Especialistas defendem que é preciso melhorar e padronizar dados para que os algoritmos gerem resultados confiáveis Melhorar a coleta de dados e criar conexão entre diferentes sistemas é tarefa fundamental para garantir a eficiência da inteligência artificial (IA) e seu potencial na área da saúde. É o que defendem especialistas que participaram do painel sobre […]
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Melhorar a coleta de dados e criar conexão entre diferentes sistemas é tarefa fundamental para garantir a eficiência da inteligência artificial (IA) e seu potencial na área da saúde. É o que defendem especialistas que participaram do painel sobre os desafios e benefícios da utilização de IA durante o Summit de Saúde e Bem-Estar, realizado pelo Estadão, nesta segunda-feira, 14.
Segundo Esther Luna Colombini, professora de inteligência artificial e robótica e vice-diretora do Instituto de Computação da Universidade de Campinas (Unicamp), os bancos de dados precisam estar bem estruturados, com informações iniciais confiáveis e diversas. Isso porque, especialmente na saúde, é importante ter dados de grupos étnicos, de gênero e idade variados.
“Estamos em uma convergência muito importante para chegar a resultados incríveis desde que esses modelos sejam feitos com bases de dados precisos e de maneira regulada”, disse a professora. “O SUS pode ser uma referência no cenário de dados”, afirma, considerando a abrangência do Sistema Único de Saúde brasileiro.
Victor Piana, CEO do A.C. Camargo Câncer Center, ressalta que “não adianta usar IA com dados faltantes”. O A.C. Camargo tem sido uma das referências no uso de tecnologia para leitura de exames e organização de fila de prioridade de pacientes com câncer. De acordo com Piana, é essencial criar uma “massa única de dados”, com colaboração entre diferentes empresas de saúde e o SUS.
“Qualquer modelo de inteligência artificial é tão bom quanto os dados que os alimentam. Poucos dados, pobres ou enviesados vão gerar uma inteligência artificial pobre ou enviesada”, disse Francisco Gaia, diretor de Estratégia e Inovação da MSD Brasil, também no Summit de Saúde e Bem-Estar.
Tiago Bahia Fontana, coordenador-geral de disseminação e integração de dados e informações em saúde do Ministério da Saúde, afirmou que o governo tem trabalhado na integração dos sistemas, que hoje são regionalizados.
De acordo com ele, a inteligência artificial tem chegado com cada vez mais força à agenda governamental. E diferentemente de outros países em desenvolvimento, o Brasil tem, como vantagem na implantação de tecnologia, a capacidade de fazer grandes aportes financeiros e garantir uma infraestrutura de nível nacional padronizada, por meio do SUS.
“Já temos capacidade computacional, com nuvem pública. Já temos isso (a coleta de dados), mas de maneira fragmentada. O esforço hoje é fazer com que isso seja coordenado. No plano brasileiro de IA, os projetos de curto prazo focam em identificação de anomalias em bancos de dados”, afirma Fontana.
Entre os potenciais para a área da saúde, os especialistas destacaram a prevenção de doenças e complicações em cirurgias, por meio da análise do histórico do paciente e comparação com dados de pessoas com as mesmas características que tiveram determinada doença ou complicação.
“Começamos na atenção primária para coletar dados iniciais de qualidade e, a partir destes dados, começamos a fazer perguntas, entender quais os preditores dos pacientes que evoluíram para uma sepse na UTI, por exemplo”, afirmou Carlos Roberto Ribeiro de Carvalho, diretor da Saúde Digital do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP).
“São dados vitais, de exames de sangue e de imagem, para entender quais são esses preditores dessa população que evolui para sepse”, diz o especialista.
Gaia defende que a tarefa da melhoria na qualidade da coleta de dados e reunião dessas informações em um banco qualificado deve ser anterior ao uso propriamente dito da inteligência artificial. “Na MSD nós investimos durante dois anos em dados por WhatsApp, e-mail e site para hoje conseguir se comunicar com os médicos de forma relevante”, diz.
Carvalho afirma que o Hospital das Clínicas percebeu isso após aplicar a inteligência artificial em sistemas das Unidades de Terapia Intensiva (UTI) e chegar à conclusão de que faltavam dados iniciais para que as análises fossem, de fato, efetivas.
Ele defende que é preciso rastrear o estilo de vida, as comorbidades e os dados simples de saúde do paciente para entender os potenciais de complicações e riscos em um quadro mais grave de saúde que ele possa vir a enfrentar. Assim como para mapear de maneira geral os fatores preditores de doenças e complicações.
Piana ressaltou que as áreas de saúde que começaram antes o dever de casa de coleta de dados – e uma das melhores formas de fazer isso é por meio de documentação de exames, que podem ser lidos pela tecnologia de IA – estão tendo resultados mais precisos hoje, a exemplo da radiologia, área que produz diagnósticos, controle e tratamento de doenças como o câncer.
“Ter os dados levantados é um grande passo para usar a inteligência artificial e não é à toa que a radiologia está tão à frente. Hoje, a IA já nos ajuda a encontrar detalhes muito sutis em mamografias, por exemplo. E isso não é competir com radiologista no diagnóstico de câncer”, afirma Piana. “A IA não vai substituir o médico, vai substituir o médico que não sabe usar a IA.”
“Summit Saúde e Bem-Estar – O futuro da saúde já chegou″ acontece hoje, 14 de outubro, das 8h às 18h30, no Espaço de Eventos do Shopping JK Iguatemi, em São Paulo. Para se inscrever, acesse este link.
Como a IA pode impulsionar desde a prevenção de doenças até a criação de vacinas – Estadão
Foto: Tiago Queiroz/Estadão
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