Equilibrando Privacidade e Progresso: Uma Revisão dos Desafios de Privacidade, Supervisão Sistêmica e Percepções dos Pacientes na Saúde Impulsionada por IA

A integração da Inteligência Artificial (IA) na saúde representa uma mudança transformadora com um potencial substancial para melhorar o atendimento ao paciente. Este artigo examina criticamente essa integração, confrontando desafios éticos, legais e tecnológicos significativos, particularmente em privacidade do paciente, autonomia na tomada de decisões e integridade dos dados. Uma exploração estruturada desses problemas foca na Privacidade Diferencial como um método crítico para preservar a confidencialidade do paciente em sistemas de saúde impulsionados por IA. Analisamos o equilíbrio entre a preservação da privacidade e a utilidade prática dos dados de saúde, enfatizando a eficácia da criptografia, da Privacidade Diferencial e de abordagens de modelo misto. O artigo navega pelas complexas estruturas éticas e legais essenciais para a integração da IA na saúde. Examinamos de forma abrangente os direitos dos pacientes e as sutilezas do consentimento informado, junto com os desafios de harmonizar tecnologias avançadas como blockchain com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR). A questão do viés algorítmico na saúde também é explorada, destacando a urgente necessidade de estratégias eficazes de detecção e mitigação de viés para construir a confiança dos pacientes. Os papéis em evolução do compartilhamento descentralizado de dados, das estruturas regulatórias e da autonomia do paciente são discutidos em profundidade. Defendendo uma abordagem interdisciplinar, com múltiplas partes interessadas e uma governança responsiva, o artigo visa alinhar a IA na saúde com princípios éticos, priorizar resultados centrados no paciente e direcionar a IA para melhorias responsáveis e equitativas no atendimento ao paciente.