6 formas de aplicar a Inteligência Artificial na Medicina

17 de Abril de 2020 por Stefanini

A transformação digital é a chave da melhoria exponencial na qualidade dos serviços médicos neste século. Em meio a tecnologias como computação em nuvem, Big Data, Internet das Coisas (IoT) e impressoras 3D, a Medicina conectada a “cérebros artificiais” abre um horizonte ilimitado de novos processos terapêuticos, descobertas de vacinas e prevenção em alto impacto. Sim, a Inteligência Artificial na Medicina é o mantra do setor nos últimos anos.

Nem poderia ser diferente. O uso de algoritmos e estratégias de manuseio de terabytes de dados entrega respostas clínicas e estatísticas em um nível de perfeição que o olhar humano não é capaz de apreender, permitindo a proposição de ações mais eficientes em Atenção Básica, tratamento intensivo ou diagnose laboratorial.

Com isso, personalização de tratamentos, correlação entre diagnósticos e terapias, bem como monitoramento a distância são realidades que já começam a fazer parte do cotidiano de inúmeras instituições de saúde, inclusive, brasileiras. Então, vamos descobrir agora 6 formas de aplicar Inteligência Artificial na Medicina?

1. Análise de dados dos pacientes

O Big Data na saúde permite um aprofundamento do conceito de Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP), o centro de dados clínicos acumulados durante toda a relação do enfermo com o hospital (ou, a depender da amplitude da integração, com o sistema de saúde de um país inteiro).

O conhecimento agregado do PEP — sobre alergias, histórico de patologias, informações demográficas, resultados de exames laboratoriais etc. —, quando combinado com análise de dados, permite a formulação dos melhores processos terapêuticos, evita administração de medicamentos incorretos e facilita diagnósticos.

A Inteligência Artificial na Medicina traz inúmeras funcionalidades no dia a dia dos profissionais de saúde, especialmente quando entram em cena ferramentas como análise preditiva ou analytics. Um sistema de Big Data integrado ao PEP pode, por exemplo, emitir alertas à enfermagem sobre o horário de administração de fármacos, bem como rastrear prescrições automaticamente para que a equipe médica saiba se o paciente está seguindo corretamente as indicações.

Outra utilização é na permissão para que dispositivos vestíveis (como relógios, colares e pulseiras) coletem dados de pacientes fora do ambiente hospitalar para monitoramento e análise de manifestações clínicas. Há também impactos no diagnóstico, mas isso veremos a seguir.

2. Maior precisão nos resultados e diagnósticos

O advento da computação em nuvem tornou possível aos sistemas de informação trabalhar com um volume de dados inimaginável à mente humana. Com todos os dados alocados em servidores virtuais escaláveis, um universo de variáveis passou a ser processado por softwares de altíssima tecnologia, impactando diretamente o setor de saúde. A cloud computing é a base para o surgimento de soluções de apoio às decisões clínicas.

As aplicações baseadas em Inteligência Artificial na Medicina cruzam dados diversos dos pacientes, como anamneses, resultados de exames de imagem e indicadores de prontuários eletrônicos, formando um ecossistema neural de processamento capaz de testar hipóteses e indicar diagnósticos.

Um exemplo dessa transformação digital na saúde pode ser dado pelo Hospital Santa Paula, em São Paulo. O hospital localizado na Zona Sul da capital paulista utiliza uma tecnologia baseada em algoritmos para identificar episódios críticos que indiquem iminência de hemorragia cerebral e embolia pulmonar. Com isso, a instituição consegue acionar especialistas com muito mais rapidez, como pneumologistas, cardiologistas e neurocirurgiões, e ampliar a possibilidade de atuação preventiva.

3. Aprimoramento das intervenções médicas

O “cérebro eletrônico” já vem sendo usado na Medicina para reduzir o impacto de intervenções sobre o organismo do paciente. Um exemplo clássico é a utilização da Inteligência Artificial na Medicina para tratamento oncológico.

Nessa situação, a IA auxilia o médico a delimitar qual a área exata na qual a radiação deve ser aplicada, bem como a fazer correlações entre diagnósticos de pacientes diferentes, dando maior efetividade à tomada de decisão quimioterápica. 

Assim, as aplicações apoiadas em machine learning conseguem “se lembrar” das estratégias de tratamento mais bem-sucedidas, cruzando dados de milhares de pacientes no que se refere à quantidade de sessões, escolha da droga mais adequada e intensidade aplicada. Tudo isso faz diferença no processo curativo!

4. Desenvolvimento de novos remédios

Empresas farmacêuticas do mundo todo apostam na Inteligência Artificial para acelerar o processo de testes, validação e aprovação de novos medicamentos. No modelo tradicional, o desenvolvimento de um novo remédio custa à indústria a impressionante média de R$ 2,6 bilhões. Isso se deve a inúmeras razões: uma delas é que 90% das drogas se revelam falhas em algum momento do processo de testes.

Outra motivação é que esses testes são caros e o caminho para a aprovação das autoridades de saúde pode ultrapassar uma década. Contudo, a Inteligência Artificial na Medicina pode mudar esse cenário. A ideia é utilizar redes neurais de altíssima capacidade de processamento para cruzar composições químicas, rastrear possíveis combinações de princípios ativos e selecionar automaticamente moléculas promissoras.

Com análises e testes mais rápidos, todo o processo de desenvolvimento de medicamentos se torna mais barato, reduzindo o preço final ao cidadão e abrindo possibilidades ilimitadas de criação de novas variantes farmacológicas.

5. Eficácia na engenharia genética

Já ouviu falar em tecnologia genômica? Desde os anos 1970, quando os cientistas costumavam bombardear plantas com radiação para promover mutações genéticas, muita coisa mudou na capacidade do homem em interferir na alteração do genoma dos seres vivos.

Do cruzamento de raças para obtenção do melhor fenótipo canino, nos anos 1970 e 1980, à clonagem da ovelha Dolly, no final da década seguinte, inúmeros estudos foram confirmados na comunidade científica para criar as bases que seriam, a partir da década de 2000, misturadas com a tecnologia de ponta para dar ao mundo o controle sobre o mais importante código de programação da vida — o DNA.

Atualmente, é possível utilizar a Inteligência Artificial na Medicina para editar genes da chamada “linha germinal” (gametas, reproduzidos por meiose e responsáveis pela reprodução das espécies), propagando as alterações por inúmeras gerações de uma linhagem. É o chamado “gene drive”, que sinaliza para o fim de doenças genéticas como diabetes, daltonismo, síndrome de down e até câncer.

6. Automonitoramento da saúde

Já imaginou se microssensores fossem conectados ao corpo humano para coletar permanentemente dados como frequência cardíaca, nível de glicose no sangue, temperatura corporal e grau de sudorese? Você pode responder que isso já existe — são aqueles dispositivos wearables que os atletas usam quando praticam atividades físicas.

Sim, mas e se aprofundássemos nesse tipo de tecnologia, desenvolvendo sensores capazes de informar ao usuário, por exemplo, se ele “comeu muito pão” em determinado dia? Assim, a quantidade de carboidratos ingeridos precisaria ser compensada com a ingestão de 300 gramas de brócolis (levando vitaminas A, C, B1, B2, B6, K e fibra alimentar ao organismo).

Se até a medida de inserção de vitaminas no organismo humano fosse informada, estaríamos, então, rompendo a tênue fronteira do dispositivo enquanto mero acumulador de dados para entrar na seara do médico “robô” — criado para o auxílio do automonitoramento da saúde, passo crucial para revolucionar a forma de se pensar a Medicina preventiva no mundo.

Como você viu nesta leitura, o futuro é agora. Na saúde, ele se materializa por meio de ferramentas e dispositivos que usam e abusam da análise de dados e de “cérebros artificiais” que são impulsionados por redes de neurônios computacionais. As soluções de Inteligência Artificial na Medicina geram um complexo sistema de apoio ao médico, culminando em diagnósticos exatos e antecipados, no aumento de produtividade e na eliminação de tarefas médicas meramente burocráticas (como alimentação de prontuários).

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