Medicina 4.0 Desafios da regulamentação da Inteligência Artificial (IA) e de outras tecnologias aplicadas

O uso da Inteligência Artificial (IA) vai fazer cada vez mais diferença na entrega de valor na saúde. As diversas legislações que impactam no setor também são fundamentais para trazer regulamentação clara e padrões de qualidade para o uso de IA na saúde, evitando inconsistências e fragilidades na segurança. Nesse cenário, é importante reforçar a necessidade de dados precisos e de alta qualidade, e que a coleta desses dados pode ser difícil devido a questões de privacidade e consentimento. Além disso, variações devido a diferenças culturais, genéticas e ambientais podem afetar a precisão dos modelos de IA.

Segundo o doutor Gustavo Pinto, o diretor médico de Saúde e Plataforma Digital da Dasa, já existe uma ampla consciência de que a IA e a prática médica baseada em dados vão transformar o setor de saúde. “A maior entrega de valor se dá quando se tem as pessoas certas e os processos bem estruturados na jornada do cuidado. Cada vez mais se usa a tecnologia e percebe-se que é possível cuidar da saúde de forma híbrida. Por isso, atendimentos via telemedicina, integração de sistemas com dados do paciente, inteligência artificial e outras inovações têm transformado o setor ao proporcionar uma experiência phygital, termo que descreve a convergência entre os ambientes físicos e digitais, que busca não ser fragmentada e episódica, mas com foco na jornada integrada do paciente”, explica o médico. “Esse é um ótimo começo para um desafio maior que é a transformação cultural. A esse primeiro passo, se somam outros importantes pontos de atenção como: interoperabilidade dos dados em um setor fragmentado; acesso e adoção tecnológica em um país continental e com desigualdades; constante investimento em experiência para aprimorar a jornada do usuário, procurando fidelizar e ampliar a sua rotina de cuidados; e o hábito de uso das novas tecnologias” – pontua – “e é apenas o começo de uma jornada de transformação cultural digital que é menos sobre tecnologia e mais sobre pessoas e processos”. Em sua avaliação, Gustavo Pinto aponta um grande desafio que deve ser levado em consideração, que é a necessidade de transparência e esclarecimento dos modelos de IA, que muitas vezes são descritos como “caixas-pretas” devido à complexidade. “Isso pode levar a questões de confiança e aceitação por parte dos profissionais de saúde e dos pacientes”, pontua o médico. A capacitação para usar efetivamente a AI é outro ponto de inflexão que requer uma mudança na forma como a medicina é tradicionalmente praticada e ensinada.

O momento atual é visto pelos especialistas do setor apenas como o começo de uma jornada de transformação cultural digital na chamada medicina 4.0. Os avanços estão sendo percebidos há alguns anos, mas a velocidade aumentou significativamente após a pandemia da Covid-19. O caminho ainda é longo, mas muitas entregas já aconteceram, especialmente relacionadas à clareza da importância do uso de dados, à visão de jornada da saúde e à personalização do cuidado. O doutor Gustavo Pinto exemplifica com o Nav, assistente digital de saúde da Dasa, que, segundo ele, expressa bem essa relação entre tecnologia e entrega de valor. O médico explica que do lado do profissional de saúde, que utiliza o Nav Pro, o uso da tecnologia objetiva estreitar o seu relacionamento com os pacientes, também de maneira digital, engajando-os no cuidado. “Além disso, proporciona o acesso ao histórico de saúde com ferramentas de suporte à decisão e desburocratizando a gestão do dia a dia, resultando em mais tempo para os profissionais se dedicarem aos pacientes”, avalia. O Nav integra os dados e resultados de exames, utilizando recursos avançados de análise para acompanhar integralmente a jornada de cuidado do usuário. “Pela versão médica (o Nav Pro) nosso corpo clínico (e qualquer médico) pode acompanhar a carteira de pacientes e saber quais estão em gap de cuidado. Desta forma, tanto o paciente quanto o especialista têm acesso aos exames e às informações essenciais para um eventual tratamento”, revela o médico. Hoje, são mais de sete milhões de usuários cadastrados na plataforma.

Outro importante serviço que tem permitido maior acesso e melhor experiência e engajamento dos pacientes no cuidado é o de Telessaúde, que também é um exemplo claro do retorno de consultas após realização de exames ou término de tratamento, segundo o médico. Nesse quesito, a combinação da ciência de dados com Inteligência Artificial é fundamental. “A Dasa, de maneira proativa, monitora via data analytics as lacunas de rastreio e de cuidado, ou seja, exames importantes para diagnóstico precoce que deixam de ser feitos, e alerta os usuários sobre a importância de retomá-los, evitando a evolução de uma possível condição de saúde para formas mais graves ou suas complicações”, explica o doutor Gustavo Pinto. É possível imaginar que no futuro, a partir de um teste diagnóstico ou score clínico, será possível avaliar o risco de dezenas de enfermidades. Seria uma evolução dos projetos de Processamento de Linguagem Natural. E essas predições serão muito mais precisas, rápidas e para um conjunto de doenças maior. Há também o papel da genômica. Em algumas décadas, a edição de genes no DNA será um recurso para alterar a resposta imunológica do corpo a certas doenças ou, até mesmo, será possível criar tratamentos produzidos especificamente para a codificação genética, como já ocorre em alguns tratamentos oncológicos. “As ações de hoje serão fundamentais para que, no futuro, tenhamos um sistema de saúde menos fragmentado e mais sustentável, entregando valor aos pacientes com o cuidado integrado certo, na hora certa, com pertinência, melhor desfecho e experiência, conclui o doutor Gustavo”.

A revolução algorítmica nos diagnósticos

Por definição, um algoritmo é uma sequência finita de ações executáveis que visa obter uma solução para um determinado tipo de problema. Ou, em outras palavras, são programas de computador que instruem as máquinas a realizar tarefas específicas de forma eficiente e precisa. A Dasa – uma das maiores redes de saúde integrada do Brasil que reúne medicina diagnóstica, um grupo hospitalar robusto e uma empresa de gestão em cuidados – tem implementado o uso de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) para beneficiar pacientes e o sistema de saúde de forma geral. Desde 2018, por meio do Dasa Inova (laboratório de Inteligência Artificial da Dasa), projetos de inovação e empreendedorismo em saúde são desenhados para desenvolver, validar, aprovar e integrar algoritmos que agilizam, por exemplo, laudos de exames, com interpretação mais assertiva e precisa. Esses projetos melhoram a produtividade, reduzem custos, automatizam atividades operacionais, oferecem informações em tempo real, padronizam e facilitam acesso aos dados. Para além da otimização e ganho de eficiência, a experiência do usuário e do médico é intensamente beneficiada. Os algoritmos também são as bases de um projeto de NLP (da sigla em inglês para Natural Language Processing). Felipe Kitamura, diretor de Inovação Aplicada e Inteligência Artificial, responsável pela área de Inovação Médica da Dasa, conta que os algoritmos leem todos os dias na Dasa entre 6 e 10 mil laudos de exames. A partir dessa leitura, eles são capazes de identificar 43 doenças específicas que podem requerer biópsia, novo exame ou intervenção cirúrgica. O processamento nos modelos de NLP analisa todos os relatórios e laudos executados do dia anterior, identificando e selecionando pacientes que precisam de atenção especial. Esse alerta é imediatamente disparado para o grupo de médicos do chamado Núcleo de Assessoria Médica (NAM). A partir daí, a equipe entra em contato com os médicos solicitantes para comunicar os achados e garantir a continuidade do cuidado nesse ponto de transição, reduzindo o tempo de diagnóstico e tratamento para enfermidades importantes, notadamente nas oncológicas. Como relata Kitamura, esse procedimento aparentemente simples encurta o tempo para próxima etapa do tratamento ou do diagnóstico, melhorando a assistência ao paciente. Nesse projeto de navegação dos pacientes, uma outra frente olha os valores de exames de laboratório para fornecer para o médico quantificações baseadas nos resultados. “Esse monitoramento por meio da leitura dos resultados dos exames possibilita identificar pacientes graves e comunicar aos médicos prescritores, ou às vezes até aos próprios pacientes, sobre o resultado do exame deles ”, informa Kitamura.

** Matéria originalmente publicada na Revista Notícias da Medicina Laboratorial nº 124.