sobre a IA na medicina?
No episódio, o ceticismo do Dr. Robinavitch e o entusiasmo da Dra. Al-Hashimi refletem uma divisão crescente dentro da medicina atual.
Em termos estatísticos, a personagem de Moafi representa os cerca de dois terços dos médicos que agora utilizam aplicações de IA generativa para obter ou gerenciar informações médicas dos pacientes. O personagem de Wyle representa o terço de médicos cujas preocupações superam a empolgação com a IA e, por isso, continuam a confiar em abordagens médicas tradicionais.
A hesitação deste último grupo deriva de duas ansiedades principais. Uma é o medo do dano: que um sistema de IA cometa um erro que fira um paciente. O outro medo, mais profundo, é o da obsolescência: que, à medida que essas ferramentas melhorem, elas passem por cima do julgamento profissional e minem a autoridade humana. Ambos são medos racionais, possibilidades com as quais a medicina está lidando hoje.
A série também se mostra precisa ao retratar como a IA está sendo implementada nos hospitais. Por todo o país, ela tem sido reservada para tarefas administrativas: ouvir atendimentos, escrever notas para o prontuário eletrônico, resumir gráficos e auxiliar no faturamento e na codificação.
Até agora, a IA generativa raramente tem sido usada para melhorar diretamente os resultados clínicos. Hospitais e sistemas de saúde hesitam em usar a tecnologia para cruzar diagnósticos médicos, sinalizar possíveis erros ou ajudar pacientes a obter um melhor controle de doenças crônicas.
Uma exceção notável começou em Utah. Lá, os órgãos reguladores aprovaram um programa piloto que permite que um sistema alimentado por IA renove prescrições de medicamentos para pacientes com condições crônicas sem a supervisão direta de um médico. O desenrolar desse experimento será revelador, sobretudo se reguladores federais decidirem intervir. A questão principal é se o FDA (Food and Drug Administration) classificará tais sistemas como dispositivos médicos regulamentados ou os verá como ferramentas de prestação de cuidados governadas principalmente em nível estadual.
Independentemente de para onde os hospitais sigam a partir daqui, The Pitt acerta na dinâmica central. A IA generativa na medicina não é aceita por ser perfeita, nem rejeitada por ser inútil. É a cautela que adia sua adoção.
O que o episódio errou?
Quando a Dra. Al-Hashimi diz aos colegas que o sistema de IA é “98% preciso”, o número soa exato e autoritário. Mas essa fala, feita para ser tranquilizadora, é também a mais enganosa. Sem contexto, ela não tem significado.
Se 98% significa revisar 100 prontuários e descobrir que dois contêm alguma forma de imprecisão, esse número subestima o problema. Erros menores são comuns na documentação clínica, particularmente em ambientes médicos barulhentos e acelerados como um pronto-socorro. Mas, se 98% implica que 1 em cada 50 pacientes sofrerá um dano significativo causado por um erro de IA generativa, então o episódio exagera o risco.
Mais importante ainda: o episódio falhou em fornecer contexto para os 98%. A questão não é se a IA generativa é perfeita, mas se ela é mais ou menos precisa do que os clínicos sem a IA. E os telespectadores provavelmente ficariam surpresos com a resposta.
Estudos concluem que erros cometidos por humanos em prontuários eletrônicos são comuns. Pelo menos metade dos prontuários contém pelo menos um erro. Quando os pacientes revisam seus próprios prontuários, cerca de 1 em cada 5 relata erros. Eles variam de pequenos problemas de transcrição a informações incorretas sobre medicamentos, históricos médicos ou diagnósticos atuais. Muitos surgem de pequenos descuidos de médicos ocupados, que são corrigidos em consultas subsequentes. Erros com consequências maiores vêm de uma prática generalizada: médicos copiam e colam notas anteriores em novas entradas, permitindo que imprecisões persistam e se acumulem com o tempo.
Faltou ao episódio um ponto crucial de contexto: o erro médico já é a terceira principal causa de morte nos Estados Unidos. Pesquisas concluem que até 400.000 americanos morrem todos os anos devido a diagnósticos errados, com outros 400.000 sofrendo de incapacidade permanente.
De um ponto de vista objetivo, a introdução da IA generativa na medicina clínica seria benéfica para os pacientes. Mas isso será difícil de as pessoas admitirem. Psicólogos comportamentais apontam que os humanos rotineiramente ignoram erros cometidos por outras pessoas, enquanto reagem de forma muito mais severa a erros comparáveis cometidos por máquinas, mesmo quando a tecnologia apresenta um desempenho geral superior. Eles chamam esse fenômeno de aversão ao algoritmo.
O que a série deixou de fora inteiramente?
O que The Pitt deixa de explorar não é como a IA funciona na medicina hoje, mas para onde ela provavelmente está indo a seguir.
Nos próximos anos, a IA generativa irá cada vez mais além da documentação e do suporte à decisão para um papel clínico mais autônomo, particularmente em áreas onde a medicina luta para entregar resultados consistentes. O gerenciamento de doenças crônicas é um exemplo. Hoje, pacientes com condições como hipertensão ou diabetes são tipicamente vistos três ou quatro vezes por ano, com ajustes de tratamento baseados em “retratos” breves de sua saúde. Nesse modelo, qualquer mudança significativa no status da doença de um paciente pode passar despercebida por muitos meses.
Em contraste, ferramentas de IA generativa em breve permitirão o monitoramento contínuo e auxiliarão em ajustes de medicação mais frequentes. Elas serão capazes de se conectar a braçadeiras de pressão arterial domésticas, monitores de glicose e smartwatches. Em vez de esperar por uma consulta agendada ou uma crise aguda, esses sistemas detectarão a deterioração ou a falha contínua no controle da doença crônica e sugerirão intervenções oportunas. Embora a hipertensão seja controlada atualmente em apenas cerca de metade dos pacientes em todo o país, o monitoramento contínuo e a intervenção precoce tornariam possível atingir taxas de controle superiores a 90%.
E à medida que a IA assume mais responsabilidade pelo monitoramento rotineiro e pela otimização do tratamento, os médicos ficarão livres para focar nos pacientes que mais precisam deles: aqueles com doenças complexas ou raras que exigem julgamento humano, experiência e empatia.
Esse tipo de parceria entre humanos e tecnologia resolverá muitas das tensões dramatizadas neste episódio de The Pitt. Mas também introduzirá novas tensões para os roteiristas explorarem: papéis e hierarquias de longa data dentro da medicina serão rompidos. Alguns empregos desaparecerão ou mudarão substancialmente. E haverá momentos em que médicos e sistemas de IA generativa discordarão sobre um diagnóstico, um plano de tratamento ou o curso apropriado de manejo no fim da vida.
Independentemente de como os futuros dramas médicos retratem essa evolução, um resultado é cada vez mais claro na prática clínica: a combinação de médicos dedicados, pacientes empoderados e IA generativa produzirá resultados melhores do que qualquer um dos três poderia alcançar sozinho.
