Análise de dados agiliza diagnóstico e reduz erros
Algoritmos ajudam médicos a optar por melhores decisões e reduzem custos do sistema
Já imaginou entrar em um consultório médico com uma lesão suspeita na pele e, minutos depois, saber exatamente a probabilidade de ser ou não um melanoma? Ou procurar um oftalmologista e receber, na hora, a confirmação de uma alteração ocular importante? A inteligência artificial já consegue auxiliar médicos na predição de diagnósticos. E mais: é capaz de recomendar os melhores tratamentos na maior parte dos casos.
“As novas tecnologias estão chegando não só para facilitar o diagnóstico, mas para melhorar a gestão do setor como um todo”, afirma Andrea Dolabela, diretora de novos negócios da Dasa. “O uso de dados e da inteligência artificial será fundamental para medir os resultados, evitar erros e, com isso, melhorar os custos e a qualidade do setor”, ressalta.
Apesar dos avanços, especialistas descartam a possibilidade de a tecnologia vir a substituir os profissionais da área médica. “A inteligência artificial é uma ferramenta de apoio. A interpretação final e as decisões serão sempre do médico”, explica Marcio Aguiar, gerente comercial de vendas corporativas da Nvidia.
A questão envolve outros valores. “Por mais que o algoritmo se saia melhor que um ser humano ao tomar uma decisão, é sempre bom reforçar que o algoritmo somado ao humano pode tomar decisões ainda mais efetivas”, afirma Alexandre Chiavegatto Filho, do Laboratório de Big Data da FSP/USP.
O Brasil ainda dá os primeiros passos nesse campo. “Ao contrário de outros países como os Estados Unidos e a China, ainda trabalhamos com poucos dados, pois não fazemos o histórico da jornada dos pacientes.” O conceito de inteligência artificial é simples: a capacidade de máquinas tomarem decisões. O sistema é alimentado com uma base de dados relevantes – imagens, dados clínicos, exames etc. A partir daí, algoritmos são treinados para identificar padrões e dar respostas de forma autônoma.
Uma das promessas da inteligência artificial é facilitar o desenvolvimento de novas drogas e vacinas. Dentro da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da USP, o professor Helder Nakaya lidera um projeto de pesquisa que investiga o porquê de as vacinas não imunizarem todos os indivíduos da mesma forma. Com uso de inteligência artificial, é possível analisar o padrão de expressão dos genes e chegar a descobertas fundamentais.
“Estamos falando de mais de 25 mil genes, com o que seria impossível lidar sem essa inovação tecnológica”, afirma Nakaya. No futuro, diz o professor, a medicina de precisão “chegará ao ponto de sequenciar genomas dos recém-nascidos e, dessa forma, predizer quais vacinas serão eficazes para quais pessoas.”
O desafio, segundo especialistas, é integrar essa inteligência na prática clínica de forma generalizada. “Mas será um processo gradual e, assim como as máquinas, os médicos também precisam ser educados e treinados para fazer uso da inovação. De qualquer forma, seria uma irresponsabilidade não aproveitar os benefícios do Big Data e da inteligência artificial para promover melhores diagnósticos e tratamentos acessíveis”, afirma João Carlos Setúbal, professor titular do Departamento de Bioquímica do Instituto de Química da USP.
É gigantesco e incontestável o avanço na área de saúde nos últimos anos. O desafio agora é fazer com que esses benefícios cheguem a um número maior de pessoas
Romeu Côrtes Domingues, presidente do Conselho da Dasa