O protagonismo da inteligência artificial no setor de saúde



A utopia pós-humanista é o projeto de melhoramento infinito das capacidades físicas, intelectuais e morais dos seres humanos, graças à convergência NBIC ― nanociências, biotecnologia, informática e ciências cognitivas ― gerando uma espécie humana sem as limitações de sua condição natural, como o envelhecimento biológico e a morte. Yuval Harari, em Homo Deus (2016), projeta uma futura divisão do gênero humano em castas biológicas, com a constituição de uma elite privilegiada, os “super-humanos”, beneficiários da medicina voltada ao aprimoramento da condição dos saudáveis e não em curar os doentes.


Com a covid-19, o desafio do setor de saúde tem sido equilibrar as urgências de curto prazo com a reestruturação do setor frente às novas tecnologias ― apps, dispositivos móveis, telemedicina, blockchain ― particularmente a inteligência artificial (IA). Esta tem o potencial de transformar o acesso aos serviços de saúde, a relação médico-paciente, a relação do paciente com a própria saúde.


O reconhecimento de imagem, técnica de IA, está sendo usado em áreas ricas em imagem como radiologia, patologia, dermatologia, oftalmologia. Na gastroenterologia, a IA permite identificar pólipos diminutivos na colonoscopia (<5 mm), com acurácia acima de 90% e em segundos. A fertilização em vitro tem tido resultados bem sucedidos, ao selecionar embriões com mais chances de êxito (correlaciona com mais precisão doador e receptor).


A saúde mental é outra área de aplicação da IA, como a) no rastreamento de depressão via interação do usuário com teclado, fala, voz, reconhecimento facial, sensores e uso de chatbots interativos, b) na previsão de medicação anti-depressiva, correlacionando de forma mais assertiva medicação e paciente, e c) na prevenção do potencial suicídio e episódios de psicose em esquizofrênicos.


Na cirurgia robótica assistida a IA permite analisar dados de registros médicos pré-operatórios guiando fisicamente o instrumento do cirurgião em tempo real durante o procedimento, reduzindo o tempo de permanência dos pacientes no hospital após a cirurgia. A IA reduziu o custo do sequenciamento genômico, importante para orientar tratamentos personalizados de câncer, e aprimorou o gerenciamento da saúde da população em geral.


Para o médico americano Dr. Eric Topol (Deep Medicine: How Artificial Intelligence can Make Healthcare Humana Again, 2019), contudo, a maior contribuição da IA no setor de saúde não é reduzir erros ou volume de trabalho, nem mesmo curar doenças como o câncer, mas é a oportunidade de restaurar a conexão entre pacientes e médicos ao disponibilizar mais tempo para o atendimento.


Apesar de todo o investimento ― o custo global em saúde atinge R$ 3,5 trilhões/ano, com taxa de crescimento estimada em 48%/ano até 2023 ― o tempo alocado entre médico e paciente vem diminuindo progressivamente. Os médicos, pressionados pelos planos de saúde, pelos hospitais e clínicas, pela rotina intensa, cada vez mais focam em pedir e analisar exames e menos no paciente.


O privilégio de uma relação médico ― paciente, globalmente, é prerrogativa da elite; a maior parte dos cidadãos é atendida em relações precárias, particularmente na saúde pública. Nos EUA, o tempo alocado por consulta caiu de 60 minutos em 1975 para 12 minutos em 2019 (consulta de retorno, de 30 minutos para 7 minutos). No Brasil, o tempo da consulta acompanha a média mundial de 8 minutos, e estudos realizados na rede pública detectaram atendimentos de menos de 3 minutos, conflitando inclusive com o Ministério da Saúde que define “serviço produtivo” como um atendimento de, no mínimo, 15 minutos.


Estudos apontam uma interdependência entre a qualidade da relação médico-paciente e a quantidade de erros médicos. Pesquisadores do departamento de medicina da Universidade do Texas sintetizaram três estudos sobre a frequência de erros de diagnóstico na população adulta americana, o resultado foi uma taxa de 5,08%, ou seja, aproximadamente 12 milhões de adultos nos EUA por ano, um em cada 20 adultos, sendo que 50% dos erros de diagnóstico têm potencial negativo de alto risco. Estima-se que só nos EUA os falsos positivos geram anualmente US$4 bilhões de desperdício.


Apesar dos resultados efetivos, a adoção da IA na saúde ainda é relativamente limitada. Além de restrições financeiras, de carência de profissionais capacitados, do medo de perder o emprego, a não-explicabilidade (black box) do funcionamento dos modelos, legitimamente, é um fator de forte resistência.


Outro aspecto são as questões éticas, críticas no setor de saúde tais como a) o viés contido nos dados pode reproduzir, reforçar e ampliar os padrões de marginalização, desigualdade e discriminação existentes na sociedade; nem sempre as amostras de dados usadas no treinamento dos algoritmos representam o universo das populações em estudo, e b) a designação de responsabilidade em resultados gerados por algoritmos em casos de lesão ou conseqüência negativa.


A quantidade e a qualidade dos dados é outra barreira. Em geral, os dados são coletados de pacientes internados, que já apresentam algum problema de saúde; ademais, no momento da coleta os pacientes encontram-se em condições “artificiais”, ou seja, fora de sua rotina de vida. A solução de curto - prazo para treinar os algoritmos tem sido a de produzir sinteticamente grandes conjuntos de imagens em alta resolução.


O protagonismo (e poder) das big techs está presente igualmente no setor de saúde. A Amazon adquiriu, em 2018, por U$ 1 bilhão a PillPack de entrega de medicamentos controlados em pacotes contendo as doses indicadas. A Alphabet, holding do Google, adquiriu por U$ 375 milhões participação societária na Oscar Health, startup de Nova York, que oferece médicos 24 horas por dia. O Facebook firmou uma parceria com a Universidade de Nova York no desenvolvimento de máquinas de ressonância magnética com IA. Essa semana a Amazon anunciou a Amazon Pharmacy, com efeito imediato sobre o valor de mercado (ações negociadas em bolsa) de gigantes do setor como Walgreens, segunda maior operadora de farmácias dos EUA.


A IA tem o potencial de reduzir custos e melhorar a eficiência geral do sistema de saúde. Desenvolver e aperfeiçoar os modelos, contudo, é uma parte “menor” do desafio, o principal é repensar a interação médico ― paciente, requalificar os profissionais, criar novas funções como o CNIO (Chief Nursing Informatics Officer) ― acompanhar e avaliar os impactos das tecnologias sobre os pacientes, intermediando as áreas de enfermagem clínica e de tecnologia da informação. Para proteger os direitos do paciente é mandatório que os profissionais da saúde, os pesquisadores e os formuladores de políticas públicas conheçam os riscos e se empenhem em controlá-los.


Fonte: Época Negócios

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