Um paciente vai à clínica fazer uma ressonância magnética do crânio. Ele realiza os preparativos, deita no equipamento e o procedimento começa. Minutos depois, surge na sala um médico da emergência informando que veio avaliar uma pessoa com indicativos de hemorragia cerebral. A equipe que está realizando o exame entende rapidamente que se trata do paciente que ainda está deitado na máquina e que, graças a um algoritmo de inteligência artificial que fez a leitura do problema e emitiu um alerta, já teve seu diagnóstico. O atendimento é feito imediatamente.
Esse caso ocorreu recentemente em um hospital onde a Dasa, maior empresa de medicina diagnóstica da América Latina, realiza exames e exemplifica os benefícios que a leitura rápida e precisa de dados pode trazer para a medicina diagnóstica e, consequentemente, para a vida das pessoas. Sem o algoritmo que emitiu o alerta do diagnóstico de emergência, o exame teria sido encaminhado para uma fila para ser analisado, e o resultado poderia levar horas ou mesmo dias para sair – um tempo precioso para pacientes com condições graves como a hemorragia cerebral.
Especialmente na área de diagnósticos por imagem, a tecnologia exerce cada vez mais um papel fundamental de suporte para as decisões, processando informações de forma ágil e em um volume que o ser humano não é capaz de fazer sozinho. “Os dados são a base da medicina diagnóstica, e o homem tem uma capacidade limitada de processá-los sem o apoio da inteligência artificial. O computador ajuda a entregar quantidade maior de resultados em menos tempo”, explica Leonardo Vedolin, diretor médico da Dasa e um dos participantes do Fórum Estadão Think Inovação e Excelência Médica como Diferencial, promovido pelo jornal O Estado de S. Paulo em parceria com a Dasa. O encontro foi realizado dia 5 de setembro e reunir importantes nomes da medicina no Cubo Itaú, em São Paulo, para discutir rumos, desafios e perspectivas do setor.
O algoritmo que detecta hemorragia cerebral e alerta a equipe médica é uma das aplicações da inteligência artificial já em curso na medicina diagnóstica. A expectativa é que muito mais venha por aí. “A área de imagem é a primeira que está sendo fortemente impactada. Há muitas soluções que utilizam redes neurais, machine learning e deep learning (técnicas que ensinam as máquinas a “pensar” e a reconhecer padrões), e conseguem dar um diagnóstico muito rápido e preciso”, relata Rogério Sugai, diretor médico da Salesforce, um dos participantes do painel O uso da tecnologia para antecipação do cuidado, que ocorreu durante o evento.
Máquina aprende com o erro
Esse tipo de tecnologia ensina a máquina a ler mais e melhor dados e imagens e deve trazer uma revolução para a área: quanto mais o equipamento trabalha, melhor ele fica. “O computador aprende com o erro. Além de nunca mais repetir esse equívoco, ele melhora sua performance”, relata Vedolin.
O desenvolvimento da inteligência artificial possibilita que os algoritmos realizem pré-laudos que facilitam o trabalho do médico, promovendo uma medicina mais eficaz e com menos custos. “Se você pode usar algoritmos para apoiar os diagnósticos, com certeza a sua precisão vai ser muito maior. Isso permite trazer para a saúde uma gestão de qualidade. Quanto mais rápido e precoce forem o atendimento e o tratamento, menor o tempo do paciente no hospital, menor o gasto”, avalia Rodrigo Lopes, CEO do Hospital Leforte, também um dos participantes do painel O uso da tecnologia para antecipação do cuidado.
COMO FUNCIONA O ALGORITMO
O desenvolvimento
1 – O primeiro passo é ensinar o algoritmo a identificar o problema. No caso de um câncer, por exemplo, é preciso informar as características desse tumor e todos os dados que se tem sobre ele.
2 – Em seguida, os programadores passam a estabelecer passos sequenciais e lógicos para a solução do problema – no exemplo, para que a máquina consiga encontrar um tumor em um exame. Para determinar esses passos, é preciso obter imagens médicas, comparar tumores, volumes e fornecer dados sobre a evolução da doença.
3 – Todos os passos sequenciais se transformam em linguagem de programação. Há algoritmos com até bilhões de linhas de código. A cada novo aprendizado da máquina, ele se torna mais preciso.
As aplicações
Detecção de mudanças: os computadores também podem comparar exames novos e anteriores para detectar mudanças nas imagens. Esse procedimento pode ser realizado em regiões carentes de médicos especialistas; caso alguma alteração seja identificada, os resultados são encaminhados aos profissionais indicados.
Análise bibliográfica: a inteligência artificial permite fazer a análise de toda a bibliografia médica existente disponível e cruzar essas informações em poucos minutos, auxiliando a assertividade dos diagnósticos e tratamentos.
Tendências e perfis: com o uso de algoritmos também é possível realizar análises que ajudam a identificar tendências e perfis epidemiológicos. Isso permite extrair dados que podem ajudar em políticas de prevenção a doenças e epidemias sazonais.
