A Inteligência Artificial está constantemente evoluindo e trazendo novidades à nossa realidade. E é claro que essas mudanças atingem não apenas diversos setores, como um dos mais importantes, o da saúde. Vamos entender como as tecnologias interferem nos serviços de saúde?
Inteligência Artificial e os serviços de saúde convergindo
O filho de Matthew Might, Bertrand, nasceu com um distúrbio genético devastador e ultrarraro.
Agora com 12 anos, Bertrand tem olhos vibrantes, um sorriso rápido e uma paixão por golfinhos. Mas ele quase morreu há alguns meses por conta de uma infecção descontrolada. Ele não consegue mais se sentar sozinho e luta para usar as mãos para brincar com brinquedos. A puberdade provavelmente causará mais estragos.
Might, que é PhD em ciência da computação, conseguiu usar sua experiência profissional para mudar a trajetória da vida de seu filho. Com simulação computacional e digitalmente vasculhando grandes quantidades de dados, Might descobriu duas terapias que prolongaram e melhoraram a qualidade de vida de Bertrand.
Uma inteligência artificial (IA) semelhante permitiu a Colin Hill determinar quais pacientes com câncer no sangue provavelmente ganhariam mais com os transplantes de medula óssea. A empresa que Hill administra, a GNS Healthcare, encontrou uma assinatura genética em alguns pacientes com mieloma múltiplo que sugeria que esses pacientes se beneficiariam com um transplante. Para outros, o procedimento arriscado, doloroso e caro provavelmente traria apenas falsas esperanças.
Hospitais e consultórios médicos coletam grandes quantidades de dados sobre seus pacientes – desde pressão arterial até medidas de mobilidade e sequenciamento genético. Hoje, a maioria desses dados fica em um computador em algum lugar, ajudando ninguém. Mas isso está mudando lentamente à medida que os computadores aprimoram o uso da IA para encontrar padrões em grandes quantidades de dados. Agora, fica mais barato e fácil de gravar, armazenar e analisar informações.
“Acho que o paciente médio ou futuro paciente já está sendo tocado pela IA nos cuidados de serviços de saúde. Eles não estão necessariamente conscientes disso”, diz Chris Coburn, diretor de inovação do Partners HealthCare System, uma rede de hospitais e médicos com sede em Boston.
A IA já ajudou administradores e médicos a faturar e a aproveitar melhor o tempo – embora ainda aborreça muitos médicos (e pacientes) por causa do tédio do trabalho e do tempo gasto digitando ao invés de interagir com o paciente. A IA permanece um pouco mais distante da realidade no que diz respeito ao atendimento ao paciente. “Mas eu não poderia nomear facilmente um campo [de serviços de saúde] que não tem algum trabalho ativo no que se refere à IA”, diz Coburn, que menciona patologia, radiologia, cirurgia da coluna vertebral, cirurgia cardíaca e dermatologia, entre outros.
As histórias de Might e Hill são precursoras de uma transformação iminente que permitirá todo o potencial da IA na medicina, dizem eles e outros especialistas. Essa tecnologia digital vem transformando outras indústrias há décadas – pense nos aplicativos de tráfego de celulares para viagens ou nos aplicativos de GPS que medem o tempo, o vento e as ações das ondas para desenvolver as rotas de remessa com menor consumo de combustível nos oceanos. Embora desacelerada pela necessidade de privacidade do paciente e outros fatores, a IA finalmente está fazendo incursões reais dentro da medicina.
Os defensores dizem que a IA promete diagnósticos de câncer mais cedo e prazos mais curtos para o desenvolvimento e teste de novos medicamentos. O processamento de linguagem natural deve permitir que os médicos se desconectem de seus teclados. Os sensores vestíveis e a análise de dados oferecerão uma visão mais rica da saúde dos pacientes à medida que ela se desenrola ao longo do tempo.
Preocupações com a medicina digital e os serviços de saúde
A IA, no entanto, tem suas limitações.
“Alguns temem que a digitalização da medicina custe às pessoas seus empregos – por exemplo, quando os computadores puderem ler exames médicos com mais precisão do que as pessoas. Mas sempre haverá um papel importante para os seres humanos moldarem o processo de diagnóstico”, diz Meera Hameed, chefe do serviço de patologia cirúrgica do Memorial Sloan Kettering Cancer Center, em Nova York. Ela diz que algoritmos que podem ler digitalizações ajudarão a integrar informações médicas, como diagnóstico, testes de laboratório e genética, para que os patologistas possam decidir o que fazer com essas informações. “Nós seremos os que reunirão esses dados e os interpretaremos”, diz ela.
“A necessidade de privacidade e grandes quantidades de dados continuam sendo um desafio para a IA em medicina”, diz Mike Nohaile, PhD, vice-presidente sênior de estratégia, comercialização e inovação da gigante farmacêutica Amgen. Em grandes conjuntos de dados, os nomes são removidos, mas as pessoas podem ser novamente identificadas hoje por seu código genético. A IA também é ávida por dados. Enquanto uma criança pode aprender a diferença entre um gato e um cachorro vendo alguns exemplos, um algoritmo pode precisar de 50.000 registros para fazer a mesma distinção.
“Os cientistas da computação que constroem algoritmos digitais também podem introduzir involuntariamente preconceitos raciais e demográficos. Os ataques cardíacos podem ser causados por um fator em um grupo de pessoas, enquanto em outra população, um fator diferente pode ser a principal causa”, diz Nohaile. “Não quero que um médico diga a alguém: ‘Você não corre risco, ou está com risco baixo’ e esteja errado”, diz ele. “Se der errado, provavelmente cairá desproporcionalmente em populações desfavorecidas”. Além disso, ele diz que hoje os algoritmos usados para executar a IA geralmente são difíceis de entender e interpretar. “Não quero confiar em uma caixa preta para tomar decisões, porque não sei se isso foi tendencioso”, diz Nohaile. “Pensamos muito sobre isso”.
Dito isto, os recentes avanços na análise digital permitem que os computadores tirem conclusões mais significativas de grandes conjuntos de dados. E a qualidade das informações médicas melhorou bastante nos últimos seis anos, ele diz, graças à Affordable Care Act, o programa nacional de seguros promovido pelo então presidente Barack Obama, que exigia que os fornecedores digitalizassem seus registros para receber reembolsos federais.
“Empresas como a Amgen estão usando a IA para acelerar o desenvolvimento de medicamentos e os ensaios clínicos”, diz Nohaile. “Grandes conjuntos de dados de pacientes podem ajudar as empresas a identificar pacientes que são adequados para ensaios de pesquisa, permitindo que elas prossigam mais rapidamente. Os pesquisadores também podem se mover mais rapidamente quando têm IA para filtrar e entender ‘toneladas’ de dados científicos. E as melhorias no processamento de linguagem natural estão aumentando a qualidade dos registros médicos, tornando as análises mais precisas. Em breve, isso ajudará os pacientes a entender melhor as instruções de seus médicos e sua própria condição”, diz Nohaile.
Prevenção de erros médicos nos serviços de saúde
A IA também pode ajudar a prevenir erros médicos e sinalizar os que estão em maior risco de problemas, diz Robbie Freeman, vice-presidente de inovação clínica do Sistema de Saúde Monte Sinai, em Nova York. “Sabemos que os hospitais ainda são um lugar onde muitos danos podem ser evitados”, diz ele. A equipe de Freeman no Monte Sinai desenvolve ferramentas de IA para evitar algumas dessas situações.
Um algoritmo que eles criaram vasculha os registros médicos para determinar quais pacientes correm os maiores riscos. Notificar os funcionários sobre esses riscos significa que eles podem tomar medidas para evitar acidentes. Freeman diz que o modelo preditivo desenvolvido por sua equipe, supera o modelo anterior em 30% a 40%. Eles treinaram outro sistema para identificar pacientes com alto risco de desnutrição, que podem se beneficiar passando um tempo com um nutricionista do hospital. “Esse algoritmo ‘aprende’ a partir de novos dados”, diz Freeman. Portanto, se um nutricionista visita um paciente rotulado como ‘de risco’ e não encontra problemas, sua conclusão refina o modelo. “É aqui que a IA tem um tremendo potencial para realmente aumentar a precisão das ferramentas que temos para manter os pacientes seguros”, diz Freeman.
Embora muitas das informações nesses algoritmos já estivessem sendo coletadas, muitas vezes passavam despercebidas. Freeman diz que, durante seus seis anos como enfermeiro, ele frequentemente se sentia ‘documentando em um buraco negro’. Agora, os algoritmos podem avaliar como um paciente está mudando ao longo do tempo e podem revelar uma imagem composta, ao invés de identificar 100 categorias diferentes de informação. “Os dados sempre estiveram lá, mas os algoritmos os tornaram acionáveis”, diz ele.
O gerenciamento de quantidades tão enormes de dados continua sendo um dos maiores desafios para a IA. No Monte Sinai, Freeman tem acesso a bilhões de registros – desde 2010 para 50.000 pacientes internados por ano. As melhorias na tecnologia de computação permitiram ao seu grupo fazer melhor uso desses registros ao projetar algoritmos. “Todo ano fica um pouco mais fácil e um pouco menos caro”, diz ele. “Acho que não poderíamos ter feito isso há cinco anos.” Mas como os algoritmos exigem tantos dados para fazer previsões precisas, sistemas de serviços de saúde menores que não têm acesso a esse nível de dados podem acabar com resultados não confiáveis ou inúteis, ele adverte.
Grandes benefícios a caminho
“As melhorias nos dados estão começando a trazer benefícios aos pacientes”, diz Hill, presidente, CEO e cofundador da GNS Healthcare, com sede em Cambridge, Massachusetts. Hill acredita que algoritmos de IA como o que sugere quais pacientes se beneficiarão de transplantes de medula óssea, têm o potencial de economizar milhões ou mais em gastos com serviços de saúde, combinando pacientes com as terapias com maior probabilidade de ajudá-los. Nos próximos 3 a 5 anos, a qualidade dos dados melhorará ainda mais, ele prevê, permitindo a combinação contínua de informações, como tratamento de doenças com dados clínicos e como a resposta de um paciente à medicação.
No momento, Nohaile diz que o maior problema da IA na medicina é que as pessoas superestimam o que ela pode fazer. “A IA está muito mais próxima de uma planilha do que da inteligência humana”, diz ele, rindo da ideia de que a IA rivalizará com as habilidades de um médico ou enfermeiro em breve: “Você usa uma planilha para ajudar o humano a fazer um trabalho de forma muito mais eficiente e eficaz. E é assim que as pessoas devem ver a IA”, diz ele.
Conteúdo traduzido livremente e adaptado de WebMD.
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