fonte: Medscape
por Nathália Nunes, fonoaudióloga, especialista em inovação aplicada ao mercado de saúde, e Nélio Borrozzino, Clinical Intelligence Scientist Senior na Prontmed
Vivemos em uma sociedade com constantes avanços tecnológicos e, não diferente das demais, a área da saúde se beneficia de toda a tecnologia que chega a cada ano. Em hospitais, clínicas e onde quer que o médico esteja, conteúdos digitalizados e computadores já são uma realidade inevitável para a ciência médica. Entre prós e contras de sua utilização, essas tecnologias acabam facilitando serviços que antes eram realizados manualmente e exclusivamente por humanos.
Nesse mundo computadorizado, o desenvolvimento constante de softwares, o avanço da linguagem de programação e a evolução dos algoritmos computacionais contribuíram para que computadores pudessem agir, pensar e aprender nos mesmos moldes (ou de forma muito parecida) com as suas respectivas ações humanas. Dentro da ciência da computação, chamamos o desenvolvimento desses algoritmos, capazes de simular as capacidades humanas, de inteligência artificial (IA), e o fato de aprender conforme sua utilização, de deep learning.
Já na área da saúde, o uso de IA ainda não esgotou (e está longe de esgotar) suas possibilidades práticas. Dentro do uso médico, há algumas áreas que já se beneficiam dessa tecnologia, principalmente em análise de imagens médicas, na radiologia e na construção de sistemas de suporte à decisão clínica. Nesse sentido, Lobo (2017) exemplifica um estudo na área de análise de imagens no qual um sistema de IA identificou corretamente 72% das imagens com lesões de pele, enquanto dermatologistas qualificados identificaram apenas 66% das imagens. Os pesquisadores então aumentaram o número de imagens e de médicos envolvidos, e a máquina continuou a acertar mais. Mas o que isso demonstra? A medicina então será, num futuro próximo, substituída por computadores capazes de tomar decisões? Mesmo pensando em um cenário cinematográfico, no qual as máquinas dominam as decisões humanas, acreditamos que a resposta ainda seja “não”.
A capacidade de processar milhares de imagens simultaneamente e aprender a identificar aspectos que, aos olhos humanos, demorariam muito mais tempo para serem percebidos – o que foi demonstrado no estudo citado anteriormente – não substitui o contato médico-paciente e a capacidade de aliviar angústias ou, até mesmo, os dados subjetivos desse encontro. Trata-se, dessa forma, de somar o cuidado humano inerente à profissão a tecnologias que otimizem as limitações do ser humano, como trabalhar com enormes volumes de dados simultaneamente em questão de segundos.
Além disso, existe a possibilidade de o computador enxergar padrões nesses dados (que podemos chamar de big data aqui) e criar correlações que, dentro das nossas visões, não poderiam ser analisadas ou vistas. Nesse sentido, a IA conseguiria criar modelos preditivos para a prevenção de doenças ou agravos do paciente.
A seguir, conversamos com um especialista no assunto, Dr. Alexandre Vieira, Chief Medical Officer na Funcional Health Tech, para entender como o uso de IA pode impactar a rotina de médicos e pacientes.
Data driven care
A partir do momento que utilizamos informações para a tomada de decisão em saúde, como, por exemplo, em modelos de remuneração baseados em práticas assistenciais (a base para medicina baseada em valor), a interpretação de dados e a inteligência artificial se tornam cada vez mais relevantes.
“O apoio da IA para compreensão do conteúdo do prontuário eletrônico é fundamental para entendermos padrões de utilização em saúde com dados de vida real. A partir deles, podemos entender como se comportam diferentes clusters de pacientes, ou seja, quem são os pacientes que respondem melhor a um tipo específico de tratamento, qual o nível aceitável de alteração de exames laboratoriais para cada doença, quais exames e com que frequência devem ser solicitados e, até mesmo, quando são necessárias visitas mais frequentes ao médico. Essas informações podem trazer uma nova perspectiva em relação à protocolos clínicos e linhas de cuidado, mostrando, de fato, o que agrega valor aos pacientes”, comentou o Dr. Alexandre.
Suporte à decisão clínica
Quando falamos de suporte à decisão clínica, um uso bastante evidente é o diagnóstico baseado em imagens em uma variedade de especialidades, como a oftalmologia, a dermatologia e a oncologia. A perspectiva, porém, é de que, cada vez mais, a inteligência artificial seja um apoio para o processo de decisão.
“É importante dizer que este tipo de tecnologia apoia o médico no processo diagnóstico. No caso de imagens, a IA enxerga melhor os pixels do que o olhar do médico, mas ainda não tem capacidade de processar de forma conjunta todo o contexto clínico e o histórico do paciente, suas queixas, sua anamnese completa”, enfatizou o Dr. Alexandre.
O trabalho do médico é essencial para contextualizar a informação de forma crítica, mas o apoio da tecnologia pode otimizar e diminuir o tempo para o diagnóstico, além de promover triagem populacional em regiões com restrição de acesso a especialistas. Segundo o Dr. Alexandre, “em vez de procurar por uma agulha no palheiro, passamos a procurar a agulha em uma xícara de chá”.
Empoderamento do paciente
Acesso e utilização do sistema de saúde não são os únicos preditores de saúde das pessoas. Os determinantes sociais de saúde envolvem comportamento, aspectos socioeconômicos e condições de moradia, por exemplo.
Informações de diferentes fontes e contextos podem mostrar o quanto aspectos sociais e comportamentais têm impacto na saúde das pessoas. “A expectativa de vida é diferente de acordo com a região onde se nasceu. O comportamento em redes sociais, os padrões de consumo (mensurados a partir de cartão de crédito), a realização de exercícios físicos (mensurados pela internet das coisas), entre outros, são fatores que, com certeza, têm impacto nas condições de saúde das pessoas. Só conseguiremos entender as relações entre esses dados com apoio de inteligência artificial”, enfatizou o especialista.
Desfecho clínico
A IA é um processo de otimização, que pode apoiar o profissional de saúde em momentos de incerteza diagnóstica. Para o Dr. Alexandre, o profissional de saúde que se apoiar em algoritmos para tomada de decisão vai acertar mais do que errar e garantir maior segurança para seus pacientes.
Segurança e privacidade de dados
É importante considerar a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e todas as regulamentações no processo de implementação da medicina baseada em dados. Aspectos relacionados a segurança e privacidade de dados dos pacientes serão cada vez mais cobrados das instituições e dos profissionais de saúde.
