HACKMED | Como a IA está transformando a medicina brasileira

Importantes players do universo da tecnologia, como a Intel e a SAP, debateram com representantes da área da saúde, como o Hospital Sírio-Libanês e o Grupo Fleury, sobre como a Inteligência Artificial (IA) deve revolucionar o futuro da medicina no Brasil. A roda de conversa integra a primeira edição da Hackmed Conference, que discute o impacto das novas tecnologias e a importância da inovação, cada vez mais presentes, no setor.

O impacto será tamanho que é possível imaginar que “esqueceremos de como fazemos medicina [nos hospitais e clínicas], em pouco tempo", comenta o diretor-geral do Hospital Sírio-Libanês, Paulo Chapchap. "Hoje, vivemos a situação de milhares de diferentes patologias e condições genéticas, pautados por milhares de pessoas, que levam, obviamente, a uma enorme imprecisão dos tratamentos médicos — e a tecnologia veio para ajudar", completa Chapchap sobre as possibilidades da IA, no setor.

Para isso, como explica Gisselle Ruiz Lanza, diretora Geral da Intel Brasil, será necessária "a colaboração de ecossistema, que depende de novas tecnologias, além da integração dos médicos e dos serviços de saúde." Afinal, essa colaboração será responsável por movimentar um mercado "estimado que, em até 2025, movimentará mundialmente 34 bilhões de dólares", acrescenta Lanza.

Diante desse futuro, Margareth Amorim, especialista em transformação Digital para o setor de Saúde na SAP, garante que “o intuito é usar as novas tecnologias, como IA, blockchain, IoT [Internet das Coisas], analíticos avançados, aprendizagem de máquinas [machine learning], para auxiliar a consulta médica. Em hipótese alguma, o foco é substituir a decisão médica e, sim, que as tecnologias sejam auxiliares a essa decisão.” O desafio, no entanto, para aplicação em larga escala é engajar toda a comunidade para este trabalho, principalmente o da coleta de dados.

Cases da IA no país

Se na China há espécies de cabines telefônicas, onde um robô atende pacientes e prescreve tratamentos, a realidade brasileira ainda está distante dessas possibilidades. "Se ela é boa ou não é boa, eu não sei. Se isso melhora ou não melhora a humanização, eu tenho certeza que piora", explica Paulo Hoff, diretor-geral do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo e chefe da oncologia na Rede D'Or. Para Hoff, "questões como manter a humanização e o controle humano sobre a máquina serão os grandes desafios" frente à IA.

No Brasil, algoritmos desenvolvidos com IA já são utilizadas em hospitais e laboratórios brasileiros, como dentro do Fleury Medicina e Saúde. Na área de exames de imagem, o laboratório validou um algoritmo que auxilia os médicos no diagnóstico de embolia pulmonar — doença em que artérias pulmonares são bloqueadas por um coágulo sanguíneo, que pode levar ao óbito.

Para evitar as complicações da doença, é importante que o diagnóstico seja feito precocemente. "Essa ferramenta nos auxilia com o escaneamento automatizado da tomografia do paciente, enquanto ele ainda é submetido ao exame e indica para o radiologista sinais de que possa haver uma embolia pulmonar. Atualmente, estamos implementando esses algoritmos em todos os nossos equipamentos", afirma Edgar Rizzatti, diretor-executivo Médico e Técnico do Grupo Fleury.

A partir de machine learning e plataformas de computação cognitiva, o robô Laura monitora os resultados de dados, presentes no prontuário eletrônico e dos exames. Dessa maneira, pode identificar, bem precocemente, pacientes que apresentam piora clínica, por exemplo. Essa tecnologia, além de estar presente na rede Fleury, é aplicada na rede do Hospital Sírio-Libanês. Em comum, ambos os centros de saúde investem também na radiologia com software para reconhecimento de imagens com IA, buscando potencializar os resultados da especialidade.

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Pode dar errado?

Existem alguns cenários nos quais a IA pode dar errado e, inclusive, já apresenta alguns erros. Uma das condições mais problemáticas são os vieses. Isso porque é possível ensinar um viés sexista ou racista para uma máquina, por exemplo. Nesses casos, um viés antiético pode apresentar ao software uma realidade defasada e prejudicar muitos pacientes em fase de tratamento. Além de má-fé, casos como esses podem acontecer, por exemplo, com a falta de participação de médicos na elaboração das pesquisas.

"Em vez de termos medo da tecnologia, devemos ser protagonistas do seu desenvolvimento. Podem acontecer desvios intencionais. Outros desvios podem acontecer pela má qualidade dos dados, que são usados para ensinar e instruir, de forma inadequada, os algoritmos", explica Chapchap, sobre a falta de engajamento da área nesse novo universo.

Uma das dificuldades para o levantamento e abastecimento de dados, que poderão treinar Inteligências Artificias, são os prontuários eletrônicos que, caso mal preenchidos, podem levar a graves erros de leitura e até a ineficiência dos sistemas. Afinal não existe a IA com 'A' maiúsculo. A eficácia dela depende, diretamente, do algoritmo ter sido bem ou mal construído.

Questões humanas

"Um estudo americano mostrou que em uma consulta, de 20 a 25 minutos, gasta-se 16 minutos na entrada de informações do prontuário eletrônico", afirma Paulo Hoff, do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo, dimensionando os cuidados necessários para o registro dos dados. "Hoje, o big data é altamente dependente do que é colocado [no sistema] pelo médico", esclarece Hoff.

No entanto, o membro do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo comenta que "a maior razão de frustração médica, nos Estados Unidos, é o prontuário eletrônico [tão importante para o desenvolvimento da IA], pela dificuldade e o tempo gasto." O que é um grande problema, porque a inserção dos dados é que gerará um big data que, por sua vez, poderá desenvolver um algoritmo capaz de expandir os conhecimentos humanos da área da saúde.

No mesmo caminho, Chapchap defende que "a maior causa de burnout [esgotamento físico e mental intenso] médico são os prontuários eletrônicos." Isso porque médicos precisam atender o paciente no menor tempo possível para entender um maior número de pacientes ao longo do dia, absorvendo a intensa demanda da jornada de trabalho. Nesse período, parte significativa de seus esforços são centradas para inputs de dados e menos interação, de fato, com o paciente.

Para resolver essa questão, ampliar a eficácia dos dados coletados e humanizar as consultas, Hoff argumenta que "o desafio atual é o natural languages processing, que é você deixar o médico usar suas próprias palavras e a IA fará a tradução do que foi escrito, de maneira aberta, para um sistema parametrizado." Assim, Hoff acredita que haverá diminuição do estresse médico e a construção de melhores algoritmos, mesmo que esse pareça um sonho difícil, porque há 10 anos já se questiona isso.

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Língua universal

Quando se fala em IA, o melhor método para se trabalhar não é pelo desenvolvimento de um software próprio, mas, sim, por meio da colaboração entre instituições, inclusive as públicas. Só que essa conexão, em larga escala, só é possível quando todos "falam", ou melhor, registram os dados na mesma língua — fato que não acontece no Brasil. Essa interoperabilidade de sistemas é exigida, por exemplo, nos Estados Unidos.

Para esta questão, Jacson Barros, diretor do departamento de informática medica do SUS, no Ministério da Saúde, comenta que soluções estão sendo desenvolvidas. Inclusive, Barros lidera o desafio de montar o prontuário do cidadão, forma de ficha individual de cada paciente. Segundo o diretor, haverá "um decreto de lei obrigando que todos os estabelecimentos de saúde, sejam eles do SUS, privado ou público, se conectam à rede nacional de dados de saúde."

Ainda, de acordo com Jacson, o programa piloto desse prontuário será feito no estado de Alagoas e a expectativa é que, a partir de maio deste ano, seja lançado para todo o Brasil. Entre os registros, estarão informações dos pacientes sobre o atendimento, medicamentos dispensados, vacinas e exames realizados — detalhes que podem representar um importante passo na direção de um big data nacional da área de saúde e, posteriormente, no aprimoramento da IA no país.