Pode parecer coisa de filme futurista, mas “pedir a opinião” de um computador na definição do melhor tratamento para um paciente já é uma realidade que tende a ganhar mais espaço na medicina nos próximos anos. Com o crescente uso de big data e inteligência artificial também na área da saúde, a expectativa é de que as respostas para questões médicas sejam mais precisas, rápidas e personalizadas.
O acesso a grandes bancos de dados com informações de pacientes, indicadores de saúde da população, características de doenças e estudos científicos permite a especialistas criar algoritmos avançados para “ensinar” computadores a reconhecer padrões nesses dados e apresentar as melhores soluções para cada tipo de problema.
“Na pesquisa científica de novos medicamentos ou na avaliação do custo-benefício de um tratamento, por exemplo, será possível ter amostras maiores e mais representativas. O histórico da ciência é trabalhar com médias, mas, com a tendência do big data, podemos trabalhar de forma individualizada e personalizada”, disse Alexandre Porto Chiavegatto Filho, professor da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), no Summit Saúde Brasil 2016. “Durante muito tempo, a saúde pública brasileira foi dominada por ‘achismos’. Temos de dar uma chance ao uso dos dados para conseguir definir melhores políticas”, defendeu.
O professor disse apostar que o chamado machine learning (aprendizado da máquina) será a próxima grande revolução tecnológica. “A gente já é afetado por isso o tempo todo. O Waze, por exemplo, utiliza inteligência artificial. O Netflix usa essa tecnologia para verificar o que o usuário está acostumado a assistir para, assim, conseguir sugerir outras opções para aquele gosto. Sites de vendas, como Amazon, funcionam da mesma forma quando sugerem produtos. Por que não usar isso na saúde?”, questionou.
Watson. Uma das tecnologias apresentadas no fórum foi o Watson, da IBM, um supercomputador com tecnologia cognitiva que consegue processar a informação de forma muito mais rápida do que um humano ou um computador comum.
Segundo a IBM, o Watson é capaz de ler 40 milhões de documentos em apenas 15 segundos. Ele também pode analisar dados de saúde organizados de forma desestruturada que hoje são invisíveis para os sistemas de computação mais simples. Estima-se que 80% das informações de saúde se apresente dessa forma e, com a tecnologia cognitiva, possa ser estruturada e desvendada.
“Os dados de saúde de uma pessoa ao longo de toda a vida geram o equivalente a 300 milhões de livros. Isso não poderia ser lido por um médico. Precisamos dar as evidências para o sistema ficar inteligente e poder ajudar a explicar e analisar esses dados”, explicou Eduardo Cipriani, líder para IBM Watson Health no Brasil.
Na área da oncologia, por exemplo, com as inúmeras especificidades de cada tumor, o sistema Watson consegue cruzar os dados do paciente e da doença com as evidências científicas existentes sobre o tema para indicar ao médico as chances de sucesso de cada opção de tratamento, elencando, até mesmo, os malefícios de cada terapia, como efeitos colaterais e toxicidade. Para isso, o sistema tem acesso a 290 periódicos científicos, 200 livros didáticos e mais de 12 milhões de páginas de texto.
“Parte dos recursos gastos hoje com o tratamento de câncer é jogado no lixo porque a terapia escolhida era inadequada para aquele paciente. E os próprios profissionais de saúde estão percebendo a importância da tecnologia da informação. O volume de dados sobre medicina dobra a cada 73 dias, é quase impossível manter-se atualizado. É nesse sentido que a computação cognitiva ajuda”, disse Cipriani.
Outras funções. O uso do big data e da inteligência artificial na área da saúde pode ter outras funções além de auxiliar na definição dos mais eficazes tratamentos médicos. Segundo Renato Policano, healthcare lead na Microsoft do Brasil, a tecnologia pode ajudar a evitar intercorrências clínicas. “Se usamos os dados para fazer diagnósticos mais precisos e precoces, por exemplo, evitamos internações desnecessárias. Até poucos anos atrás não tínhamos como gerenciar tão bem esses enormes bancos de dados. Hoje temos a aspiração de, por meio do big data, melhorar a qualidade dos atendimentos e promover saúde”, disse. “Até 2020 acredito que será disponível diagnosticar diabete ou câncer em minutos”, opinou.
Policano apresentou um exemplo de parceria da Microsoft com hospitais da Rede D’Or que possibilitou a redução de 20% no número de infecções na UTI por meio da análise de indicadores da unidade e intervenções nos problemas identificados.
O laboratório Fleury também entrou na onda da tecnologia cognitiva para solucionar problemas. Em setembro, a empresa passou a usar o sistema Watson, da IBM, para mapear mutações genéticas no DNA dos clientes. A tecnologia permite comparar o código genético de cada paciente a outros já cadastrados e a dados de estudos científicos. No futuro, a análise poderá ajudar a indicar se o aparecimento de uma doença está relacionado à falha específica de algum gene.
