A tão falada Transformação digital na saúde passa pela inteligência artificial
Inteligência Artificial na saúde, qual é a realidade? Estamos migrando para uma medicina diferente, mais rápida, mais preventiva, com mais dados, mais efetiva, saindo de uma visão antiga na qual lidar com a doença apenas não é mais satisfatório. O fato é que hoje a saúde ainda depende de um processo ativo do paciente em procurar uma consulta médica, guardar seus dados em algum lugar e avaliar seus sintomas, entrando o médico no processo tardiamente, quando uma doença já se instalou, por exemplo. Nem todos fazem checkups e atuam proativamente em prevenção, nem o sistema de saúde é tão preparado assim para comportar uma demanda excessiva, seja na atenção primária ou na capacidade dos planos de saúde.
Um dos maiores problemas consiste no sistema de pagamento atual que “paga por doença”, com o modelo “fee for service” pagando por “horas” dedicadas do médico. A tendência atual/futura de se remunerar por resultados, modelo “fee for results“, começa a ser aceito e implantado, mas com percalços e algumas resistências ainda. Não é fácil mudar, toda a estrutura, a cadeia de remuneração está direcionada para o modelo fee for service.
A falta de informações com qualidade disponíveis e em tempo hábil sobre os sintomas e resultados obtidos no dia a dia dos “pacientes” é outro grande entrave. Mas isso está mudando rapidamente e com a tecnologia e a disponibilidade de dados a medicina pode avançar em uma nova direção, com foco na prevenção e na promoção da saúde, em vez de apenas tratar a doença.
Nascemos já gerando dados, desde o hospital, e para boas predições futuras sobre a saúde, reduzindo assim riscos de doenças, esses dados são vitais. Quem tem aqueles cartões de vacinação em papel, velho, surrado, sabe o que estamos dizendo. Não é este o caminho a trilharmos, mas sim o dos dados digitais, sistemas, inteligência artificial, acesso por dispositivos móveis e muito mais. Só com bancos de dados e sistemas ágeis e de rápido e fácil acesso (Smartphones estão ai) é que a saúde pode realmente dar um salto gigantesco. Dados serão gerados lá no nascimento e registrados por toda a vida, cada doença, cada vacina, seu genoma, remédios consumidos, exercícios, dados vitais, sintomas físicos e mentais, dentre muitos outros.
Inteligência Artificial na saúde pode ser aplicada em diversos cenários
A inteligência artificial na saúde vai atuar tanto na facilidade para inserção destes dados (transcrição de voz para texto ou leitura de documentos e geração de dados nos bancos de dados da sua saúde, são exemplos), mas também na prevenção, gerando modelos preditivos que podem direcionar os “pacientes” para melhor caminho, em parceria com seu médico e organizações de saúde.
Segundo Dr. Li (Yu-Chuan Jack Li) e Topol (Topol, 2019):
- O diagnóstico médico no mundo erra em cerca de 20% dos casos, e para Eric Topol, apenas nos EUA, havia 12 milhões de erros de diagnóstico por ano
- As prescrições são ONE-SIZE-FIT-ALL, ou seja, o mesmo tratamento para todos, o mesmo protocolo
- Existem poucos dados estruturados ou disponíveis dos pacientes
- Pouco ou nada sobre genoma, ambiente em que se vive, comportamento do paciente no dia a dia.
O futuro da Inteligência Artificial na saúde
Um cenário “futuro” envolve a coleta de muitas variáveis, dados, que serão tratados pela inteligência artificial e não por enfermeiros ou médicos diretamente, sendo armazenados nos registros dos sistemas de IHR – Individual Health Records ou EHR – Eletronic Health Records, somados aos dados do EMR – Eletronic Medical Records, os prontuários eletrônicos.
Desde o nascimento informações de genoma, de exposição a ambientes (por onde andei? onde moro?) e de comportamento podem ser colhidas para melhor diagnóstico, predição de doenças e tratamentos. A medicina atuou muito com exames laboratoriais, nas consultas pontuais, nas medicações genéricas, nos procedimentos padrões/protocolos, nas experiências próprias de cada médico.
Estamos em constante mudança e protocolos e procedimentos que funcionaram para parte da população não necessariamente serão eficazes para todos e para a vida toda. Era assim porque não tinha inteligência artificial ma saúde. A saúde baseada em evidências está com os dias contados, já que a IA, Modelos de Machine Learning/Deep Learning, podem atuar sobre uma gama imensa de pessoas, pacientes, dados, sem a necessidade de separar uma amostragem menor em uma pesquisa científica.
Uma das áreas que mais evoluíram, pegando carona na tecnologia e IA, foi a da radiologia. As imagens melhoraram sensivelmente e possibilitam cada vez mais uma visão precisa, como pode ser verificado nesta imagem abaixo que compara o que se tinha para tomada de decisão em 1974 aos dias atuais. Tecnologia + Dados + IA é o braço direito do médico e do ser humano.
Para Eric Topol, em seu livro Deep medicine, são necessários 3 itens para a mudança da saúde:
- Capacidade de entender profundamente (Deep) cada indivíduo usando todos dados relevantes
- Deep Learning – Big data e reconhecimento de padrões
- Deep empatia e conexão entre médico e paciente
A chave da saúde é a detecção precoce, a prevenção e predição, junto ao tratamento personalizado. São os 4 P´s da nova saúde: Prevenção, Predição, Precisão e Personalização. Podemos inserir mais um, a Participação, formando assim 5 P´s. Para a maioria destes P´s, não se podia fazer muito sem dados, sem IA, sem tecnologia de fácil acesso.
Com dados e padrões a inteligência artificial poderá identificar melhores dosagens, remédios para aquele perfil de paciente, melhor tratamento, identificar doenças, sugerir caminhos. A maior dificuldade consiste na inexistência ou grande dificuldade em obter dados de forma robusta, quantidade…, qualidade…, e pela vida toda. Tais dados são difíceis na saúde, questões éticas, de privacidade, são exigidas e dificultam o acesso ao dado. Da mesma forma a anotação médica nem sempre é boa para registros computacionais, em geral campos abertos em prontuários, grande maioria dos registros do passado ainda no papel e alguns em sistemas que não falam entre si. Mas até em casos como esse a inteligência artificial pode ajudar, através de técnicas de processamento de linguagem natural a IA consegue retirar dados de campos não estruturados.
A ajuda dos profissionais de saúde na aplicação de Inteligência Artificial
Os médicos, enfermeiros e outros profissionais da saúde vão ajudar na curadoria para aplicação da inteligência artificial na saúde, que receberá uma massa gigantesca de dados dos pacientes, transformará em informação e a própria IA tomará decisões básicas junto ao paciente, reportando ao médico que terá seu conhecimento aumentado no processo, ajustando quando necessário os sistemas especialistas e atuando sempre junto ao paciente com sua visão empática, pessoal, com afeto e sabedoria, mas agora reforçado de muita informação e apoio de sistemas inteligentes que darão a ele a condição de agir dia a dia no contato, no cuidado e na predição e prescrição de um tratamento personalizado. Entendemos que:
- O médico + a IA será muito melhor que a IA sozinha ou o médico sozinho
- Aquilo que a IA fizer melhor, aquele processo apenas, deve sim ser substituído
- A medicina tem que mudar e o médico do “futuro” precisa ter uma ementa educacional diferente da atual em sua formação, incluindo nelas a visão Data driven, IA, bancos de dados, para citar alguns.
Em resumo, as mudanças no setor da saúde apontam para uma migração de foco da doença para um foco na saúde, com maior ênfase na prevenção em vez do tratamento tardio. A predição se torna cada vez mais importante, com a utilização de biomarcadores e big data coletando dados em tempo real. O tratamento personalizado ganha terreno em relação aos remédios genéricos e o antigo sistema lento e analógico está sendo substituído por um sistema ágil e digital. As organizações de saúde estão se adaptando e transformando suas práticas para se manterem atualizadas com as mudanças constantes ocorrendo no setor. Para as organizações de saúde, é uma questão de se adaptar ou morrer.
