A incorporação de sistemas de Inteligência Artificial nos fluxos de trabalho de profissionais da saúde enfrenta uma série de obstáculos.

Uma das principais adversidades técnicas está na interoperabilidade dos sistemas de IA com os recursos já existentes nas organizações. A falta de uma integração perfeita pode gerar lacunas na comunicação e ineficiência das funções, resultando em uma adoção mais lenta e menos eficaz da tecnologia.

Além disso, a resistência à adoção por parte dos profissionais é uma barreira significativa. Muitos médicos, enfermeiros e outros colaboradores podem se sentir ameaçados pela ideia de que o mecanismo possa substituir seus papéis ou questionar sua expertise clínica. 

Para superar essa questão, é essencial investir em programas de educação e treinamento que demonstrem como ele pode melhorar a precisão do diagnóstico, otimizar o tratamento e liberar tempo para interações mais significativas com os pacientes.

Por último, mas não menos importante, a transparência, segurança e explicabilidade requerem garantias. Os algoritmos de IA devem ser capazes de fornecer justificativas claras para suas recomendações e decisões, permitindo que os especialistas entendam e validem os resultados.

Ademais, as informações pessoais dos indivíduos precisam ser  adequadamente protegidas e utilizadas de forma ética, indo de acordo com o que foi estabelecido pelas regulamentações.