In­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al im­põe no­vos de­sa­fi­os na área da saú­de

Ape­sar das gran­des ex­pec­ta­ti­vas pa­ra a apli­ca­ção da tec­no­lo­gia na me­di­ci­na di­ag­nós­ti­ca, o ca­mi­nho pa­ra en­con­trar re­sul­ta­dos con­cre­tos e em lar­ga es­ca­la ain­da é lon­go

O Estado de S. Paulo - - Dasa -

Qu­an­do se fa­la em in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al apli­ca­da à saú­de, es­pe­ci­al­men­te na me­di­ci­na di­ag­nós­ti­ca, as pers­pec­ti­vas são en­can­ta­do­ras. Con­tar com má­qui­nas que apren­dem com os er­ros e pas­sam a tra­ba­lhar ca­da vez me­lhor dia após dia ge­ra a ex­pec­ta­ti­va de uma evo­lu­ção his­tó­ri­ca na área. Mas, na prá­ti­ca, ain­da há mui­tos de­sa­fi­os a se­rem ven­ci­dos. “O te­ma es­tá em um mo­men­to de pi­co má­xi­mo de ex­pec­ta­ti­va. Sa­be­mos, en­tre­tan­to, que deve ocor­rer uma re­ver­são des­sa ex­pec­ta­ti­va até al­can­çar­mos ou­tro mo­men­to, qu­an­do as aplicações co­me­çam a acon­te­cer”, pon­de­ra Le­o­nar­do Ve­do­lin, di­re­tor mé­di­co da Da­sa.

Cons­ci­en­te des­se ce­ná­rio glo­bal, a Da­sa es­ta­be­le­ceu es­tra­té­gi­as pa­ra per­cor­rer uma cur­va de apren­di­za­do no tra­ba­lho com a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al (AI, na si­gla em in­glês). A pri­mei­ra de­las foi pos­ta em prá­ti­ca em 2017, com a cri­a­ção do DasAI­no­va, um la­bo­ra­tó­rio in­ter­no de pes­qui­sa avan­ça­da que se de­di­ca a de­sen­vol­ver, in­cor­po­rar e com­par­ti­lhar tec­no­lo­gi­as de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al e su­as aplicações no se­tor da me­di­ci­na di­ag­nós­ti­ca. A equi­pe do la­bo­ra­tó­rio, que ocu­pa um espaço pró­prio na se­de da Da­sa, em Pi­nhei­ros, é for­ma­da por mé­di­cos, bió­lo­gos, ci­en­tis­tas de da­dos, de softwa­res e da área de ma­chi­ne le­ar­ning. Um com­pu­ta­dor de pon­ta foi ins­ta­la­do no lo­cal pa­ra in­ter­pre­tar os da­dos das ima­gens.

Par­ce­ri­as tra­zem agi­li­da­de

A prin­ci­pal apos­ta da Da­sa pa­ra de­sen­vol­vi­men­to e im­ple­men­ta­ção de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al, en­tre­tan­to, não es­tá em com­pu­ta­do­res ou in­fra­es­tru­tu­ra. “Um player so­zi­nho não vai fa­zer to­da a transforma­ção. Os de­sa­fi­os lá fo­ra e aqui no Brasil são mui­to se­me­lhan­tes. Por is­so, a nos­sa es­tra­té­gia é bus­car par­ce­ri­as pa­ra ga­nhar agi­li­da­de”, re­su­me Emer­son Gas­pa­ret­to, vi­ce-pre­si­den­te da área mé­di­ca da Da­sa.

A par­tir des­sa vi­são, a com­pa­nhia pas­sou a tra­ba­lhar ao la­do de uni­ver­si­da­des e em­pre­sas de to­do o mun­do. A mais im­por­tan­te das ali­an­ças veio em 2018, qu­an­do a Da­sa for­ma­li­zou sua par­ce­ria com a Har­vard Me­di­cal Scho­ol e tor­nou-se o úni­co player de saú­de da Amé­ri­ca La­ti­na a in­te­grar o Cen­ter for Cli­ni­cal Da­ta Sci­en­ce (CCDS), cen­tro glo­bal de ci­ên­cia de da­dos pa­ra me­di­ci­na de Har­vard. “O cen­tro de Har­vard foi um dos pri­mei­ros em AI que sur­giu no mun­do. Além de de­sen­vol­ver­mos jun­tos, pu­de­mos fa­zer um ben­ch­mar­king”, co­me­mo­ra Gas­pa­ret­to.

A equi­pe do DasAI­no­va pas­sou um pe­río­do em Har­vard pa­ra a tro­ca de co­nhe­ci­men­to – e os ame­ri­ca­nos tam­bém vi­e­ram pa­ra cá apren­der. “Fei­to is­so, pas­sa­mos pa­ra a fa­se de apren­di­za­do, na qu­al ti­ve­mos que, na prá­ti­ca, in­cor­po­rar uma tec­no­lo­gia mo­der­na co­mo es­sa no nos­so dia a dia”, con­ta Ve­do­lin.

Os pri­mei­ros pro­je­tos de­sen­vol­vi­dos em con­jun­to en­tre a Da­sa e o CCDS já apre­sen­tam re­sul­ta­dos, e dois pro­du­tos es­tão en­tran­do em uso clí­ni­co si­mul­ta­ne­a­men­te no Brasil e em Bos­ton. Um de­les é um al­go­rit­mo ca­paz de ana­li­sar res­so­nân­ci­as mag­né­ti­cas pa­ra de­ter­mi­nar, em tem­po re­al, a exis­tên­cia e a gra­vi­da­de de do­en­ças ce­re­brais. O ou­tro au­men­ta o ní­vel de es­pe­ci­fi­ci­da­de pa­ra di­ag­nós­ti­co do câncer de próstata (in­di­ca a pre­sen­ça de tu­mor e a sua ma­lig­ni­da­de), qu­an­do com­pa­ra­do aos exa­mes de to­que re­tal e PSA (exa­me de san­gue bas­tan­te usa­do pa­ra iden­ti­fi­car a do­en­ça).

A Da­sa tam­bém fir­mou uma par­ce­ria com a Ar­terys, star­tup de São Francisco, Ca­li­fór­nia (EUA), fo­ca­da em criar so­lu­ções pa­ra fa­ci­li­tar o avan­ço glo­bal da me­di­ci­na por meio de da­dos, in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al e tec­no­lo­gia. Jun­tas, as equi­pes es­tão cri­an­do al­go­rit­mos pa­ra ter mais acu­rá­cia nos exa­mes por ima­gens das áre­as de on­co­lo­gia

Em bus­ca de efi­ci­ên­cia

Além des­ses, mui­tos ou­tros al­go­rit­mos ain­da de­vem che­gar aos pa­ci­en­tes. O DasAI­no­va se­le­ci­o­nou cer­ca de 20 ini­ci­a­ti­vas que es­tão sen­do de­sen­vol­vi­das pe­la sua equi­pe ou em par­ce­ri­as na­ci­o­nais e internacio­nais. “Al­guns al­go­rit­mos já fo­ram tes­ta­dos e des­car­ta­dos e ou­tros es­tão em uso diá­rio. Qu­e­re­mos ace­le­rar o nú­me­ro, que es­tá mui­to con­cen­tra­do na área de ima­gem, e cres­cer em pa­to­lo­gia e ge­né­ti­ca”, des­cre­ve Ve­do­lin.

O po­ten­ci­al que a AI tem pa­ra trans­for­mar a me­di­ci­na di­ag­nós­ti­ca é um gran­de mo­ti­va­dor pa­ra se­guir o tra­ba­lho. “A pos­si­bi­li­da­de de uso na área da saú­de é imen­sa, por­que tra­ba­lha­mos com um nú­me­ro mui­to gran­de de da­dos. A ex­pec­ta­ti­va de cres­ci­men­to é gi­gan­tes­ca”, con­clui Ve­do­lin. e car­di­o­lo­gia. São dois ei­xos de atu­a­ção: quan­ti­fi­ca­ção au­to­má­ti­ca de exa­mes de res­so­nân­cia mag­né­ti­ca e seg­men­ta­ção au­to­má­ti­ca de le­sões tu­mo­rais. O al­go­rit­mo é ca­paz de iden­ti­fi­car as le­sões, ma­peá-las e de­li­mi­tá-las, con­tri­buin­do pa­ra a pre­ci­são do lau­do mé­di­co.

Na­da subs­ti­tui a in­te­ra­ção hu­ma­na. No fi­nal do dia, a ex­pe­ri­ên­cia com saú­de não po­de ser to­tal­men­te ro­bo­ti­za­da. A em­pa­tia nu­ma con­ver­sa di­fi­cil­men­te um com­pu­ta­dor vai subs­ti­tuir. Le­o­nar­do Ve­do­lin, di­re­tor mé­di­co da Da­sa

A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al não é fim, é meio. To­dos os in­ves­ti­men­tos que es­ta­mos fa­zen­do em AI são vi­san­do uma me­di­ci­na de mais qua­li­da­de e efi­ci­ên­cia. Na Da­sa, te­mos a vi­são de, com is­so, me­lho­rar a jor­na­da do pa­ci­en­te e do mé­di­co. Um pas­so de ca­da vez. Emer­son Gas­pa­ret­to, vi­ce-pre­si­den­te da área mé­di­ca da Da­sa

Os al­go­rit­mos es­tão se aper­fei­ço­an­do, a má­qui­na vem apren­den­do ca­da vez mais. O hu­ma­no é mui­to im­por­tan­te nes­sa fa­se pa­ra fa­zer a con­tra­pro­va. Es­ta­mos no mo­men­to de uma mu­dan­ça da cul­tu­ra que vai le­var uns 5 ou 10 anos. Otá­vio Ge­ba­ra, di­re­tor clí­ni­co do Hos­pi­tal San­ta Pau­la

Há mui­ta no­vi­da­de e mui­ta en­tre­ga de informação. Acre­di­to que os ges­to­res de saú­de pre­ci­sam fil­trar to­da es­sa ava­lan­che de tec­no­lo­gia, de si­tu­a­ções que vêm per­cor­ren­do a saú­de pa­ra a gen­te efe­ti­var e usar o que é de fa­to im­por­tan­te. Ro­dri­go Lo­pes, CEO do Hos­pi­tal Le­for­te

Es­pe­ci­a­lis­tas na área dis­cu­ti­ram so­bre o im­pac­to das tec­no­lo­gi­as na ges­tão e no atendiment­o

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