A revisão de 2024 da Declaração de Helsinque, publicada em coincidência com a ratificação da Declaração da Associação Médica Mundial, WMA, criada em 1947 às práticas médicas e de pesquisa antiéticas pós e durante a 2ª Guerra Mundial e, desde a fundação, se comprometeu ser plataforma ao desenvolvimento de consenso global sobre ética médica, sendo que a Declaração de Helsinque foi adotada pela WMA em 1964, em princípios éticos à pesquisa médica, embora inspirada em instrumentos legais de direito internacional como o Código de Nuremberg, não é documento legal oficial e a WMA não tem autoridade legal, em vez disso, a Declaração é documento ético que continua sendo o código de ética mais influente na pesquisa médica ao longo de 6 décadas. Revisada diversas vezes para acompanhar questões contemporâneas na condução da pesquisa médica, cujo suplemento que acompanha a Declaração de Helsinque de 2024 facilita comparação com a versão de 2013, com Jack Resneck, MD, liderando grupo de trabalho que supervisionou o processo de revisão 2024 detalhando o processo para reunir contribuições à revisão. Enfatiza engajamento da comunidade na pesquisa e responsabilidade para evitar desperdícios com o impacto ecológico do empreendimento da perspectiva como paciente e líder de organização de defesa de pacientes, de, "sujeitos" humanos à "participantes" e a ênfase dos voluntários como parceiros na pesquisa e, do ponto de vista "Revisitando a Declaração de Helsinque, perspectiva centrada no paciente" descreve o papel de envolver pacientes como parceiros na pesquisa e implementação dos princípios éticos da Declaração, enfatizando que a linguagem mais expansiva da Declaração não é trivial e que o “escopo mais amplo da Declaração de Helsinque é essencial a países de baixa e média renda e especificamente aos países de baixa e média renda nas Américas, abrindo caminho à pesquisa melhor”, baseado na experiência da pandemia para destacar tipos de mudanças necessárias nos países de baixa e média renda nas Américas se os princípios descritos na Declaração revisada forem abordados. A revisão fala sobre o papel crescente da IA em cuidados de saúde e pesquisa e a importância de proteger dados dos participantes, destacando impacto acelerado dessas tecnologias como preocupação à conduta ética da pesquisa e, no “The Revised Declaration of Helsink, Considerations for the Future of Artificial Intelligence in Health and Medical Research” detalha governança ética de dados, alfabetização aprimorada IA e clareza relativa às aplicações atuais vs futuras e riscos potenciais IA como áreas de foco. O JAMA fornece informação de questões em pesquisa médica, reafirmando princípios éticos fundamentais à proteção de participantes em pesquisa biomédica que informam regulamentação do empreendimento de pesquisa por 6 décadas, afirmando papel e valor da pesquisa bem conduzida eticamente sólida e centrada no paciente para gerar evidências que informam o atendimento médico e prática de saúde pública para orientar atendimento ao paciente e saúde da população.
A OpenAI elogiou o Whisper, ferramenta de transcrição alimentada por IA, pela “robustez e precisão próximas do nível humano”, no entanto, tem grande falha, tende formar fragmentos de texto ou frases inteiras, conforme entrevistas com mais de 12 engenheiros de software, desenvolvedores e pesquisadores acadêmicos, especialistas que salientaram que alguns dos textos fabricados conhecidos na indústria como alucinações podem incluir insultos raciais, retórica violenta ou tratamentos médicos fabricados, dizendo ainda que as invenções são problemáticas, já que o Whisper é usado em setores para traduzir e transcrever entrevistas, gerar texto em tecnologias populares de consumo e criar legendas à vídeos. O mais preocupante, dizem eles, é a pressa nos centros médicos em usar ferramentas baseadas no Whisper para transcrever consultas, apesar dos avisos da OpenAI que a ferramenta não deve ser usada em “domínios de alto risco”, sendo que a extensão do problema é difícil avaliar, com pesquisadores e engenheiros observando que frequentemente encontram alucinações de Whisper em seu trabalho com o pesquisador da Universidade de Michigan dizendo ter encontrado alucinações em 8 das 10 transcrições de áudio que revisou, antes de tentar melhorar o modelo. Um engenheiro de ML, aprendizado de máquina, disse que descobriu alucinações em metade das mais de 100 horas de transcrições que analisou, enquanto um terceiro desenvolvedor disse que encontrou alucinações em quase todas as 26 mil transcrições que criou com o Whisper, no entanto, problemas persistem mesmo em testes de áudio curtos e bem gravados, com estudo realizado por cientistas da computação encontrando 187 alucinações em mais de 13 mil clipes de áudio nítidos que examinaram, tendência que resultam transcrições incorretas de milhões de gravações, segundo pesquisadores. Os erros podem ter “consequências graves”, especialmente em ambientes hospitalares, segundo Alondra Nelson, que dirigiu o Gabinete de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca, esclarecendo que “ninguém quer diagnóstico errado, deveria haver um padrão mais elevado” e, segundo Christian Vogler, surdo, que dirige o Programa de Acesso à Tecnologia da Universidade Gallaudet dizendo que o Whisper é usado para criar legendas à pessoas com deficiência auditiva, população suscetível a erros de transcrição, sendo que Isso ocorre porque pessoas com deficiência auditiva não têm como identificar invenções “escondidas entre outros textos”. O porta-voz da OpenAI disse que a empresa estuda como reduzir as alucinações e apreciou as descobertas, acrescentando que a OpenAI incorpora feedback nas atualizações do modelo embora a maioria dos desenvolvedores presuma que as ferramentas de transcrição apresentam erros ortográficos, engenheiros e pesquisadores dizem que nunca viram outra ferramenta de transcrição com tecnologia IA que impressione tanto quanto o Whisper, valendo dizer que a ferramenta está integrada a algumas versões do ChatGPT, chatbot da OpenAI, oferta que pode ser incorporada às plataformas de computação em nuvem Oracle e Microsoft, que atendem empresas no mundo, também usado para transcrever e traduzir textos em vários idiomas. O engenheiro ML, aprendizado de máquina, da empresa disse que o Whisper é o modelo de reconhecimento de voz de código aberto mais popular e integrado em tudo, desde call centers a assistentes de voz cuja versão recente foi baixada mais de 4,2 milhões de vezes da plataforma IA HuggingFace, sendo que as professoras Allison Koenecke, da Universidade Cornell, e Mona Sloane, da Universidade da Virgínia, examinaram milhares de pequenos trechos obtidos do TalkBank, repositório de pesquisa localizado na Universidade Carnegie Mellon, determinaram que quase 40% das alucinações eram prejudiciais ou preocupantes porque o orador poderia ser mal interpretado ou deturpado. Pesquisadores não sabem ao certo por que o Whisper e outras ferramentas alucinam, mas desenvolvedores de software dizem que as fabricações tendem ocorrer nas pausas, quando sons de fundo ou música estão tocando, com a OpenAI recomendando em seus avisos legais on-line contra o uso do Whisper em “contextos de tomada de decisão, onde falhas na precisão podem levar a falhas pronunciadas nos resultados”, no entanto, os avisos não impediram que hospitais ou centros médicos utilizassem modelos de áudio para texto, como o Whisper, para transcrever o que é dito nas consultas médicas para que os prestadores de serviços médicos gastem menos tempo em tomar notas ou escrever relatórios, com mais de 30 mil médicos e 40 sistemas de saúde, incluindo a Clínica Mankato em Minnesota e o Hospital Infantil em Los Angeles, usando ferramenta no Whisper desenvolvida pela Nabla com escritórios na França e EUA, considerando que a ferramenta foi ajustada à linguagem médica para transcrever e resumir interações dos pacientes.
Moral da Nota: o Governo de Minas Gerais e Unimed testam integração baseada na blockchain para desenvolver sistema de interoperabilidade de dados em blockchain, com a SES-Mg, Secretaria Estadual de Saúde, iniciando testes com a Unimed para garantir segurança e integração de informações de saúde, prioridade no cenário de gestão pública. O sistema conta com provas de conceito, PoCs, em colaboração com prefeituras de Belo Horizonte e Ribeirão das Neves, facilitará troca segura e eficiente de informações entre setor público e privado, focado em proteger dados pessoais, para tanto, as cidades, com a SES e Unimed estão testando integração dos dados na Rede Mineira de Dados de Saúde, RDSMinasGerais, gerenciada pela SES-MG, com o CIO da secretaria, dizendo ao Convergência Digital que os dados, governança e interoperabilidade são essenciais para melhorar o atendimento. A utilização blockchain representa escolha estratégica pois garante segurança total, evitando riscos de violação, acesso não autorizado e perda de informações sensíveis, além disso, possibilita que o setor público alcance padrões de segurança e confiabilidade em saúde jamais vistos no país, com os desafios enfrentados pela SES-MG, especialmente em sistemas legados ainda em uso cuja a evolução tecnológica é essencial, já que a parceria entre governo de Minas e Unimed na blockchain conhecida como DocChain é projetada para garantir segurança e rastreabilidade no processo de gestão de dados de saúde e, até 2025, a SES-MG expandirá o projeto colaborando com a UFMG, Universidade Federal de Minas Gerais, à capacitar servidores em inteligência de dados e blockchain cujo objetivo é assegurar que cada profissional compreenda importância da tecnologia permitindo o cidadão receber serviço mais ágil e seguro. O diferencial do projeto RDS-MG está na combinação blockchain IA, integração que permite monitoramento analisando dados dos pacientes em tempo real, com o Subsecretário de Ciência, Tecnologia e Inovação de Minas Gerais, dizendo que IA será ferramenta crucial para detectar riscos precoces em pacientes com doenças crônicas, possibilitando ações preventivas e assertivas no tratamento, destacando que a tecnologia "melhora eficiência do sistema de saúde, reduz erros e facilita continuidade dos cuidados". Valendo dizer que o Ministério da Saúde conta com rede construída em blockchain, Rede Nacional de Dados de Saúde, RNDS, desenvolvida no Hyperledger Fabric, sendo que a RNDS registra dados dos pacientes em blockchain, entre eles, testes de Covid, exames e vacinação contra coronavírus, usa tecnologias e não apenas blockchain sendo que a proposta do Ministério da Saúde é expandir com informações médicas dos usuários do SUS, 100% blockchain, compartilhando dados por sistema de APIs.