Uma das maiores autoridades no país quando o assunto é I.A. (Inteligência Artificial) para a Saúde Pública, o professor e pesquisador Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho lembrou que vivemos a ‘pré-história’ dessa tecnologia, mas é preciso começar a preparar o sistema, especialmente em relação à coleta de dados integrados, para que haja uma base capaz de receber a transformação que pode acontecer em breve.
“É uma área muito no início, não é um momento de transformar todo o sistema de saúde a partir da inteligência artificial. Temos muito a avançar, mas é um momento de começar a se preparar, de começar a criar as bases para quando esses algoritmos estiverem prontos para transformar o sistema de saúde brasileiro”, disse em entrevista ao Dourados News .
Ele lembra que já existem secretarias municipais, estaduais e iniciativas no Ministério da Saúde, de planejamento e organização de bancos de dados para que os algoritmos aprendam a tomar decisões mais inteligentes.
JORNADA DO PACIENTE
“O Brasil coleta muitos dados, dados de qualidade, mas não coleta dados integrados. Por exemplo, eu não sei a jornada do paciente. Eu sei o número de pacientes que morreram, o número de pacientes que nasceram, o número de internações, etc. Mas não sei que esse paciente aqui, esse bebê que nasceu aqui, foi aquele que foi internado ali, foi aquele que morreu ali. Então os dados não são integrados, são sistemas independentes uns dos outros, e então isso é muito ruim para os algoritmos”, exemplifica.
Ele lembra que esse conhecimento de jornada poderia colaborar para os algoritmos aprenderem a apresentar caminhos de forma mais eficiente aos profissionais, conseguindo traçar trajetórias de possíveis resultados em tratamentos com base nesses históricos.
Para além de melhorar os algoritmos e a coleta de dados integrados, ele ainda lembra que a implantação da tecnologia depende também da aceitação por parte de profissionais e pacientes. “Ainda tem muita coisa a evoluir ao longo dos próximos anos, mas eu acho que daqui a dois, três anos, já vai ser uma realidade no sistema de saúde”, afirma.
Para o pesquisador, a I.A. tem grande potencial para auxiliar tomadas de decisão por profissionais da saúde, levando o conhecimento científico produzido por especialistas de diversas áreas, ao atendimento feito na ponta.
No entanto, por se tratar de um país diversos e desigual, é preciso garantir que os algoritmos tenham dados suficientes para chegar com qualidade em todas as realidades, já que nem sempre o que funciona bem nas grandes cidades vai atender a demanda das regiões mais remotas, que seriam em sua visão as mais beneficiadas.
O economista e doutor em saúde pública pela USP (Universidade de São Paulo), e pós-doutor pela Universidade Harvard, é diretor do LABDAPS-USP (Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde) que integra o Consórcio Colaborativo de Inteligência Artificial para a Saúde da OMS (Organização Mundial da Saúde). Ele ainda coordena o estudo IACOV-BR (Inteligência Artificial para Covid-19 no Brasil), que inclui 22 centros das cinco regiões brasileiras.
O QUE VAMOS VER NA PRÁTICA?
Alexandre Dias concedeu entrevista ao Dourados News nesta quinta-feira – Clara Medeiros/Dourados News
Em exemplos práticos, ele lembra que pesquisas já mostram que os algoritmos conseguem aprender a partir das características do bebê ao nascer, qual vai ser a probabilidade de óbito neonatal, ou seja, a chance dele de morrer antes dos primeiros 28 dias de vida. O pesquisador pontua que a tecnologia é capaz de entender a relação complexa entre peso do bebê, altura, idade ou até grau de escolaridade da mãe, para apontar o prognóstico.
Ainda que seja cedo para uma tecnologia dessa seja utilizada, ela eventualmente funcionaria dentro da rotina de preenchimento de dados no Sinasc (Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos) que já é feita atualmente nas maternidades.
Após incluir os dados na plataforma, o bebê receberia uma espécie de ‘score’ que pode ser considerado na tomada de decisão da equipe sobre dar alta ao bebê ou mantê-lo em observação, como forma de evitar o óbito neonatal.
Mais um exemplo, á o uso em consultas. Ele lembra que a I.A. tornaria possível ao profissional receber sinais de alerta à medida que o atendimento acontece, com base em dados coletados em prontuários feitos por médicos ou outros profissionais que o atenderam na rede. A tecnologia seria capaz de colaborar com a identificação de qual doença o paciente tem e também os riscos de desenvolver outras e em quanto tempo.
Com isso, além do conhecimento adquirido na formação e baseado em sua experiência, os profissionais teriam também dados mensurados, quantificáveis e diretamente utilizados no dia a dia.
Além da decisão clínica, outra grande área em que a I.A. deve ser usada na Saúde Pública é na gestão. No caso das filas, por exemplo, seria capaz de calcular qual a probabilidade de um paciente faltar com base no seu histórico de comparecimento ou até quanto tempo precisaria ficar em atendimento diante da complexidade do caso que o levou até a consulta, baseado na experiência de milhões de outros pacientes.
Além disso, a tecnologia ainda pode auxiliar na alocação de recursos físicos e humanos de um hospital, como estabelecer quantos leitos de UTI (Unidade de Terapia Intensiva) deve precisar em um determinado final de semana com base em sua lotação.
Em Dourados para o VIII Coenpe (Congresso de Ensino, Pesquisa, Extensão e Inovação Tecnológica em Saúde), o pesquisador falou sobre a importância de debater o tema com a comunidade acadêmica, para incentivar debates e preparar os futuros profissionais para a transformação que está por vir.
O tema do congresso deste ano são os “Desafios contemporâneos da saúde: ensino, pesquisa e inovação para o SUS”, realizado pelo HU-UFGD (Hospital Universitário da Universidade Federal da Grande Dourados) em conjunto com a Ebserh (Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares).
Congresso de Ensino, Pesquisa, Extensão e Inovação Tecnológica em Saúde realizado em Dourados. Foto: Clara Medeiros / Dourados News
O QUE JÁ TEM NO HU?
No HU-UFGD, por exemplo, a I.A. já está presente em algumas iniciativas, como acesso a plataforma que reúne as melhores evidências científicas disponível aos profissionais; auxilio na identificação de pacientes com depressão através de biomarcadores vocais; e otimização de processos de compra em setores administrativos.
O Gerente de Ensino e Pesquisa do HU-UFGD, Thiago Pauluzi Justino, lembra que os hospitais universitários são pioneiros em implementação de inovações tecnológicas, estando o HU-UFGD na vanguarda da utilização de técnicas de inteligência artificial em Mato Grosso do Sul. Ele pontua ainda que os grupos estão avançando no país no sentido de otimizar processos e que o hospital sediado em Dourados tem a intenção de ser um multiplicador de técnicas na rede de saúde do município e do Estado.
“Ela [I.A.] jamais vai substituir o médico, o profissional da área de saúde. Ela vai ser uma ferramenta que vai ampliar a escuta e vai fornecer mais, maior possibilidade de acurácia diagnóstica, de melhores tratamentos desenvolvidos. Porém, o cuidado será sempre humano e será sempre dos médicos e dos profissionais de saúde, enfermeiros, nutricionistas, assistentes sociais, psicólogos, terapeutas ocupacionais”, complementa Thiago.