A Inteligência Artificial (IA) está influenciando cada vez mais a vida de todos. O filme que é oferecido pelos serviços de streaming ou a amizade sugerida na rede social, por exemplo, são resultados de poderosos softwares, como os algoritmos, que coletam a cada segundo informações sobre o comportamento dos internautas. A área de Saúde não está alheia a essa nova forma de interagir no dia a dia, embora ainda tenha um vasto campo para avançar. O desafio atual é adaptar, com toda a segurança que a medicina preconiza, o uso de algoritmos para a coleta e o processamento de dados dos pacientes, o chamado `Big Data´, com o objetivo de tratar, curar e prevenir enfermidades. O alerta foi feito durante palestra realizada nesta quarta-feira (30), no 14º. Seminário Femipa, na sala temática “Gestão de Assistência e Segurança do Paciente”.
O conferencista Alexandre Dias Porto Chiagatto Filho, representante do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da Universidade de São Paulo (USP), chamou a atenção para o fato de haver duas realidades distintas quanto a presença da IA na área de Saúde.
Cenário
“A Inteligência Artificial domina o nosso dia a dia desde que a pessoa acorda até o momento em que irá dormir, mas na área da saúde ainda não chegou com peso”, afirmou Alexandre. Apesar disso, à medida em que os métodos forem validados pela medicina quanto à eficácia e segurança relacionada aos pacientes, os algoritmos podem ser decisivos no futuro próximo, disse o palestrante.
Aos poucos, a IA já atua no setor de Saúde, como o registro do cadastro do paciente. O desafio agora é lançar mão dos algoritmos para processar e entender cada vez mais a fundo cada caso. “As decisões clínicas serão muito auxiliadas pelos algoritmos que coletam vários dados a partir do momento em que o paciente chega ao hospital”, afirmou Alexandre. “Como garantir a qualidade do algoritmo e evitar o menor número de erros possíveis?”, ressaltou o palestrante.
Realidade
Estudos já estão sendo feitos no Brasil para entender como a Inteligência Artificial, por meio do `Big Data´, pode municiar os profissionais da saúde a executar um melhor trabalho com vistas ao tratamento clínico. Durante a palestra, foram mostrados projetos realizados pelo Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da Universidade de São Paulo.
Entre 2021 e 2017, foram coletados dados dos nascimentos de crianças no município de São Paulo para tentar entender as causas de mortalidade de bebês com até 28 dias de vida. Por meio da reunião de estatísticas, foi possível saber que dos cerca de 1,2 milhão de nascimentos, aproximadamente 7 mil foram a óbito antes de completar um mês de nascimento. A partir desses dados, foi possível calcular situações como a probabilidade de uma criança morrer antes de 30 dias na capital paulista e as causas relacionadas as mortes.
Em relação a Covid-19, Alexandre citou estudos do laboratório para entender o avanço da doença e formas de mitigá-la. Com dados dos primeiros 235 pacientes com Covid-19 que deram entrada no Hospital Albert Einstein, foi analisado o potencial dos algoritmos em predizer o diagnóstico da Covid-19 em pacientes sintomáticos, além de entender o nível de gravidade da doença. “Os algoritmos (com base nos dados coletados) aprenderam a identificar a gravidade como um todo”, destacou Alexandre.
Prevenção
Outra linha de estudo envolveu o uso de algoritmos para prevenir moléstias como a Zika, Dengue e Chikungunya. Em parceria com a Fiocruz, o laboratório de `Big Data´ da USP criou ações para medir a eficácia de se prevenir a próxima pandemia por meio do monitoramento de redes sociais e de banco de dados do próprio sistema de saúde público brasileiro. A ideia é identificar queixas sobre problemas de saúde que fogem das situações comuns e a chegada de pacientes com sintomas anômalos.
Como se percebe, a área de trabalho é vasta para a Inteligência Artificial no setor de Saúde, com potencial de retorno para todos os agentes envolvidos, desde os profissionais aos usuários e pacientes dos serviços e procedimentos. Entre as metas, está a adequação à realidade medicinal, que envolve exaustivos testes de eficácia e segurança. “A área da saúde é mais consequente, pois precisa de validação”, ponderou palestrante.
“Nenhuma área envolve tantos fatores que interagem de forma tão complexa como a área da saúde. Ninguém vai a óbito só por se alimentar mal, pois há uma interação de fatores ambientais, genéticos e sociais. Os algoritmos ajudam a entender e mapear as áreas mais complexas que passam despercebidas pela percepção humana. É por isso que IA será tão importante para a área da Saúde”, afirmou Alexandre.
Fonte: Assessoria de imprensa Femipa - Dimitri Valle