Resumo:
A plataforma de conhecimento antrópico e médico OpenEvidence anunciou uma parceria. As duas partes planejam fornecer gratuitamente ferramentas de apoio à decisão clínica baseadas em inteligência artificial para médicos em áreas fora dos Estados Unidos e da Europa, onde os recursos médicos são relativamente escassos. Eles esperam usar a IA para expandir o alcance do acesso ao conhecimento médico baseado em evidências e ajudar a equipe médica local a lidar com problemas como literatura médica, especialistas e recursos de educação médica continuada insuficientes.
OpenEvidence é uma plataforma de conhecimento médico para médicos que responde perguntas de médicos com base em pesquisas médicas revisadas por pares e diretrizes de tratamento clínico. Atualmente, a plataforma está aberta gratuitamente a médicos nos Estados Unidos e na Europa. A colaboração entre as duas partes visa lançar uma versão especial para áreas com recursos limitados, que será fornecida gratuitamente aos trabalhadores médicos em dezenas de países de baixa e média renda.
De acordo com a lista publicada pela OpenEvidence, este plano está a ser gradualmente promovido em cerca de 100 países, incluindo Uganda, Angola, Sudão, Haiti e Mongólia. Desta forma, as duas empresas esperam reduzir as restrições ao acesso ao conhecimento médico causadas pela localização geográfica, porque em algumas áreas com recursos médicos insuficientes, os médicos podem carecer da literatura médica mais recente, de apoio especializado e de acesso à educação médica continuada. Estes factores podem afectar ainda mais o acesso dos pacientes a serviços médicos de alta qualidade.
Os sistemas de saúde em todo o mundo estão atualmente a explorar se a IA generativa pode aliviar a escassez de médicos e especialistas médicos. Os defensores acreditam que a IA pode ajudar os médicos a recuperar e organizar rapidamente informações médicas em grande escala para fornecer assistência no processo de diagnóstico e tratamento; mas, ao mesmo tempo, algumas pessoas estão preocupadas com o facto de se o sistema de IA utilizar principalmente dados médicos de países de elevado rendimento para formação, então as recomendações que fornecem podem não ser totalmente consistentes com a situação real em áreas com menos recursos, incluindo doenças locais comuns, condições de diagnóstico, equipamento médico e medicamentos disponíveis.
O fundador da OpenEvidence, Daniel Nadler, disse que o acesso ao conhecimento médico não deve depender da localização geográfica do médico. Ele revelou que só em agosto deste ano, os médicos americanos realizaram 42 milhões de consultas através do OpenEvidence, e espera-se que, até 2026, centenas de milhões de pacientes americanos recebam serviços médicos prestados por médicos que usam o OpenEvidence para auxiliar no trabalho.
Nesta cooperação, a Anthropic é a principal responsável por fornecer suporte back-end no nível técnico de IA, enquanto a OpenEvidence é responsável por ajustar o sistema de acordo com o ambiente médico em diferentes países e regiões. As partes dizem que o sistema não irá simplesmente copiar ferramentas concebidas para os sistemas de saúde dos EUA ou da Europa em ambientes com poucos recursos, mas terá em conta as diferenças nas infra-estruturas de saúde locais e nas práticas clínicas.
Daniela Amodei, presidente da Anthropic, disse que a tecnologia de inteligência artificial tem feito grandes progressos nos últimos anos, tornando tecnicamente possível fornecer tais ferramentas de assistência médica a áreas com recursos limitados. Mas ela também acredita que, dependendo apenas dos mecanismos tradicionais de mercado, é difícil para estas tecnologias entrarem naturalmente em áreas que não possuem retorno comercial. Portanto, o empreendedorismo e o investimento no bem-estar público são necessários para promovê-los.
Na verdade, o OpenEvidence já iniciou tentativas semelhantes antes. No início deste ano, a empresa anunciou que estava a trabalhar com instituições médicas no Ruanda e no Botswana para adaptar ferramentas de IA com base nas diferenças nos tipos de doenças, recursos de diagnóstico e tratamentos disponíveis entre países locais e desenvolvidos.
Nadler disse que os sistemas desenvolvidos pela empresa para essas regiões darão grande importância ao ambiente local e enfatizou que as ferramentas relevantes precisam ter capacidades de "adaptação ao contexto". Por outras palavras, a mesma questão médica pode ter de ser respondida em diferentes países com condições médicas completamente diferentes, tais como se um determinado exame pode ser realizado localmente, se o hospital possui o equipamento correspondente, se um determinado medicamento está disponível e que tipo de tratamento os médicos locais costumam utilizar.
Este plano também tem a vantagem especial de ter requisitos de infra-estrutura relativamente baixos. Nadler destacou que mesmo que as instituições médicas em algumas áreas não possam garantir o fornecimento de energia 24 horas por dia, 7 dias por semana, a maioria dos médicos ainda possui smartphones, por isso ainda é possível aceder a informações médicas de alta qualidade através de dispositivos móveis que no passado só podiam ser fornecidos pelas principais instituições médicas do mundo, como a Clínica Mayo.
Este modelo é particularmente atraente em países com acesso limitado a revistas e conhecimentos médicos. Ahmed Bendary, cardiologista da Universidade de Benha, no Egipto, disse que se este serviço médico de IA puder ser expandido para regiões fora dos Estados Unidos e da Europa, trará mudanças significativas, especialmente quando as instituições médicas locais têm dificuldade em subscrever as principais revistas médicas. Ferramentas que podem obter rapidamente informações médicas baseadas em evidências no local clínico podem ser de maior valor.
No entanto, a promoção global da IA médica também significa que o sistema terá de enfrentar enormes diferenças no ambiente médico entre os diferentes países. O espectro da doença, o equipamento médico, o fornecimento de medicamentos, o nível de formação do médico e as especificações de diagnóstico e tratamento podem ser significativamente diferentes. Portanto, mesmo que as informações fornecidas pela IA sejam precisas ao nível do conhecimento médico, podem não ser necessariamente traduzidas diretamente em planos de tratamento executáveis localmente. Esta cooperação coloca, portanto, mais ênfase nos ajustamentos a regiões específicas, em vez de simplesmente copiar o mesmo sistema de IA para todos os países.
A Antthropic está acelerando recentemente sua expansão nos campos da medicina e das ciências da vida. Pouco antes do anúncio desta colaboração, a Anthropic estabeleceu o seu próprio laboratório de biologia, começou a realizar investigação biológica real e tentou alargar ainda mais as suas capacidades de inteligência artificial ao campo do desenvolvimento de medicamentos. Esta cooperação com a OpenEvidence representa que a Anthropic está avançando da pesquisa biológica e de medicamentos para o campo do conhecimento médico clínico e do apoio à decisão médica.
As duas partes não anunciaram os termos financeiros envolvidos nesta cooperação. Para a OpenEvidence, esta cooperação significa que a sua plataforma de conhecimento médico, que originalmente atendia principalmente médicos nos Estados Unidos e na Europa, começou a se expandir globalmente; para a Anthropic, significa que seus modelos de IA estão entrando em mais áreas onde antes era difícil obter informações médicas avançadas por meio da plataforma profissional médica.
À medida que a IA generativa entra gradualmente no sistema médico, este tipo de cooperação também reflecte uma tendência cada vez mais óbvia: a competição em aplicações médicas de IA já não se centra apenas nas capacidades do modelo em si, mas começa a centrar-se na forma de combinar conhecimentos médicos, directrizes clínicas e capacidades de raciocínio de IA, e adaptá-los de acordo com a realidade médica em diferentes regiões. Este plano Antrópico e OpenEvidence abrange cerca de 100 países. Se ele pode realmente melhorar a capacidade dos médicos locais de obter conhecimento médico e tomar decisões clínicas também dependerá do grau de localização do sistema e de como os médicos o utilizam em ambientes médicos reais.
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