Temos comentado, recorrentemente, sobre as mudanças que novas tecnologias, não só específicas do setor saúde, mas também Big Data, Blockchain e outras têm proporcionado ao dia a dia dos prestadores de serviço, operadoras de planos e pacientes. Um cenário que tem sido ampliado ainda mais em função das necessidades trazidas pela pandemia pelo novo Coronavírus.

Um exemplo é a Inteligência Artificial (IA). Até então focada em automatizar processos manuais no setor da saúde, essa tecnologia passou a ser usada para ajudar a resolver problemas clínicos e não clínicos com a atual crise sanitária.

Nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido cada vez mais utilizada para auxiliar o diagnóstico e estimar o prognóstico de pacientes com diversas doenças — algo que também tem se mostrado promissor neste momento de pandemia. Um estudo recém-publicado no periódico NatureScientific Reports aponta que modelos agregados de aprendizado de machine learning são capazes de prever resultados em pacientes com Covid-19.

O trabalho desenvolvido pela equipe do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS) da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP) utiliza dados laboratoriais, clínicos e demográficos para treinar cinco algoritmos de aprendizado de máquina. A pesquisa foi feita em uma amostra de 1.040 pacientes com covid-19 admitidos na Beneficência Portuguesa de São Paulo entre março e junho de 2020.

O portal Medscape mostrou que parte da amostra (70%) foi utilizada para treinar os algoritmos de forma que eles fossem capazes de prever resultados negativos: ventilação mecânica, admissão na unidade de terapia intensiva (UTI) e óbito. Com isso, os resultados mostram que todos os algoritmos apresentaram desempenho preditivo muito alto.

Um dos autores da pesquisa, o cientista da computação Fernando Fernandes, apontou que o algoritmo poderia ser aplicado, por exemplo, no pronto atendimento, onde já há coleta de dados mínima para uso da ferramenta, como a solicitação de hemogramas. “Cabe ressaltar que o algoritmo, por si só, não toma a decisão, apenas fornece estimativas de risco para dar subsídios para melhores decisões. O médico terá sempre a palavra final”, reforça.

Veja os dados mais aprofundados do trabalho no portal Medscape.

No fim do ano passado, o seminário “Transformação Digital na Saúde” trouxe novos pontos de vista e reflexões importantes sobre questões que o setor de saúde como um todo tem debatido cada vez mais. Entre eles, o papel das novas tecnologias na oferta de serviços de saúde do futuro e como a crescente interação com inteligências digitais já está modificando a execução de atividades diárias nos sistemas de saúde do Brasil e do mundo.

Neste sentido, a palestra “Telessaúde telemedicina: desafios para uma nova era de cuidados”, do Dr. Chao Lung Wen, professor líder do grupo de pesquisa de telemedicina da Universidade de São Paulo (USP), nos mostra que a transformação está acontecendo em ritmo bastante intenso – segundo ele, já estamos na era da saúde 5.0 – e revela possibilidades animadoras para o futuro. Não só sobre os impactos tecnológicos propriamente ditos, mas também a respeito dos aspectos éticos relacionados a estas mudanças. Por exemplo, o Professor Wen é categórico ao afirmar que “a telemedicina não desumaniza (o atendimento)”.

Claro, temos nossa própria avaliação sobre as informações apresentadas e vamos compartilhar com você, leitor deste blog. Mas, hoje, gostaríamos de te convidar para ver esta “aula” e refletir. Aproveite.

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Inteligência artificial está se tornando, cada vez mais, algo do dia a dia. Especialmente na medicina diagnóstica. Já comentamos, aqui no Blog, projeto colocado em prática pelo Hospital Sírio-Libanês para mapear o risco de câncer de pulmão por meio de varredura em laudos de tomografias de tórax.   

Agora, as novas tecnologias estão dando um passo além e prometendo fazer diagnósticos em tempo recorde e sem a necessidade de médicos, ao menos no primeiro contato com o paciente. Na China, a clínica Ping An Good Doctor realiza diagnósticos em até 1 minuto sem a presença de um único funcionário, apenas contando com inteligência artificial e a consulta a um banco de dados com mais de 2 mil doenças comuns. Claro, todo diagnóstico é posteriormente revisado por médicos que, caso necessário, entram em contato com o paciente para dar recomendações complementares. Após a consulta, o sistema já disponibiliza os remédios adequados para o tratamento. 

Pode parecer coisa de filme, mas o modelo parece estar dando certo e já atende mais de 50 milhões de pessoas por mês. A BBC Brasil publicou, recentemente, reportagem que detalha essa e outras novas tecnologias empregadas para auxiliar no diagnóstico. Outro exemplo é um aparelho de ultrassom que pode ser acoplado ao celular, tornando seu uso rápido e prático.  

Esses avanços ainda têm uma importante função: ajudar a combater a escalada de custos na saúde e combater desperdícios. Afinal, entre 25% e 40% dos exames laboratoriais não são necessários e, além do custo financeiro, podem acarretar riscos para a saúde dos pacientes, como revela o TD 62 – Evidências de práticas fraudulentas em sistemas de saúde internacionais e no Brasil.  

Para entender melhor o assunto e o peso dos gastos com exames complementares, recomendamos rever a apresentação que nosso superintendente executivo, Luiz Augusto Carneiro, fez no Seminário SINDHOSP e Grupo Fleury.