Inteligência artificial para saúde: conheça tecnologias que otimizam o trabalho humano e ajudam a salvar vidas

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Quem já assistiu alguma produção de hollywood sobre um futuro distópico, em que robôs que simulam a habilidade humana de pensar e agir se voltam contra seus criadores, levanta a mão! Durante muito tempo, essa ideia futurística e até pessimista poderia ser a imagem relacionada à inteligência artificial (IA). Deixe essa imagem de lado e descubra como algoritmos treinados para aprender continuamente, reconhecer padrões, automatizar tarefas e otimizar processos operacionais têm revolucionado a maneira como as organizações se relacionam com as pessoas. Especialmente, no ramo da saúde, no qual esse tipo de tecnologia tem otimizado rotinas em hospitais, potencializado o trabalho assistencial de equipes médicas e ajudado a salvar vidas.

Diferente da ficção, o uso desse tipo de tecnologia não busca substituir o trabalho humano. Pelo contrário, subsidia a ação assistencial de equipes médicas, ao coletar e analisar dados de pacientes e fornecer essas informações para esses profissionais tomarem decisões mais assertivas. É justamente o suporte em tempo integral que faz com que o uso dessa solução para a saúde cresça tanto: até 2025, o uso da IA aplicada neste setor deve movimentar mais de 34 bilhões de dólares. É o que aponta o estudo Artificial Intelligence for Healthcare Applications, da Tractica , consultoria internacional especializada em pesquisas de mercado.

Com a coleta e processamento de dados de forma instantânea, identificação de padrões e geração de índices de riscos para pacientes, robôs de IA podem ajudar a prevenir doenças, produzir diagnósticos precoces, prevenir a deterioração clínica e orientar tratamentos adequados, além de reduzir custos para as instituições de saúde. 

Conheça alguns casos de aplicação brasileira em que a tecnologia tem sido aliada de médicos, enfermeiros e técnicos em saúde:

1) Sistema Laura: contra a sepse e a deterioração clínica

Robô Laura em açãoO primeiro robô cognitivo gerenciador de riscos do mundo atua para identificar antecipadamente riscos de deterioração clínica, como a sepse, doença que mais mata no mundo e responsável por cerca de 11 milhões de mortes todos os anos. Instalada em 32 instituições de saúde pelo país, o Sistema munido de inteligência artificial e tecnologia cognitiva opera analisando mais de 90 variáveis, das informações clínicas, como frequência cardíaca, respiratória e pressão, examinando resultados de exames de sangue e considerando fatores como dados demográficos, se o paciente tem alguma doença, qual a especialidade do hospital em que está internado e em que ala essa pessoa está internada. 

A cada três segundos, o robô faz uma nova análise de cada paciente. Se tiver algo errado, o robô emite alertas nas TVs instaladas nos portos de enfermagem e já indica uma possível causa. Com os dados coletados, o Sistema elabora um índice de risco da deterioração clínica para cada paciente e analisa se aquele caso se assemelha a algum anterior em que a pessoa atendida foi a óbito. Os casos mais graves são priorizados. Com machine learning (ou aprendizado de máquinas) a IA reconhece padrões e aprende conforme tem acesso a mais dados. Além disso, a tecnologia é automatizada para receber treinamento, de acordo com a orientação do hospital. Os médicos treinam os algoritmos para atender diversas enfermidades. Exemplo disso é a utilização da tecnologia em combate à Covid-19. 
 

Quais os benefícios da tecnologia?

Esses benefícios devem ganhar escala e consistência: uma parceria entre o Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (organização social vinculada ao Ministério) e o Instituto Laura Fressatto pretende levar tecnologia de ponta, acessível e eficiente para hospitais da rede pública de saúde, em âmbito nacional. Na primeira fase do projeto, o Distrito Federal torna-se a primeira unidade federativa do país a ser beneficiada pelo projeto, com implementação do Sistema no Hospital das Forças, em Brasília. Saiba mais! 

2) Identificação de hemorragias intracranianas

Uma área da medicina que, especificamente, tem obtido avanços em relação ao uso de inteligência artificial é a radiologia. Exemplo disso é uma tecnologia, trazida de Israel, da Fundação Instituto de Pesquisa e de Diagnóstico por Imagem (Fidi), que faz a triagem de tomografias de crânio para identificar hemorragia intracraniana.

Em uso em dez hospitais estaduais em São Paulo e Goiás, a tecnologia opera analisando exames de imagem em poucos segundos. Munido de um banco de dados com milhares de tomografias de crânio, classificadas como “normal” e “com alterações”, o robô é capaz de identificar quando um exame apresenta um padrão que indique sangramento e aponta para as áreas que podem estar com problemas. Se esse for o caso, o computador emite alertas para os profissionais de saúde, indicando que aquele paciente precisa de atendimento ágil. 

O diagnóstico ainda é feito pelo médico radiologista responsável, que confirma a hemorragia. A diferença é o aumento da precisão e a diminuição no tempo de atendimento, que pode salvar vidas e evitar sequelas. O índice de acerto beira os 90% e a análise de casos mais urgentes diminuem o tempo de espera de até quatro horas para menos de 30 minutos. Veja mais sobre:

Inteligência artificial agiliza exames de imagens em hospitais de SP e GO

3) Combate à Covid-19

Outra ferramenta que alia inteligência artificial e radiografia é a RadVid-19. Iniciativa do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP), em parceria com a Petrobras, Amazon e outras instituições, a plataforma inteligente pode identificar “rastros” de Covid-19 em exames de imagens, como raio-x e tomografia computadorizada. Os algoritmos analisam os exames da área torácica de vários pacientes cadastrados em um banco de imagens, reconhecem padrões e identificam indícios da presença do vírus. 

A plataforma inteligente pode identificar “rastros” de Covid-19 em exames de imagens, como raio-x e tomografia computadorizada

 

A solução agiliza diagnósticos e seleciona casos graves para internação ou encaminhamento para a Unidade de Terapia Intensiva (UTI). Enquanto o teste (PCR) para a doença leva, pelo menos, dois dias para apresentar o resultado, uma tomografia leva cerca de uma hora para “sair”. O exame de imagem não é um diagnóstico definitivo para Covid-19, mas pode antecipá-lo. Se o paciente tiver o quadro característico da enfermidade, ele já deve iniciar o tratamento. Essa agilidade faz diferença no enfrentamento da pandemia: quanto mais rápido um paciente for atendido, tratado e liberado, mais rápido outra pessoa poderá ser auxiliada, evitando longas esperas, filas, aglomerações e, consequentemente, novos contágios.