Desafios da Inteligência Artificial na Transcrição Médica

Eduardo Salles, Diretor de Inovação da Dotter Brasil, compartilha sua experiência com a Inteligência Artificial (IA) e os modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs). Apesar das inovações, a aplicação prática da tecnologia enfrenta desafios significativos. A capacidade de processar dados e gerar informações úteis é notável, mas depende fortemente da qualidade dos dados de entrada.

Um exemplo é o desenvolvimento de uma ferramenta para transcrição de consultas médicas. A equipe encontrou obstáculos com a captura de áudio devido à instabilidade das redes em ambientes de saúde. Embora tenham alcançado 98% de acuracidade, isso ainda não é suficiente para a área médica, onde 100% é o padrão exigido.

Salles ressalta que a inovação deve também considerar os custos e o financiamento, uma vez que as instituições de saúde priorizam investimentos em equipamentos médicos. Ele ainda recomenda outras ferramentas de transcrição de áudio, como Notta.AI e HappyScribe, como alternativas.