Como bem colocou Kevin Kelly em seu livro - Inevitável:
"Viveremos um tempo em que a máquina nos conhecerá tão bem e saberá tanto sobre determinados assuntos que será mais seguro deixá-la tomar decisões em nosso lugar."
Pense bem, uma Inteligência Artificial (I.A.) não tem distrações, não se preocupa com o boleto no final do mês, se esqueceu de desligar o forno ao sair de casa ou se deveria realmente ter feito medicina. Ela simplesmente faz o que foi determinado fazer e por isso faz tão bem.
I.A. vem mudando o mundo como o conhecemos e na saúde não está sendo diferente. Nas próximas linhas, quero mostrar-lhe algumas especialidades que já estão sendo transformadas e que causarão grande ruptura com a antiga forma de se clinicar.
// Radiologia
Em 2017, o Dr. Paras Lakhani publicou um trabalho sobre o uso de Inteligência Artificial baseada em deep learning - desenvolvida pela Semantic MD, a qual detecta tuberculose ativa a partir da analise de radiografias de tórax. O algoritmo tornou-se tão bom que, nos testes de desempenho, superou facilmente os radiologistas, com uma taxa de acertividade superior a 95%.
Com suporte aos padrões DICOM e HL7, permite integração com a rede hospitalar, além de poder ser utilizado em modo offline e em dispositivos de baixa potência. O que facilita o acesso a áreas mais remotas e com pouca infraestrutura.
Outra empresa que chama atenção é a Enlitic, que começou identificando lesões cancerígenas de pulmão e hoje têm a missão de treinar sua I.A. para cobrir 95% do corpo humano até final de 2019, após receber um investimento de 15 milhões de dólares em abril desse ano.
// Dermatologia
Em estudo recente, pesquisadores na Alemanha, nos EUA e na França treinaram uma rede neural de deep learning para identificar câncer de pele, alimentando-a com mais de 100.000 imagens de melanomas malignos e lesões benignas.
Após o treinamento, eles compararam seu desempenho com 58 dermatologistas internacionais e os resultados foram fantásticos. Enquanto os dermatologistas detectaram com uma precisão de cerca de 86% dos melanomas, a rede neural detectou 95% deles.
Outras duas aplicações que merecem destaque são os apps Skin Vision e o Skin IO. Seguindo a tendência de auto responsabilidade do paciente, esses aplicativos auxiliam o usuário comum na detecção de possíveis lesões.
Treinados em bancos de dados com mais de 1 milhão de imagens de lesões de pele, os algoritmos aprendem a reconhecer características específicas, como tamanho, cor, forma e quais podem indicar um risco maior de melanoma.
Quando um usuário do Skin Vision tira uma foto de uma lesão através do aplicativo, por exemplo, o algoritmo classifica a lesão como baixo, médio ou alto risco e fornece recomendações para a busca de tratamento. Os usuários que recebem uma avaliação de alto risco também têm a opção de ter seus resultados revisados por dermatologistas seniores da empresa.
// Oncologia
Uma das maiores promessas da I.A. é de hakear o código de diagnóstico para câncer e tornar o tratamento completamente individualizado. A IBM parece liderar esse desafio com o Watson, uma I.A. poderosa que está sendo usada principalmente no campo da Oncologia.
Até agora, dezenas de hospitais adotaram essa tecnologia e estão usando-a em conjunto com suas equipes médicas para definirem o melhor protocolo de tratamento possível para cada paciente.
Enquanto isso, no MIT, a Professora Regina Barzilay lidera a equipe de ciência da computação criadora de um novo modelo de deep learning que pode prever, com até 5 anos de antecedência, se um paciente tem propensão a desenvolver câncer de mama. Além de sugerir protocolos de atendimento.
Essa I.A. baseia-se em mamografias com variações tão sutis que são imperceptíveis aos olhos humanos. Seus resultados são animadores e foram apresentados em estudo recente.
// Cardiologia
Ano passado, a Google apresentou algumas aplicações de sua I.A. para healthcare. E uma em particular chamou muita atenção por detectar precocemente doenças cardiovasculares a partir de marcadores específicos que podem ser identificados através de fotografias da retina.
Segundo artigo publicado na Nature Biomedical Engineering, essa solução ainda precisa passar por maiores avaliações antes de obter uma aceitação mais ampla. Como as imagens da retina podem ser obtidas de forma rápida, barata e não invasiva, provavelmente novos horizontes serão abertos na área da saúde.
Além da Google, temos a Cardiologs e a HeartFlow que já entregam grandes soluções em inteligência artificial. A primeira, com certificação CE e aprovação da FDA, lança mão de deep learning para analisar sua gigantesca base de dados de ECG e detectar a fibrilação atrial (ritmo cardíaco anormal mais comum) com 91% de precisão, frente aos 59% dos métodos tradicionais. A segunda, também com aprovação da FDA, usa dados de uma tomografia computadorizada padrão para criar um modelo 3D personalizado das artérias coronárias e analisar o impacto gerado por bloqueios no fluxo sanguíneo.
O uso de Inteligência Artificial ainda tem várias limitações. Grande parte desses estudos não foi testada em circunstâncias clínicas e os algoritmos são precisos apenas em uma tarefa específica, enquanto a vida clínica é muito mais complexa.
No entanto, o que importa aqui é que I.A. tem uma promessa incrível e esta à beira de redefinir como tratamos a saúde hoje. Empresas e pesquisadores estão implementando essa medtech em todas as etapas do processo, desde a monitoração basal contínua em tempo real para sinais de alerta passando por diagnóstico não invasivo, mais rápido e eficaz de condições diversas até subsequentes sugestões de terapia e cuidados pós-tratamento mais eficientes.
Com isso, a questão mais importante que devemos ter em mente é que essa tecnologia, ao avançar no longo prazo, será capaz de reduzir o custo e o tempo de internação dos pacientes.
A Inteligência Artificial deve ser encarada como um excelente copiloto. Ela vem para nos ajudar a pensarmos diferente, sermos mais criativos, mais humanos. Ela não vai tirar o seu emprego como profissional da saúde, mas o colega que dominá-la, sim.
Qual área da saúde você acredita que será mais impactada com o avanço da Inteligência Artificial?
Deixe ai o seu comentário.
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Sobre o autor
Paulo Henrique Azevedo é dentista de formação, empreendedor de paixão e louco porque gosta mesmo!
Foi oficial da Aeronáutica, estudou Gestão na FGV, Design na UnB (aluno especial 😅), Design Thinking (na Echos), entusiasta de novas tecnologias, adora Futurismo e Design de Futuro (coisas com que brincou na Perestroika).
Hoje ajuda profissionais da saúde a encontrarem novas oportunidades de negócio, a organizarem a sua gestão e terem uma boa noite de sono através de suas mentoria sobre Healthtech e Gestão. Além de ser Sócio no Studio 100 Pilates e ter vivenciado a experiência de outros negócios.