Já imaginou ir ao hospital e ser submetido a uma cirurgia realizada por um robô? Ou usar uma lente de contato para medir os níveis de açúcar no sangue? E que tal fazer uma consulta médica por um app no seu smartphone? Estas são algumas possibilidades que a Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês) pode oferecer aos usuários. A tecnologia – assim como o machine learning e o deep learning – está apenas no começo, mas é possível compreender as grandes transformações que pode trazer à área da saúde já nos próximos anos.
Atualmente, algumas mudanças já estão em curso. Uma parceria entre a Johnson & Johnson e o Google resultou na criação do Vinci Surgical System, plataforma que auxilia os médicos no momento de uma cirurgia complexa e delicada. O Google também está colaborando na criação de um sistema que faz a coleta de dados genéticos para facilitar novas descobertas sobre a saúde humana.
Outra plataforma da empresa é o projeto Deepmind Health, que ajuda no processamento de informações médicas e facilita o trabalho de diagnóstico. Da mesma forma, a IBM lançou uma plataforma que utiliza a computação cognitiva com o intuito de ajudar os médicos durante o atendimento dos pacientes.
Outros exemplos
No Reino Unido, a Babylon oferece a possibilidade de o paciente fazer uma consulta em sua própria casa, relatando sintomas e histórico médico, e recebendo recomendações sobre como agir para combatê-los. A empresa Sense.ly criou a enfermeira virtual Molly, que acompanha o tratamento do paciente, que não retorna ao consultório médico.
A tecnologia também já está presente no Brasil. O robô Laura foi desenvolvido com uma tecnologia cognitiva, ou seja, ele é capaz de aprender. Na área da saúde, Laura consegue diminuir o número de mortes causadas por septicemia. Além disso, a tecnologia de machine learning pode analisar, entender e conversar diretamente com as áreas dos hospitais, encontrando riscos e antevendo a ocorrência da infecção generalizada.
As principais empresas de tecnologia já iniciaram os investimentos para desenvolver programas para movimentar a indústria de saúde. Google, IBM e Microsoft por exemplo, buscam o desenvolvimento e aperfeiçoamento de plataformas e programas que possam ajudar na integração e análise de dados sobre os pacientes, coletados em exames de laboratórios, em fichas médicas e nos wearables utilizados no cotidiano. Mas esse desenvolvimento não depende apenas do avanço tecnológico. Há barreiras e limites éticos, que precisam ser definidos para facilitar a evolução dessas tecnologias.
Banco de dados sobre saúde
Um dos principais obstáculos para o uso da Inteligência Artificial na área da saúde é a confidencialidade sobre doenças e tratamentos oferecidos, além da necessidade de hospitais e instituições de compartilhar informações. Uma das alternativas para diminuir os impactos dessas barreiras e acelerar o processo é a composição de uma base de dados.
O DATASUS é um dos poucos bancos de dados que existem no País. Ele é coletado pelo departamento de informática do Sistema Único de Saúde (SUS), com o intuito de fomentar análises sobre a qualidade da saúde pública, além de oferecer suporte na tomada de decisões e elaboração de programas propostos pelo governo. No DATASUS, é possível encontrar informações sobre o monitoramento de doenças infecciosas, atenção dada aos cidadãos, referências sobre mortalidade e sobrevivência de pacientes, dentre outras.
Outro banco de dados bastante importante no País é a plataforma de ciência de dados da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). Conhecida como Plataforma Brasileira de Ciência de Dados para a Saúde, ela facilita o acesso e a análise das referências que compõem o DATASUS. Esta plataforma oferece uma possibilidade de minerar os dados do DATASUS, de forma a auxiliar na tomada de decisões administrativas, em estudos e na otimização de processos em ambientes clínicos.
Possibilidades da IA
Mesmo com as barreiras, a busca pelo uso da AI na área de saúde já começou. As grandes empresas já anunciaram o interesse no desenvolvimento de programas que ajudem a acelerar o diagnóstico a partir de uma análise de dados coletados sobre os pacientes, além de monitorar e tratar patologias.
Nesse processo, o desenvolvimento de plataformas que ajudem a gerar dados na nuvem é fundamental, como os wearables, os bots domésticos ou o celular. Isso porque eles fornecerão mais informações para as máquinas, que poderão recomendar as terapias mais indicadas para cada caso.
As possibilidades vão além do diagnóstico e tratamento de doenças. A tecnologia poderá ser utilizada para a inclusão de robôs-cirurgiões e enfermeiras virtuais dentro dos hospitais, que poderão prestar assistência aos pacientes também quando já estiverem em casa, após a alta.
Além disso, os hospitais e clínicas terão a possibilidade de usar os algoritmos também na área administrativa. Neste setor, os benefícios incluem o aprimoramento de processos relacionados à qualidade de atendimento nas clínicas e hospitais, no combate aos erros de dosagem de medicamentos, na identificação de pacientes, dentre outros.
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