O burnout está aumentando na área da saúde. A IA pode ajudar a aliviar a carga?

Não deve ser surpresa, então, que a saúde tenha estado entre os três principais setores impactados pelo fenômeno chamado de "Grande Demissão", com muitos profissionais da área deixando seus empregos para encontrar um melhor equilíbrio entre trabalho e vida pessoal.[4]. E para as organizações de saúde que enfrentam um aumento da rotatividade, o pior pode ainda estar por vir. De acordo com um novo estudo da American Medical Association, um em cada cinco médicos e dois em cada cinco enfermeiros pretendem deixar seu local de atendimento atual dentro dos próximos dois anos [5].

Como resultado, a escassez de pessoal é hoje a principal dos executivos de hospitais dos EUA [6]. Outros países ao redor do mundo – do Reino Unido e da Alemanha a Cingapura e Austrália – têm experimentado um êxodo semelhante de profissionais de saúde, alimentando temores sobre o potencial impacto na qualidade dos cuidados [7,8,9,10].

O que estamos testemunhando é um aumento da urgência de libertar os profissionais de saúde da tensão de tarefas tediosas e repetitivas, para que eles possam se concentrar no que os atraiu à medicina antes de tudo: cuidar dos pacientes. É exatamente aí que a IA pode ajudar. Ao transferir o fardo do tedioso trabalho manual de humano para máquina, a IA permite que os profissionais de saúde dediquem seu tempo e energia ao paciente em vez de processos complicados.

Veja os tecnólogos de imagem médica, por exemplo. Classificada em 2º lugar  como a profissão com a maior escassez de pessoal qualificado [11], os tecnólogos enfrentam diariamente o desafio de obter imagens da melhor qualidade, sem margem para erro, e apontam a alta carga de trabalho como o principal fator para o estresse relacionado ao trabalho [12]. Os pacientes também estão frequentemente ansiosos, o que aumenta a pressão sobre os tecnólogos para que o exame seja feito de forma eficaz. A variabilidade nos níveis de treinamento e experiência da equipe pode impactar ainda mais os resultados.

Um bom exemploe é acertar a posição do paciente para um exame. Em uma modalidade de imagem como a TC, o mau posicionamento do paciente é um desafio comum, com consequências indesejadas, como o aumento da dose de radiação para o paciente ou o ruído da imagem [14]. É aí que a nova tecnologia de câmera ativada por IA pode fazer a diferença. Montada no teto acima da mesa do paciente, a câmera usa algoritmos que podem detectar automaticamente os pontos anatômicos do paciente, ajudando a obter um posicionamento rápido, preciso e consistente do paciente.

A tecnologia inteligente e sem contato de sensoriamento do paciente também economiza o trabalho manual dos tecnólogos em imagens de RM, onde é possível monitorar automaticamente a respiração de um paciente – permitindo a configuração de exames de RM de rotina em menos de um minuto [15], mesmo para operadores menos experientes, enquanto os ajuda a manter um olho atento no paciente.  Além disso, os sistemas inteligentes habilitados para IA podem sugerir o protocolo mais apropriado para cada exame de RM, bem como automatizar o planejamento, a varredura e o processamento do exame.

Graças a essa automação baseada em IA, os tecnólogos têm que se preocupar menos com a configuração do equipamento e podem dedicar mais atenção ao paciente, tornando seu trabalho menos estressante e mais gratificante.

Diante da crescente sobrecarga de informações, a IA também pode aliviar a carga sobre os profissionais de saúde, apoiando-os com insights relevantes no ponto de atendimento.

Por exemplo, um dos maiores desafios enfrentados pelas equipes de terapia intensiva (UTIs) é o enorme volume de dados coletados sobre cada paciente. Cada paciente na UTI pode gerar até milhares de pontos de dados por dia, deixando médicos e enfermeiros se sentindo sobrecarregados enquanto lutam para separar o sinal do ruído [16].

No futuro, as soluções de monitoramento de pacientes com AI serão cada vez mais estendidas do hospital para o lar, permitindo que os prestadores de serviços de saúde vigiem os pacientes e, assim, evitem (re)internações hospitalares evitáveis. Isso poderia aliviar parte da pressão sobre as equipes de emergência e cuidados críticos, ao mesmo tempo em que dava aos pacientes maior tranquilidade no conforto de suas casas.

Naturalmente, a tecnologia só pode ser uma parte das estratégias eficazes de retenção de pessoal e de mitigação da queima. Mas, como estes e outros exemplos demonstram, a IA poderia ir muito longe no sentido de melhorar a experiência humana na área da saúde – tanto melhorando a eficiência do fluxo de trabalho quanto ampliando a experiência clínica.

Mais importante ainda, para aliviar o burnout e resgatar a alegria na medicina, precisamos perguntar como podemos desenvolver ferramentas digitais que apoiem, em vez de atrapalhar, a relação entre paciente e profissional de saúde. Estudos têm demonstrado consistentemente que a falta de integração do fluxo de trabalho é uma das principais barreiras para uma adoção mais ampla da IA na saúde, apontando para a necessidade de um design centrado no ser humano.