Inteligência artificial e machine learning na atenção à saúde da pessoa idosa
DOI:
https://doi.org/10.11606/issn.2316-9044.rdisan.2025.230034Palavras-chave:
Aprendizado de Máquina, Atenção à Saúde da Pessoa Idosa, Envelhecimento, Inteligência Artificial, Sistemas InteligentesResumo
Este artigo revisou a literatura acerca do uso da inteligência artificial e do machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, na atenção à saúde da pessoa idosa, destacando as vantagens e perigos relacionados. A aplicação da inteligência artificial na medicina iniciou-se nas décadas de 1940 e 1950, com ênfase no diagnóstico clínico. Atualmente, técnicas como aprendizado profundo têm se mostrado eficientes na detecção de enfermidades e na tomada de decisões clínicas. Contudo, emergem problemas ligados à proteção das informações, à responsabilidade nas decisões automatizadas e à perda da interação humana. Também são discutidas questões éticas e a representatividade dos dados de pacientes idosos, tais como viés algorítmico e etarismo. O estudo qualitativo, básico e exploratório empregou uma abordagem dedutiva para tratar da transformação digital na saúde dos idosos, apesar de reconhecer restrições em termos éticos e interseccionais. A conclusão é que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina possuem a capacidade de aprimorar a atenção à saúde da pessoa idosa, mas precisam de mais transparência e estudos adicionais para comprovar sua efetividade em comparação aos métodos convencionais.
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Referências
AGUIAR, Maria Cecília Azevedo de; MONTENEGRO, Fernando Luiz Brunetti. Avaliação do conhecimento de médicos com atuação na área geriátrica do estado de São Paulo sobre a interrelação entre saúde bucal e saúde sistêmica. Revista Kairós - Gerontologia, São Paulo, v. 10, n. 1, p. 155-174, 2007. Disponível em: https://revistas.pucsp.br/index.php/kairos/article/view/2580/1634. Acesso em: 13 set. 2024.
AITH, Fernando. Saúde digital e os desafios regulatórios. Revista de Direito Sanitário, São Paulo, v. 21, p. e0020, 2021. DOI: https://doi.org/10.11606/issn.2316-9044.rdisan.2021.193268. Disponível: https://revistas.usp.br/rdisan/article/view/193268/178486. Acesso em: 26 set. 2024.
ALHAZMI, Hamoud; IMRAN, Ahmed; ALSHEIKH, Mohammad Abu. How do socio-demographic patterns define digital privacy divide? IEEE Access, v. 10, p. 11296-11307, 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3144436. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9684858. Acesso em: 14 set. 2024.
ALKIRE, Michael J. For health care providers, five trends to watch in 2022. Health Affairs Forefront, January 31, 2022. Disponível em: https://www.healthaffairs.org/content/forefront/health-care-providers-five-trends-watch-2022. Acesso em: 12 set. 2024.
ANTUNES, Catarina Pascoal. A regulação dos dispositivos de recolha e processamento de dados em saúde. 2021. Dissertação (Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas). Faculdade de Farmácia. Universidade de Lisboa, Lisboa, Portugal, 2021. Disponível em: https://repositorio.ul.pt/bitstream/10451/52892/1/MICF_Catarina_Antunes.pdf. Acesso em: 14 set. 2024.
ARAÚJO, Lara Miguel Quirino; CÂNDIDO, Viviane Cristina; ARAÚJO, Luciano Vieira de. Sinergias humanas: interdisciplinaridade na saúde do idoso através da geriatria, gerontologia, filosofia da saúde e inteligência artificial generativa. PoliÉtica. Revista de Ética e Filosofia Política, v. 12, n. 2, p. 135-162, 2024. DOI: https://doi.org/10.23925/politica.v12i2.68289. Disponível em: https://revistas.pucsp.br/index.php/PoliEtica/article/view/68289/45834. Acesso em: 13 set. 2024.
ARAUJO, Michel Pires. Classificação da gravidade de síndromes respiratórias baseada em Machine Learning e o caso do aplicativo triagem on-line da Covid-19. 2023. Dissertação (Mestrado em Desastres Naturais). Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/254238. Acesso em: 13 set. 2024.
BRASIL. Lei n. 10.741, de 1º de outubro de 2003. Dispõe sobre o Estatuto da Pessoa Idosa e dá outras providências. Brasília, 1o de outubro de 2003. Disponível em: https://t.ly/-ZfY4. Acesso em: 10 set. 2024.
BRASIL. Lei n. 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 22 jun. 2025.
BRIGHAM, Christopher R. et al. Artificial intelligence: revolutionizing the medicolegal field. AMA Guides Digital, v. 28, n. 5, p. 1-40, 2023. DOI: https://doi.org/10.1001/amaguidesnewsletters.2023.SepOct01. Disponível em: https://ama-guides.ama-assn.org/view/journals/ama-guides-newsl/28/5/article-p1.xml. Acesso em: 13 set. 2024.
BRODMAN, Keeve et al. Interpretation of symptoms with a data-processing machine. AMA Archives of Internal Medicine, v. 103, n. 5, p. 776-782, 1959. DOI: https://doi.org/10.1001/archinte.1959.00270050098015. Disponível em: https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/563258. Acesso em: 10 set. 2024.
CABANHA, Regiane Santana da Conceição Ferreira; SILVA, Ana Paula Stefanelo; BARBOSA, Milton Jorge Lôbo. Impacto das políticas de saúde pública na prevenção de epidemias. A.R International Health Beacon Journal, v. 1, n. 2, p. 41-49, 2024. Disponível em: https://healthbeaconjournal.com/index.php/ihbj/article/view/7. Acesso em: 13 set. 2024.
CAPINHA, Mónica Alexandra Agostinho dos Santos. Deteção precoce da doença de Parkinson com recurso a imagens de ressonância magnética e algoritmos de classificação Deep Learning. 2022. Dissertação (Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde – Ressonância Magnética). Instituto Politécnico de Lisboa, Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa, Lisboa, 2022. Disponível em: https://repositorio.ipl.pt/handle/10400.21/16019. Acesso em: 13 set. 2024.
CHALASANI, Sri Harsha et al. Artificial intelligence in the field of pharmacy practice: A literature review. Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy, v. 12, p. 100346, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcsop.2023.100346. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667276623001270?via%3Dihub. Acesso em: 13 set. 2024.
COUTINHO, Marina de Alencar Araripe. A proteção da vítima de danos causados por uma inteligência artificial: uma perspectiva civil-constitucional. 2022. Dissertação (Mestrado em Direito). Faculdade de Direito, Universidade de Brasília, Brasília-DF, 2022. Disponível em: http://www.rlbea.unb.br/jspui/handle/10482/43971. Acesso em: 13 set. 2024.
DOURADO, Daniel de Araújo. Regulação da inteligência artificial na saúde. 2023. Tese (Doutorado em Ciências). Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. DOI: https://doi.org/10.11606/T.5.2024.tde-23042024-111255. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5137/tde-23042024-111255/pt-br.php. Acesso em: 11 set. 2024.
DUARTE, Evelise Scaraboto. Bioética complexa e o uso de sistemas de inteligência artificial (IA) no campo da saúde: um estudo de métodos mistos. 2021. Dissertação (Mestrado em Promoção da Saúde). Programa de Pós-Graduação em Promoção da Saúde, Universidade Cesumar, Maringá, 2021. Disponível em: https://www.unicesumar.edu.br/mestrado-e-doutorado/wp-content/uploads/sites/226/2024/04/Evelise-Scaraboto-Duarte.pdf. Acesso em: 13 set. 2024.
GIRARDI, Rosario. Inteligência artificial aplicada ao direito. Joinville: Clube de Autores, 2020.
KNOP, Marcelo Ferreira Trezza. Exclusão digital, diferenças no acesso e uso de tecnologias de informação e comunicação: questões conceituais, metodológicas e empíricas. Caderno eletrônico de ciências sociais, v. 5, n. 2, p. 39-58, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.24305/cadecs.v5i2.2017.19437. Acesso em: 13 set. 2024.
LEE, Chaiwoo. User-centered system design in an aging society: an integrated study on technology adoption. 2014. Theses: Ph. D. (Doctoral of Philosophy in Engineering Systems). Engineering Systems Division, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, United States, 2014. Disponível em: https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/89872. Acesso em: 14 set. 2024.
LI, Xin et al. Role of artificial intelligence in medical image analysis: a review of current trends and future directions. Journal of Medical and Biological Engineering, p. 231-243, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s40846-024-00863-x. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s40846-024-00863-x. Acesso em: 13 set. 2024.
MA, Bingxin et al. Inteligência artificial em cuidados de saúde para idosos: Uma revisão de escopo. Ageing Research Reviews, v. 83, p. 101808, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.arr.2022.101808. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568163722002501?via%3Dihub. Acesso em: 13 set. 2024.
MEHRABI, Ninareh et al. A survey on bias and fairness in machine learning. ACM computing surveys (CSUR), v. 54, n. 6, p. 1-35, 2021. DOI: https://doi.org/10.1145/3457607. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3457607. Acesso em: 13 set. 2024.
MOTTA, Luciana Branco da. Atenção integral ao idoso no contexto da estratégia da saúde da família: um olhar sobre a formação e práticas médicas. 2008. Tese (Doutorado em Saúde Coletiva). Instituto de Medicina Social, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2008. Disponível em: https://www.bdtd.uerj.br:8443/handle/1/4662. Acesso em: 13 set. 2024.
OLIVEIRA, Cintia Reis de. Sistema de chatbot na inclusão digital de idosos. 2021. Dissertação (Mestrado Profissional em Inovação em Tecnologias Educacionais) – Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32729. Acesso em: 13 set. 2024.
ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS - ONU. Envelhecimento. Publicado em 2024. Disponível em: https://unric.org/pt/envelhecimento/. Acesso em: 15 mar. 2025.
PEREIRA, João José Rodrigues. Modelos de data mining para multi-previsão: aplicação à medicina intensiva. 2005. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Informação). Escola de Engenharia, Universidade do Minho, Braga, Portugal, 2005. Disponível em: https://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/25914. Acesso em: 12 set. 2024.
PEREZ, Gilberto. A contribuição dos sistemas de informação para a saúde da memória organizacional: estudo com foco na visão baseada na atenção. 2022. Tese (Livre Docência em Administração). Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.11606/T.12.2022.tde-31052022-164000. Acesso em: 12 set. 2024.
PINTO, Anabela Mota; VERÍSSIMO, Manuel; MALVA, João (Coords.). Manual do cuidador: envelhecimento ativo e saudável. Coimbra: Imprensa da Universidade de Coimbra, 2019. DOI: https://doi.org/10.14195/978-989-26-1851-7. Disponível em: https://www.cm-odivelas.pt/cmodivelas/uploads/document/file/7275/manual_do_cuidador.pdf. Acesso em: 15 mar. 2025.
RENJITH, M. et al. Artificial intelligence and machine learning in healthcare: navigating opportunities and overcoming challenges. African Journal of Biological Sciences, v. 6, n. 7, 2024. Disponível em: https://www.afjbs.com/uploads/paper/f9358ce4c5e00236e8238a8c67c4cfe8.pdf. Acesso em: 13 set. 2024.
ROBINSON, Hayley; MACDONALD, Bruce; BROADBENT, Elizabeth. The role of healthcare robots for older people at home: a review. International Journal of Social Robotics, n. 6, p. 575-591, 2014. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s12369-014-0242-2. Acesso em: 15 mar. 2025.
ROTONDARO, Tatiana. Desafios contemporâneos da teoria crítica: as novas (bio) tecnologias e o remodelamento da base material da sociedade. Revista Convergência Crítica, n. 2, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.22409/rcc.v1i2.981. Acesso em: 11 set. 2024.
SANTANA, Paula. Introdução à geografia da saúde: território, saúde e bem-estar. Coimbra, Portugal: Coimbra University Press, 2014. DOI: https://doi.org/10.14195/978-989-26-0727-6. Disponível em: https://ucdigitalis.uc.pt/pombalina/item/53843. Acesso em: 13 set. 2024.
SCHAEFFER, Katherine. U.S. centenarian population is projected to quadruple over the next 30 years. Pew Research Center. January 9, 2024. Disponível em: https://www.pewresearch.org/short-reads/2024/01/09/us-centenarian-population-is-projected-to-quadruple-over-the-next-30-years/. Acesso em: 10 set. 2024.
SCHWARTZ, William B. In the pipeline: a wave of valuable medical technology. Health Affairs, v. 13, n. 3, p. 70-79, 1994. DOI: https://doi.org/10.1377/hlthaff.13.3.70. Disponível em: https://www.healthaffairs.org/doi/10.1377/hlthaff.13.3.70. Acesso em: 11 set. 2024.
SEGATA, Jean; RIFIOTIS, Theophilos. Digitalização e dataficação da vida. Civitas – Revista de Ciências Sociais, v. 21, n. 2, p. 186-192, 2021. DOI: https://doi.org/10.15448/1984-7289.2021.2.40987. Disponível em: https://revistaseletronicas.pucrs.br/civitas/article/view/40987/26949. Acesso em: 12 set. 2024.
SILVA, Gabriela Gomes; PAIXÃO, Hugo; RODRIGUES, Marina Luiza de Acioly. Desafios do uso da inteligência artificial nos diagnósticos de saúde: uma revisão integrativa. Cadernos Ibero-Americanos de Direito Sanitário, v. 13, n. 2, p. 11-18, 2024. DOI: https://doi.org/10.17566/ciads.v13i2.1241. Disponível em: https://www.cadernos.prodisa.fiocruz.br/index.php/cadernos/article/view/1241. Acesso em: 25 set. 2024.
SILVA, João Luiz Camilo da et al. Inteligência artificial na cardiologia. Revista Corpus Hippocraticum, v. 2, n. 1, 2021. Disponível em: https://revistas.unilago.edu.br/index.php/revista-medicina/article/view/613. Acesso em: 11 set. 2024.
SUAVE, André Augusto. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Freitas Bastos, 2024.
VIEIRA, Ana Elisa Silva Fernandes; SIQUEIRA, Dirceu Pereira. Reflexões sobre o controle algorítmico diante o controle do direito formal e os riscos aos direitos da personalidade. Intuitio, v. 16, n. 2, p. 1-27, 2023. DPO: https://doi.org/10.29327/2318183.16.2-10. Disponível em: https://periodicos.uffs.edu.br/index.php/intuitio/article/view/13754/9132. Acesso em: 13 set. 2024.
WORLD HEALTH ORGANIZATION – WHO. Ageism in artificial intelligence for health: WHO policy brief. 2022. Disponível em: https://www.who.int/publications/i/item/9789240040793. Acesso em: 13 set. 2024.
YU, Ying et al. Clinical big data and deep learning: Applications, challenges, and future outlooks. Big Data Mining and Analytics, v. 2, n. 4, p. 288-305, 2019. DOI: https://doi.org/10.26599/BDMA.2019.9020007. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8787233. Acesso em: 13 set. 2024.
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