Inteligência artificial impõe novos desafios na área da saúde

Apesar das grandes expectativas para a aplicação da tecnologia na medicina diagnóstica, o caminho para encontrar resultados concretos e em larga escala ainda é longo
Uso de algoritmos deve tornar diagnósticos mais precisos e humanizar a relação entre médicos e pacientes. Foto: Bruno Alencastro

Quando se fala em inteligência artificial aplicada à saúde, especialmente na medicina diagnóstica, as perspectivas são encantadoras. Contar com máquinas que aprendem com os erros e passam a trabalhar cada vez melhor dia após dia gera a expectativa de uma evolução histórica na área. Mas, na prática, ainda há muitos desafios a serem vencidos. “O tema está em um momento de pico máximo de expectativa. Sabemos, entretanto, que deve ocorrer uma reversão dessa expectativa até alcançarmos outro momento, quando as aplicações começam a acontecer”, pondera Leonardo Vedolin, diretor médico da Dasa.

Consciente desse cenário global, a Dasa estabeleceu estratégias para percorrer uma curva de aprendizado no trabalho com a inteligência artificial (AI, na sigla em inglês). A primeira delas foi posta em prática em 2017, com a criação do DasAInova, um laboratório interno de pesquisa avançada que se dedica a desenvolver, incorporar e compartilhar tecnologias de inteligência artificial e suas aplicações no setor da medicina diagnóstica. A equipe do laboratório, que ocupa um espaço próprio na sede da Dasa, em Pinheiros, é formada por médicos, biólogos, cientistas de dados, de softwares e da área de machine learning. Um computador de ponta foi instalado no local para interpretar os dados das imagens.

Parcerias trazem agilidade

A principal aposta da Dasa para desenvolvimento e implementação de inteligência artificial, entretanto, não está em computadores ou infraestrutura. “Um player sozinho não vai fazer toda a transformação. Os desafios lá fora e aqui no Brasil são muito semelhantes. Por isso, a nossa estratégia é buscar parcerias para ganhar agilidade”, resume Emerson Gasparetto, vice-presidente da área médica da Dasa.

A partir dessa visão, a companhia passou a trabalhar ao lado de universidades e empresas de todo o mundo. A mais importante das alianças veio em 2018, quando a Dasa formalizou sua parceria com a Harvard Medical School e tornou-se o único player de saúde da América Latina a integrar o Center for Clinical Data Science (CCDS), centro global de ciência de dados para medicina de Harvard. “O centro de Harvard foi um dos primeiros em AI que surgiu no mundo. Além de desenvolvermos juntos, pudemos fazer um benchmarking”, comemora Gasparetto.

A equipe do DasAInova passou um período em Harvard para a troca de conhecimento – e os americanos também vieram para cá aprender. “Feito isso, passamos para a fase de aprendizado, na qual tivemos que, na prática, incorporar uma tecnologia moderna como essa no nosso dia a dia”, conta Vedolin.

Os primeiros projetos desenvolvidos em conjunto entre a Dasa e o CCDS já apresentam resultados, e dois produtos estão entrando em uso clínico simultaneamente no Brasil e em Boston. Um deles é um algoritmo capaz de analisar ressonâncias magnéticas para determinar, em tempo real, a existência e a gravidade de doenças cerebrais. O outro aumenta o nível de especificidade para diagnóstico do câncer de próstata (indica a presença de tumor e a sua malignidade), quando comparado aos exames de toque retal e PSA (exame de sangue bastante usado para identificar a doença).

A Dasa também firmou uma parceria com a Arterys, startup de São Francisco, Califórnia (EUA), focada em criar soluções para facilitar o avanço global da medicina por meio de dados, inteligência artificial e tecnologia. Juntas, as equipes estão criando algoritmos para ter mais acurácia nos exames por imagens das áreas de oncologia e cardiologia. São dois eixos de atuação: quantificação automática de exames de ressonância magnética e segmentação automática de lesões tumorais. O algoritmo é capaz de identificar as lesões, mapeá-las e delimitá-las, contribuindo para a precisão do laudo médico.

Em busca de eficiência
Além desses, muitos outros algoritmos ainda devem chegar aos pacientes. O DasAInova selecionou cerca de 20 iniciativas que estão sendo desenvolvidas pela sua equipe ou em parcerias nacionais e internacionais. “Alguns algoritmos já foram testados e descartados e outros estão em uso diário. Queremos acelerar o número, que está muito concentrado na área de imagem, e crescer em patologia e genética”, descreve Vedolin.

O potencial que a AI tem para transformar a medicina diagnóstica é um grande motivador para seguir o trabalho. “A possibilidade de uso na área da saúde é imensa, porque trabalhamos com um número muito grande de dados. A expectativa de crescimento é gigantesca”, conclui Vedolin.

MEDICINA DE PONTA
Confira a aplicação de alguns algoritmos desenvolvidos no DasAInova:

Câncer de mama
• O algoritmo realiza uma pré-leitura da mamografia e indica pontos que podem ser tumores.
• Com essas informações, o médico pode avaliar mais atentamente esses pontos, aumentando a chance de uma detecção precoce.

Câncer de próstata
• Realiza leitura de ressonâncias e aumenta o nível de especificidade para diagnóstico do câncer, quando comparado ao exame de toque retal e PSA.

Doenças cerebrais
• O algoritmo analisa ressonâncias magnéticas para determinar, em tempo real, a existência e a gravidade de doenças cerebrais.
• A partir disso, o diagnóstico é feito imediatamente e os casos mais urgentes podem ser priorizados.  

Embolia pulmonar
• Analisa a ressonância e determina, em tempo real, se há presença de embolia pulmonar. • Assim como acontece nos casos de hemorragia cerebral, a equipe médica é alertada e os casos mais urgentes são priorizados.

Idade óssea
• Aplicado na pediatria, é capaz de detectar automaticamente a idade óssea em um exame de raio-X.
• A máquina realiza um pré-laudo que auxilia o trabalho do médico.

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *