Inteligência arttificial e a ética na triagem para o transplante de órgãos

Baixar o Convite à Leitura

Apresentação de Filipe Gustavo para a I Edição Conexões Académicas 2025

Baseada no artigo científico: Cambaza, E. M., & Gustavo, F. F. G. (2024). Inteligência artificial: ética do seu uso na triagem para o transplante de órgãos. In Temas de Pesquisa em Bioética (pp. 51-66). https://doi.org/10.37885/241118117

Apresentação

A inteligência artificial (IA) tem sido progressivamente integrada na triagem de candidatos a transplantes de órgãos, oferecendo rapidez e precisão na análise de dados. No entanto, há preocupações éticas sobre transparência, justiça e potencial reforço de preconceitos históricos (Khan et al., 2024; Srinivasu et al., 2022). Este estudo analisa os dilemas éticos relacionados ao uso da IA na seleção de receptores de órgãos, propondo soluções para garantir a equidade e a segurança dos pacientes (Williamson & Prybutok, 2024).

Metodologia

O estudo seguiu uma abordagem qualitativa, utilizando o software Atlas.ti para revisar literatura académica entre 2015 e 2024. Foram analisadas fontes de bases de dados como Google Scholar, Scopus e PubMed. A investigação centrou-se nos princípios bioéticos de autonomia, beneficência, não-maleficência, justiça e respeito por grupos vulneráveis (Gerke et al., 2020).

Resultados e Discussão

A IA pode melhorar significativamente os processos de triagem, reduzindo tempos de espera e aprimorando taxas de sobrevivência pós-transplante (Carlson et al., 2022; Fuchs et al., 2024). No entanto, a falta de transparência dos algoritmos ("caixas pretas") gera desconfiança e pode replicar desigualdades preexistentes, afectando principalmente grupos socioeconómicos vulneráveis (Aluru, 2023; Naik et al., 2022).

Conclusão e Recomendações

A solução mais eficaz é um modelo híbrido, combinando auditorias frequentes, transparência (“caixa branca”) e regulamentação específica. Isso equilibra eficiência e ética, reduzindo vieses e promovendo a confiança na tecnologia. Essa abordagem garante que a IA seja utilizada para melhorar a vida dos pacientes sem comprometer princípios bioéticos fundamentais.

Referências

Aluru, K. S. (2023). Ethical Considerations in AI-driven Healthcare Innovation. International Journal of Machine Learning Research in Cybersecurity and Artificial Intelligence, 14(1), 421-450. https://ijmlrcai.com/index.php/Journal/article/view/146

Byrne, M. D. (2021). Reducing Bias in Healthcare Artificial Intelligence. Journal of PeriAnesthesia Nursing, 36(3), 313-316. https://doi.org/10.1016/j.jopan.2021.03.009

Carlson, S. F., Kamalia, M. A., Zimermann, M. T., Urrutia, R. A., & Joyce, D. L. (2022). The current and future role of artificial intelligence in optimizing donor organ utilization and recipient outcomes in heart transplantation. Heart, Vessels and Transplantation, 6(4), 195-202. https://doi.org/10.24969/hvt.2022.350

Daugherty, P. R., & Wilson, H. J. (2018). Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press. https://books.google.co.mz/books?id=wpY4DwAAQBAJ

Drezga-Kleiminger, M., Demaree-Cotton, J., Koplin, J., Savulescu, J., & Wilkinson, D. (2023). Should AI allocate livers for transplant? Public attitudes and ethical considerations. BMC Medical Ethics, 24(1), 102. https://doi.org/10.1186/s12910-023-00983-0

Fuchs, J., Rabaux-Eygasier, L., & Guerin, F. (2024). Artificial intelligence in pediatric liver transplantation: opportunities and challenges of a new era. Children (Basel), 11(8). https://doi.org/10.3390/children11080996

Gerke, S., Minssen, T., & Cohen, G. (2020). Chapter 12 - Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare. In A. Bohr & K. Memarzadeh (Eds.), Artificial Intelligence in Healthcare (pp. 295-336). Academic Press. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00012-5

Jeyaraman, M., Balaji, S., Jeyaraman, N., & Yadav, S. (2023). Unraveling the ethical enigma: artificial intelligence in healthcare. Cureus, 15(8), e43262. https://doi.org/10.7759/cureus.43262

Kasula, B. Y. (2024). Ethical Implications and Future Prospects of Artificial Intelligence in Healthcare: A Research Synthesis. International Meridian Journal, 6(6), 1-7. https://meridianjournal.in/index.php/IMJ/article/view/31

Khan, N., Nauman, M., Almadhor, A. S., Akhtar, N., Alghuried, A., & Alhudhaif, A. (2024). Guaranteeing correctness in Black-Box machine learning: a fusion of explainable AI and formal methods for healthcare decision-making. IEEE Access, 12, 90299-90316. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3420415

Naik, N., Hameed, B. M. Z., Shetty, D. K., Swain, D., Shah, M., Paul, R., Aggarwal, K., Ibrahim, S., Patil, V., Smriti, K., Shetty, S., Rai, B. P., Chlosta, P., & Somani, B. K. (2022). Legal and ethical consideration in artificial intelligence in healthcare: who takes responsibility? Frontiers in surgery, 9, 862322. https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.862322

Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453. https://doi.org/doi:10.1126/science.aax2342

Peloso, A., Moeckli, B., Delaune, V., Oldani, G., Andres, A., & Compagnon, P. (2022). Artificial intelligence: present and future potential for solid organ transplantation [Mini Review]. Transplant International, 35. https://doi.org/10.3389/ti.2022.10640

Srinivasu, P. N., Sandhya, N., Jhaveri, R. H., & Raut, R. (2022). From Blackbox to Explainable AI in Healthcare: Existing Tools and Case Studies. Mobile Information Systems, 2022(1), 8167821. https://doi.org/https://doi.org/10.1155/2022/8167821

Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books. https://books.google.co.mz/books?id=maTGwgEACAAJ

Williamson, S. M., & Prybutok, V. (2024). Balancing privacy and progress: a review of privacy challenges, systemic oversight, and patient perceptions in AI-driven healthcare. Applied Sciences, 14(2), 675. https://www.mdpi.com/2076-3417/14/2/675