Dr. Felipe Kitamura

Você tocou na ferida, porque a área de saúde, de forma geral, não só a medicina, ela costuma ser muito conservadora. Inclusive, esse é um dos motivos de a gente demorar muito para adotar novas tecnologias. Você vai para finanças, vai para...

todo mundo já usando o que tem de mais novo e a saúde lá atrás, escrevendo coisa em papel ainda, né? Infelizmente, isso acontece e isso acaba gerando um atraso de progresso. Mas eu entendo, por um lado, o porquê, a questão da segurança, do receio, né? Sempre fizemos assim, pô, vou fazer diferente. E o que vai acontecer com o paciente se eu fizer diferente? Tem garantia de resultado? Não posso expor o meu paciente a um risco desconhecido, né? Então, até entendo um pouco do porquê.

Mas eu tenho a impressão de que boa parte dos médicos não estão ligados no que está acontecendo. Alguns que escutam falar, boa parte ainda acha que isso é hype, não estou vendo nada no meu dia a dia, nada está acontecendo, meu prontuário continua igual. E, de fato, a adoção da tecnologia demora para as pessoas enxergarem.

Algumas coisas eu acho que mudaram, principalmente nos Estados Unidos e no Brasil a gente está tendo um pouco de reflexo disso. Por exemplo, depois que surgiram as empresas que fazem transcrição de consulta, não só a transcrição do que foi falado palavra por palavra, mas pegar a transcrição depois com o GPT e escrever a anamnese,

A anamnese é o formato de informação que o médico documenta a consulta. Existe uma estrutura do que a gente precisa escrever em que momento na anamnese. Hoje essas ferramentas escutam a consulta e eu não preciso mais ficar no teclado digitando. Eu posso olhar no olho do paciente, posso dar mais atenção para o paciente. E quando eu termino, é como se eu tivesse um médico residente do meu lado que ficou ouvindo tudo e anotando tudo. E aí eu só olho...

Ele falou, perfeito, era isso mesmo. Ou, se tiver alguma coisa diferente, ele falou, ah não, na verdade, isso aqui só edita rapidinho ali, e eu ganhei um baita tempo, melhorei a qualidade da minha consulta. Esse tipo de ferramenta espalhou igual fogo nos Estados Unidos. Hoje, o uso desse tipo de ferramenta ultrapassou e muito o uso de AI em radiologia, que vinha crescendo por muitos anos.

Esse é um caso de uso. O outro que também é um produto que alastrou igual fogo nos Estados Unidos é o Open Evidence. Não sei se vocês já chegaram a ver, que é basicamente o chat APT, só que a base de treinamento e de consulta dele é uma base da Eusevir, com livros que já são livros consagrados na medicina, de autores consagrados e de revistas científicas de peso, tipo JAMA, tipo New England Journal of Medicine.

Para vocês terem ideia, usuários mensais ativos da Open Evidence em junho de 2024 eram 4 mil usuários ativos mensais. Em junho de 2025, um ano depois, são 400 mil usuários ativos mensais. Então, só para tentar te dar uma ideia que, apesar de existir um pouco dessa resistência e tudo mais, na área clínica isso se espalhou demais, muito rápido.

O que eu quero dizer com isso? É um radiologista, quando hoje, se você pegar aqui na média, 100 radiologistas do nosso país sentaram no início da manhã para trabalhar. Eles vão usar IA em que situações? Ainda é muito pouco, apesar de a gente ter bastante algoritmos. Então, a gente ainda não está vendo o efeito maléfico disso. Se a gente em algum momento tiver uma quantidade grande de algoritmos e radiologistas usando com muita frequência...

Já existem trabalhos na gastroenterologia mostrando com colonoscopia esse efeito do de-skilling, que é o médico perder a sua habilidade de fazer aquela determinada tarefa. Nesse estudo em específico, que foi um estudo muito interessante, eles mostraram que antes de começar a usar o algoritmo de A, os médicos tinham uma certa taxa de detecção

de adenoma, de pólipo, no intestino grosso, na colonoscopia. Depois que eles começaram a usar a IA, com a IA eles melhoraram um pouco a detecção de pólipo, o que faz certo sentido, eles têm um auxílio. Só que se você tirar a IA dos médicos depois que eles já estavam um tempo usando, a taxa de detecção deles é menor do que era antes deles nunca terem usado IA na vida. Então, certamente isso mostra esse efeito e eu não tenho dúvida de que existe um risco disso acontecer para outras áreas da medicina também,

A IA acertando mais do que o médico, o médico não realmente se torna indesejável até? Esse é um ótimo ponto também. Levanta o ponto de, a partir do momento que a gente tem uma IA que é muito melhor do que o médico humano, não é má prática você não usar o que há de melhor? Porque ética médica tem muito a ver com isso. Quando você vai fazer um estudo novo, você não pode oferecer para o paciente algo pior do que existe.

atualmente de tratamento. Sempre que você vai comparar duas coisas, você compara o novo com o melhor que existe. Você não pode comprar um novo com nada. Então, nesse seu exemplo, ele faz bastante sentido nessa linha de raciocínio. Um problema que existe é que os problemas que

existem em medicina, e na radiologia existe um reflexo disso, a distribuição dos problemas é uma distribuição assimétrica. Existem poucos problemas que são extremamente frequentes e existe uma infinidade de problemas que são muito pouco frequentes. E a grande dificuldade hoje é conseguir com que a IA consiga fazer tudo isso. Então, o que eu enxergo é que vai ser difícil substituir um profissional completamente por conta dessa cauda longa. Mas, certamente, para as coisas muito frequentes, se a IA ficar muito boa...

eu acho que existe uma chance de, em algum momento, ser considerado má prática se os profissionais não usarem essas ferramentas para essas situações. A gente não chegou lá ainda, mas as evidências estão começando a aparecer de uma doença ou outra, um método de imagem ou outra, isso falando dentro da radiologia, mas falando na medicina de forma geral, a Microsoft lançou um agente

não lançou, ela publicou, mas não deixou disponível, o MyDXO, não sei se vocês chegaram a ver. A gente comentou sobre ele no podcast. Exato, cara, o MyDXO deixou muito claro que dá para você fazer um agente que acerta doenças difíceis muito mais do que médicos e a um custo de investigação menor, gastando menos pedindo exames. Então, isso leva a gente para aquele ponto que a gente estava conversando, que é

Será que não é uma prática eu deixar de usar uma ferramenta dessa, já que ela já está disponível hoje? Mas assim, eu entendo que existe a necessidade de fazerem mais validações dessa ferramenta, mas a gente está apontando para esse caminho. Interessante. Então, no final, acaba sendo um problema de um banco de dados desbalanceado, o que a gente tem hoje, que você mencionou.

É verdade, porque esse problema também acontece com o chat EPT. A probabilidade do chat EPT te responder doenças que são mais faladas na internet é maior do que doenças que são menos faladas. Mas enfim, isso a gente indo ali na...

na filigrana e no detalhe. Mas se você parar para pensar a quantidade de médicos que tem no país, a maioria dos médicos do nosso país ou não são especialistas ou são especializados em uma única coisa. Não tem como você ser especialista em tudo. O chat EPT sabe mais de medicina do que a maioria dos médicos, porque, tudo bem, ele não vai saber mais de...

especificamente sobre epilepsia do que um neurologista que é especialista só em epilepsia, beleza? Mas ele vai saber mais de cardiologia do que esse neurologista, ele vai saber mais de endócrino, de nefro, de pneumo, de tudo, entendeu? E isso serve pra qualquer médico, eu dei um exemplo aqui, mas serve pra radiologia, né? Talvez ele não saiba mais do que um radiologista numa situação específica, mas vai saber mais do restante da medicina, então...