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30.7.2024
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Os avanços tecnológicos na área da saúde já ultrapassaram a ficção científica. Eles têm transformado, de modo impressionante, os diagnósticos e os prognósticos. Além disso, mudaram a maneira como a maioria dos médicos gerencia as doenças. No entanto, uma dúvida ainda persiste: a Inteligência Artificial na Medicina já é uma realidade?
Muita gente ainda confunde o que é, efetivamente, ciência concreta com o que ainda é uma mera possibilidade, mas o fato é que muitas ferramentas inimagináveis há poucos anos já fazem parte do dia a dia de várias pessoas.
Confira o conteúdo que preparamos e descubra um pouco mais sobre esse universo. A seguir, saiba como essa tecnologia surgiu, como isso impacta nos atendimentos e exames atualmente e o que promete para o futuro. Boa leitura!
A Medicina e a tecnologia vêm guardando, há algumas décadas, uma grande semelhança na busca de novas alternativas para aprimorar o bem-estar e aumentar as chances de uma melhor qualidade de vida para as pessoas de todo o planeta. Laboratórios, universidades e institutos de todo o mundo estão em uma busca constante pela excelência nesse assunto.
Graças à Inteligência Artificial (IA), técnicas avançadas de análise de dados e aprendizado de máquinas estão surgindo. Especialistas antecipam um futuro onde esses sistemas computacionais fornecerão suporte adicional para médicos. Isso auxiliará nas tomadas de decisões mais precisas em suas rotinas.
A Inteligência Artificial (IA) é um braço da ciência da computação que objetiva a criação de dispositivos capazes de simular processos cognitivos humanos, como perceber, raciocinar, tomar diferentes decisões e resolver os mais diversos problemas. Embora possa parecer mais recente, esse termo é utilizado desde os anos 1950, quando as primeiras programações nesse sentido começaram a ser efetuadas em contextos acadêmicos.
As novas tecnologias de resolução de problemas por inteligência de máquinas, antes voltados a outros setores, começaram a ser aplicadas também na área da saúde. Já nos primórdios da IA, era possível encontrar pesquisas sobre como utilizá-la em tratamentos médicos, e as primeiras soluções, ocorridas entre 1960 e 1970, utilizaram sistemas como o Dendral e o MYCIN.
O programa Dendral foi um dos primeiros a ser chamado Inteligência Artificial, com o uso específico para a saúde. Ele foi projetado pela Universidade de Stanford, nos EUA, para fazer análises químicas por meio de interpretação de dados espectrográficos, ou registros dos espectros luminosos, das substâncias. Com base nessas informações, a ferramenta conseguia “deduzir” a estrutura molecular das amostras.
Já o MYCIN, sistema também dotado de Inteligência Artificial, foi criado em 1972, visando o tratamento de infecções do sangue. Sua proposta era diagnosticar pacientes com base nos sintomas relatados e resultados de exames médicos. Para isso, a ferramenta contava com 500 regras, o que atualmente pode não significar muita coisa, mas, para a época, era revolucionário.
As aplicações de IA na Medicina continuaram evoluindo nas décadas de 1980 e 1990, no rastro do desenvolvimento da própria computação, ficando mais conhecida mundialmente em 1997.
Essa popularização iniciou-se com o desafio de xadrez entre o supercampeão humano Gary Kasparov e o programa de computador “pensante” Deep Blue, desenvolvido pela IBM. A disputa ocorreu com duas séries de seis jogos. A primeira, em 1996, teve como vencedor Kasparov. Já a segunda, que aconteceu no ano seguinte, foi vencida pelo Deep Blue.
A derrota do enxadrista viralizou no mundo todo, e foi uma forma muito clara de mostrar a pessoas leigas um pouco do grande potencial da IA. A intenção da mensagem a ser passada com essa ocorrência era no sentido de sugerir que se uma máquina conseguisse vencer um humano em um jogo de raciocínio, poderia fazer muito mais.
Mas, como a máquina conseguiu fazer isso? O segredo por trás dessa vitória estava em sua memória, que havia sido alimentada com vários jogos e estratégias utilizadas pelos melhores jogadores de xadrez do mundo. Dessa forma, durante as partidas, o programa de computador acessava os arquivos internos e escolhia entre as muitas jogadas gravadas em seus circuitos.
Assim, o jogador humano estava competindo com diversos enxadristas ao mesmo tempo, e com uma máquina que conseguia ler, analisar e escolher o melhor movimento dentre os tantos que os profissionais já haviam utilizado em suas carreiras.
Essa capacidade de analisar dados e apresentar os melhores resultados, ganhou maior relevância com o advento do Big Data, que possibilita captar, reunir e interpretar grandes volumes de dados variados e não estruturados. Esse termo foi criado ainda nos anos 1990, porém, o grande salto tecnológico de coleta de informações ocorreu nos anos 2000.
Em 2007, foi criado o Watson pela IBM, um programa projetado para entender a fala natural das pessoas e responder a questões complexas, entendendo contextos e aprendendo com as interações.
Outro salto foi em 2011, com a utilização de programa voltado ao diagnóstico de câncer de pulmão. Com o tempo, esse software foi expandido para outras especialidades, com o Watson Health, que aglomerou todas as soluções IBM de IA para a área da saúde.
O uso da Inteligência Artificial na saúde continuou avançando. Mais recentemente, cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) conseguiram desenvolver um sistema que identifica a Covid-19 pelo som da tosse da pessoa.
Isso foi possível devido ao uso conjunto do Big Data e da Inteligência Artificial, que considerou o padrão de tosse da Covid-19 em ondas sonoras, diferenciando-a dos demais tipos de tosse. A identificação contou com uma precisão de 98,5% das tosses de pessoas confirmadas com a doença, incluindo 100% das tosses de assintomáticos, que embora tivessem relatado não ter sintomas, obtiveram resultado positivo para o vírus.
Atualmente, até mesmo um relógio de pulso consegue fornecer um eletrocardiograma. Com base nessa tecnologia, é possível coletar diversas informações quase que em tempo real, que podem ser inseridas diretamente em um prontuário único e digital da pessoa.
Dessa forma, com base em uma grande quantidade de informação armazenada em um mesmo local, é possível obter novos insights. Com interoperabilidade, os sistemas conseguem integrar os dados e alimentar a base de dados de calculadoras médicas de risco já utilizadas na prática clínica, como as que estimam a probabilidade de câncer de mama em um período de anos.
Também há calculadoras diagnósticas, que a partir de dados epidemiológicos, sintomas e sinais, conseguem auxiliar o médico na elaboração de hipóteses de diagnósticos. Isso é possível por meio do cruzamento das informações que a base de dados contém. Além disso, a Inteligência Artificial em Medicina (IAM) já consegue auxiliar e potencializar serviços, como interpretação e reconhecimento de imagens.
Mas as novas aplicações não param por aí. Com a ajuda da IA na Medicina, já é possível proporcionar tratamentos personalizados, considerando informações genéticas, histórico médico pessoal e demais elementos relevantes. Isso porque os algoritmos de Inteligência Artificial conseguem analisar dados dos pacientes e identificar padrões que auxiliam na determinação das terapias mais adequadas para condições específicas.
Dessa forma, a IA contribui para a melhoria do tratamento e minimiza possíveis efeitos colaterais indesejados, melhorando a segurança dessas terapias. Essas tecnologias conseguem identificar erros de dosagem em medicações, probabilidade de interações de medicamentos e até mesmo aumentar a suspeita clínica para efeitos adversos.
Como dissemos, já existem aparelhos aplicados na Medicina nas mais diversas etapas da busca pela saúde, utilizados com diversos objetivos, desde a prevenção e diagnóstico de doenças, até o monitoramento e o tratamento propriamente dito.
Confira, a seguir, alguns dos exemplos mais relevantes.
O diabetes é uma das doenças que mais vêm afetando as pessoas nas últimas décadas, especialmente por conta do estilo de vida moderno. Isso ocorre principalmente em países ocidentais, onde o sedentarismo e a má alimentação estão elevando os níveis de obesidade e da síndrome metabólica a patamares nunca vistos anteriormente.
Embora seja essencial aferir os níveis de glicose, muitos pacientes se incomodam com a necessidade de furar a pele diariamente para coletar uma gota de sangue para a medição. Para resolver esse problema, foi criada uma técnica revolucionária, não invasiva, que testa os níveis de glicose de maneira automática.
Trata-se de um sensor de tamanho semelhante a uma moeda de R$ 1, aplicado na parte superior do braço. Após ativado por meio de um aplicativo, o sensor capta as informações com base em ondas eletromagnéticas (EM) e envia as leituras de glicose, minuto a minuto, para o smartphone da pessoa.
Outra área que deve se aproveitar bastante dos avanços da Inteligência Artificial é a telemedicina. Ela já é utilizada em muitos lugares, especialmente em áreas mais remotas ou em cidades do interior, onde o acesso de profissionais da saúde é complexo, para o envio de imagens, dados clínicos e laboratoriais ou até mesmo consultas.
A grande novidade são os softwares que interpretam dados e até fazem diagnósticos. Eles auxiliam médicos na elucidação de problemas, mesmo a milhares de quilômetros dos pacientes.
Essa é outra realidade adotada por diversas pessoas atualmente — afinal, já podemos ver muita gente andando com seus modernos relógios inteligentes que são, na realidade, wearables com IoT: gadgets de monitoramento. Embora eles possam ser ainda mais úteis para pacientes idosos, os jovens parecem ter aderido a essa tecnologia.
Esses dispositivos verificam, entre outras coisas, a frequência cardíaca, a pressão arterial e outros parâmetros importantes. Já estão disponíveis também aparelhos que são uma espécie de pen drive, com a capacidade de verificar a presença de alguns patógenos no organismo, entre os quais o vírus HIV, que causa a Aids.
Reverter o envelhecimento é o sonho de muitas pessoas e a Medicina caminha a passos largos para possibilitar que isso seja feito, ao menos, com algum nível de sucesso. Diante dessa realidade, não é difícil imaginar que a Inteligência Artificial também seja utilizada para conquistar o sucesso diante desse desafio complexo.
Nesse sentido, há uma terapia que promete reverter esse quadro por meio da “aposentadoria” das células mais antigas. Em um organismo normal, as estruturas celulares vão reduzindo seus ritmos de renovação. Essa tecnologia da longevidade age em um peptídeo que encontra as estruturas mais antigas e estimula a sua apoptose (morte programada), favorecendo o surgimento de outras mais novas e saudáveis.
Usar a Inteligência Artificial para melhorar a visão ou para reverter quadros de cegueira é algo extremamente necessário, e cada vez mais possível para a tecnologia na área de saúde. Isso é ainda mais importante se pensarmos que, só no Brasil, cerca de 50 mil pessoas sofrem de retinose pigmentar, por exemplo — uma patologia que leva à degeneração da retina e, por consequência, à cegueira completa.
Para contornar esse problema e melhorar a qualidade de vida das pessoas que apresentam essa condição, os cientistas desenvolveram uma prótese inteligente com a capacidade de gravar imagens. Ela funciona por meio de microcâmeras acopladas em uma espécie de óculos, que enviam o que foi captado para um processador.
Esse processador decodifica as informações recebidas e as reenvia para o cérebro do paciente. Assim, há recuperação de algumas funções visuais e uma grande melhoria funcional.
Por fim, a Inteligência Artificial pode ajudar bastante, conferindo uma espécie de “reforço” para os médicos na hora do diagnóstico. Softwares específicos contribuem para a análise de dados do prontuário do paciente e também na interpretação do quadro clínico para direcionar o raciocínio do profissional.
Com esse auxílio altamente tecnológico, todo o processo se torna muito mais tranquilo, com análises muito mais seguras. Essa técnica também engloba a interpretação e o reconhecimento de laudos de exames de imagem, como a radiografia, a ressonância magnética, a tomografia computadorizada, entre outros.
Segundo um estudo com base em revisão de literatura sobre a utilização da IA na Medicina, há uma previsão no sentido de que a relação entre humanos e máquinas na biomedicina se torne mais especializada.
O entendimento é que caberá às máquinas lidarem com tarefas como extração, limpeza e pesquisa de correlações nos dados, enquanto os médicos deverão focar na interpretação dessas correlações, além de buscar por novos tratamentos.
Para o futuro, os especialistas acreditam na capacidade de tecnologias semelhantes ao ChatGPT, voltadas à área médica. A aposta é que, daqui a 10 anos, teremos IAs mais seguras para diagnosticar e indicar os melhores tratamentos, fundamentados em diretrizes médicas.
Ou seja, será possível contar com um sistema avançado que possuirá o conhecimento de profissionais experientes. Isso poderá ajudar um profissional recém-formado a tirar dúvidas e dar sugestões. Embora essa tecnologia já exista, ainda é considerada insegura.
Foi nesse sentido que a Organização Mundial da Saúde (OMS) publicou recentemente diversas recomendações para o uso de ferramentas como o Chat GPT na saúde, chamando a atenção para a relevância de “utilizar leis, políticas e regulamentos, a fim de garantir o cumprimento das obrigações éticas”.
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Como vimos ao longo deste artigo, a Inteligência Artificial na Medicina é uma realidade que promete ser aprimorada e ampliada visando a melhoria da qualidade no atendimento, bem como a agilidade na identificação de doenças e tratamentos. Esperamos que essas informações tenham contribuído, de fato, para um melhor entendimento sobre o tema.
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