O que esperar e não esperar da Inteligência Artificial para a Saúde

Albert Bacelar
10 min readJan 23, 2021

Estamos em um momento em que boa parte dos profissionais, não somente da área de saúde, comenta e defende o avanço da tecnologia na saúde, em especial sobre a Inteligência Artificial (IA). É verdade que com a ajuda da tecnologia baseada em IA para esclarecer as condições médicas de uma forma não convencional e até mesmo prever crises de saúde pública, essa tecnologia parece substituir todos os aspectos da saúde. Mas esse não é o caso. É necessária uma leitura mais lúcida diante da euforia em que estamos vivendo. Em particular, os fatores humanos são expressivos e negligenciados na IA. É por isso que não podemos esperar muito desses algoritmos. Nos próximos dez anos, veremos tecnologias que certamente não veremos e não imaginamos hoje.

Substituição dos médicos pela IA

Não, embora a inteligência artificial pareça inteligente e poderosa, ela não pode substituir os profissionais médicos. O medo de adquirir IA é sentido em quase todos os setores (inclusive no setor de saúde). Na verdade, esse software se tornará uma parte indispensável do sistema de saúde, mas servirá mais como uma ferramenta para ajudar os especialistas médicos humanos a aperfeiçoar sua arte. Os médicos serão mais humanos e prescritores e menos diagnosticadores. Um dos motivos é que essa tecnologia avançada requer profissionais competentes para operar e explicar suas análises. Além disso, profissionais de saúde sempre serão necessários para resolver desafios em várias camadas que exigem criatividade. No entanto, o fato real é que os profissionais médicos que usam IA substituirão aqueles que não o fazem.

Decisões médicas automáticas e IA

Ter IA não apenas ajuda a tomar decisões clínicas, mas também torna as próprias decisões médicas atraentes. Em particular, quando se trata de decisões eticamente desafiadoras, pode ajudar a aliviar o impacto psicológico da equipe médica. Na pandemia de COVID-19, devido à sobrecarga das instalações, os médicos precisam escolher quem priorizará os recursos médicos que salvam vidas. Deixar a decisão para algum software eliminará a responsabilidade dos profissionais de saúde? Mesmo que a IA possa extrair registros médicos e dados genômicos para obter os melhores insights, deixar as decisões médicas para o software não é a melhor escolha. Esse método tem alguns problemas porque requer esforços conjuntos de especialistas em ética, programadores e especialistas médicos. Além disso, como veremos no próximo ponto, a inteligência artificial não está imune. Não vemos esse tipo de software tomar decisões médicas por conta própria. Em vez disso, eles fornecerão ideias para ajudar os profissionais a tomarem melhores medidas.

IA com empatia

Embora algumas IAs possam eventualmente ter habilidades de “empatia artificial”, eles não podem substituir a relação médico-paciente da vida real. Pelo contrário, a era da IA fortalecerá o cuidado compassivo mais do que nunca, porém por via humana. Essas ferramentas gerenciam tarefas repetitivas e monótonas e vão liberar tempo para os médicos. Isso significa que eles podem passar mais tempo com os pacientes. Eles serão capazes de dedicar mais tempo à empatia e compaixão mais diferenciadas necessárias ao cuidado do paciente, o que só pode ser alcançado por meio de intervenção manual. Na verdade, por meio de tarefas de gerenciamento de processamento de IA e do fornecimento de insights de diagnóstico, os médicos precisarão melhorar sua empatia e habilidades de comunicação para atender melhor os pacientes.

IA e robôs cirúrgicos autônomos

Em “Star Wars: Episódio Três — A Vingança dos Sith”, há uma cena em que o robô opera automaticamente Anakin Skywalker, que foi gravemente queimado e amputado. Essas máquinas realizaram uma cirurgia reconstrutiva e salvaram a vida de Anakin, envolvendo-o na icônica vestimenta de Darth Vader sem qualquer supervisão humana. Outros filmes de ficção científica têm descrições semelhantes de robôs cirúrgicos de IA totalmente automáticos que podem realizar operações complexas sem assistência humana. Uma vez que o robô atuará como um assistente ou mesmo um dispositivo auxiliar, isso ainda pode permanecer dentro do escopo da ficção científica. A cirurgia requer movimentos sutis e até pensamento criativo, porque a anatomia de cada pessoa é diferente. Os robôs podem ajudar em tarefas básicas, como fornecer ferramentas cirúrgicas ou atuar como ferramentas para movimentos sutis, como o sistema cirúrgico Da Vinci. Mas isso exige que cirurgiões humanos desempenhem um papel, e esta é a última maneira de lidar da melhor forma com complicações imprevistas durante a cirurgia.

IA e preconceito

A inteligência artificial não é estranha ao preconceito. Esperar que esses algoritmos inteligentes tomem decisões justas, mesmo no setor de saúde, não deveria ser suficiente. O conjunto de dados para o treinamento de IA é crucial. Mas, como disse Quartz, os dados de saúde são “extremamente masculinos e extremamente brancos”. Quando as ferramentas de IA analisam dados fora desse grupo demográfico, isso terá um sério impacto. Tentativas não tão recentes de permitir comunicação usando deep learning entre sistemas inteligentes baseado em conversa entre seres humanos culminou não só em uma linguagem própria, mas explicitamente racista. O conjunto de dados fornecido pelo algoritmo está cheio de injustiças sociais profundamente enraizadas. Além disso, os programadores que usam esse software podem influenciar a IA de forma consciente ou inconsciente. Eles podem inconscientemente perceber seus valores e crenças sobre o mundo no código, enquanto ignoram alguns parâmetros que são mais representativos de outras pessoas.

IA e a privacidade do paciente

A privacidade vai piorar com a IA. Isso é o oposto da função dos algoritmos de inteligência artificial. Para que esses softwares funcionem corretamente, eles precisam confiar nos dados, caso contrário, eles falharão. Como grandes empresas de tecnologia investem pesadamente em IA na saúde, elas continuarão a obter dados que geralmente vêm de pacientes. Por exemplo, Google, Amazon e Facebook participaram da competição de inteligência artificial em saúde e não há sinais de desaceleração. Amazon Alexa e NHS colaboraram em 2019 para fornecer conselhos de saúde para o assistente Alexa baseado em AI. Mas o relatório mostra como a Amazon armazena secretamente as gravações dos usuários do Alexa. Anteriormente, descobriu-se que a Royal Free NHS Foundation Trust compartilhava grandes quantidades de dados de pacientes com a subsidiária DeepMind AI do Google para desenvolver uma nova plataforma. No entanto, o paciente não foi devidamente informado de que seus dados foram utilizados para esse fim.

Confusão entre o pensamento da IA e o ser humano

Algoritmos inteligentes serão realmente capazes de realizar tarefas e completar as funções atribuídas a eles, mas não raciocinarão como humanos. Isso ocorre porque eles não têm consciência e não entendem o raciocínio da saúde humana. Vários estudos sobre ataques adversários baseados em algoritmos baseados em IA comprovam esse ponto. Ao ajustar as imagens que têm menos impacto sobre o olho humano, o software classifica incorretamente os diagnósticos que os humanos não fariam. Essas técnicas simples que podem afetar muito a IA em vez de humanos demonstram a importância do raciocínio humano que falta à IA.

Com o avanço do campo da IA, certamente encontraremos mais aplicações da tecnologia na área de saúde. Esses desenvolvimentos irão destacar ainda mais o que não podemos esperar desse software. Portanto, a fim de se preparar para a era da IA, um melhor entendimento da tecnologia e seu “pensamento” se tornará cada vez mais importante. Esteja você aprendendo uma linguagem de programação ou jogando jogos como xadrez, quando entender melhor a linguagem da IA ​​(ou seja, a linguagem desejada), você estará pronto para resolver o próximo problema relacionado à IA.

No entanto, a IA para saúde é um campo relativamente jovem e o potencial dessa tecnologia pode não estar claro. Isso é amplamente afetado por descrições exageradas e hype de IA na mídia popular ou simplesmente devido à compreensão insuficiente da tecnologia. Portanto, é viável para profissionais médicos e pacientes ter uma compreensão clara de onde estamos usando IA no campo da saúde. Algoritmos inteligentes podem filtrar grandes quantidades de dados mais rápido do que os humanos fizeram no passado e desenhar tendências a partir dessas análises. Muitas das possibilidades listadas abaixo ainda estão em estágio experimental ou implementadas em pequena escala. No entanto, é apenas uma questão de tempo até que seja refinado e implantado para torná-lo mais amplamente adotado.

Logística de saúde bem organizada

Todos os anos, cerca de 3,6 milhões de pacientes somente nos Estados Unidos perdem os serviços médicos devido aos serviços de transporte deficientes. No entanto, mesmo quem participa dessas consultas inevitavelmente terá que esperar algum tempo. Dos mais de 5.000 pacientes que participaram da pesquisa de recomendação de software, 97% expressaram frustração com o tempo de espera no consultório médico. Não é difícil conectar. Mas, no final das contas, essas são questões logísticas que podem ser melhoradas por meio de uma melhor organização. Ao integrar o assistente de IA ao sistema de saúde, ele pode orientar os pacientes e otimizar o tempo que passam na jornada médica por meio de um método semelhante ao Waze. Ele pode determinar a posição curta da fila e o teste em que cada paciente passa menos tempo. Conectando-se a passeios de transporte médico não emergencial (NEMT) fornecidos por plataformas de carona como Uber e Lyft, o algoritmo pode sugerir qual instituição médica vai economizar mais tempo para visitar e orientar pacientes. Desta forma, o tempo de cada paciente pode ser otimizado e uma melhor experiência de saúde pode ser obtida ao mesmo tempo.

Desenvolvimento de drogas

Os números estimados mostram que serão necessários cerca de 12 anos e US $ 2,9 bilhões para que o medicamento experimental seja introduzido no mercado a partir do conceito. Isso leva em consideração o tempo e os recursos gastos para encontrar candidatos adequados para resolver os efeitos colaterais inesperados em estudos clínicos e múltiplas sequências de tentativa e erro. Mas o uso de IA pode reduzir muito esses números. Como prova de conceito, a startup Insilico Medicine da AI Pharma descobriu um novo medicamento em potencial em apenas 46 dias. Seu software faz isso analisando grupos de dados que levarão anos para processar humanos. Durante o surto de Ebola em 2015, a Atomwise usou seu algoritmo de IA para identificar dois medicamentos com grande potencial para reduzir a infectividade do vírus Ebola. Ele fez esse esforço em menos de um dia. Com o potencial que a IA possui na descoberta de medicamentos, não é mera coincidência que mais de 230 startups estejam usando a tecnologia para esse fim.

Melhores condições de trabalho

A fadiga e o burnout são problemas endêmicos entre os profissionais de saúde. A fadiga do alarme refere-se ao ponto onde eles não são sensíveis aos sinais de alarme quando são expostos a alarmes sonoros constantes ao longo do dia. Alguns fornecem até 187 alarmes por cama por dia; 72% a 99% deles são alarmes falsos. Com a sobrecarga da equipe médica, o cansaço dos alarmes facilita a perda de uma pequena parte dos alarmes que requerem atenção médica. Um estudo brasileiro (doi:10.2196/15406) estima as chamadas “mortes relacionadas ao alarme” em cerca de 200 por ano. O que devo fazer se ouvir 99% dos alarmes, mas apenas 1% dos alarmes clínicos? Os pesquisadores desenvolveram uma IA que pode fazer isso e publicaram suas descobertas em um artigo. Seu mecanismo de raciocínio automático ajuda a reduzir as notificações recebidas pelos cuidadores em até 99,3%. Esse recurso vai melhorar muito as condições de trabalho do hospital para que a equipe possa se concentrar no atendimento aos casos que requerem atenção. Dadas essas vantagens, é fácil ver que esse recurso está sendo implementado.

Novas associações entre risco e doenças

Algoritmos baseados em IA têm a capacidade de analisar informações, reconhecer padrões e desenhar tendências de maneiras que os humanos não podem fazer. Algoritmos baseados em IA podem nos surpreender com novas conexões médicas. Por exemplo, os pesquisadores do Google inserem imagens da retina na IA para identificar riscos à saúde em longo prazo. Após dados suficientes, o algoritmo aprenderá a encontrar conteúdo em imagens da retina para detectar pessoas com sinais de risco cardiovascular. Em outro caso, pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Francisco treinaram um algoritmo que pode usar varreduras cerebrais para identificar padrões metabólicos associados à doença de Alzheimer. Nas inspeções subsequentes, a inteligência artificial detectou essa condição cerca de seis anos antes do diagnóstico final, com sensibilidade de 100%. Existem muitos exemplos de inteligência artificial descobrindo associações anormais na medicina. Com a ampla adoção da tecnologia, podemos descobrir mais.

Nova era da arte da medicina

Muitas pessoas podem pensar que a IA substituirá a arte médica na prática médica e assumirá tarefas tradicionalmente realizadas por especialistas médicos. Ao contrário, promoverá a era real da arte médica. As tarefas burocráticas e a gestão dos sistemas de TI e EHR de saúde são as principais causas de esgotamento médico relatado. Mas isso não tem nada a ver com a prática médica. Essas tarefas rotineiras de gerenciamento podem ser automatizadas por meio de algoritmos, economizando um tempo valioso; os médicos podem então se concentrar em seus pacientes e esclarecer o tempo para as condições médicas. Os algoritmos de IA podem ajudar ainda mais na tomada de decisões para melhorar a precisão do diagnóstico. Por exemplo, vários estudos mostraram que os radiologistas melhoraram a precisão da detecção do câncer em exames radiológicos com a ajuda da IA. No futuro, a IA médica treinada por meio de aprendizado intensivo pode descobrir tratamentos e curas que os profissionais médicos humanos não podem encontrar. Explicar as razões por trás desse método não convencional e inovador anunciará a era real da arte médica.

Previsão de pandemias futuras

Você já deve estar familiarizado com esta história. Antes que a OMS ou o CDC emitissem um alerta sobre a disseminação do COVID-19, a empresa Bluedot da AI o fez. Seus algoritmos usam relatórios de notícias, dados de companhias aéreas e relatórios de surtos de doenças animais para detectar tendências. Em seguida, epidemiologistas os analisaram e alertaram os clientes da empresa. À medida que o vírus se espalha, outras organizações adotam soluções semelhantes. Logo após seu aparecimento, os pesquisadores forneceram dados anônimos de viagens aéreas e movimentos de smartphones a algoritmos para explorar como a doença se espalhou de Wuhan para outras cidades. Outra equipe usou IA para simular a disseminação do COVID-19 a partir de relatos de casos, atividades humanas e intervenções de saúde pública. Isso ajuda a mostrar como as restrições de viagem podem limitar a transmissão contagiosa. Dado que o papel da IA ​​na atual pandemia é óbvio, as autoridades podem investir mais neste método de previsão. Isso lhe dará uma compreensão mais profunda da doença que se aproxima e o preparará para qualquer situação possível.

Aperfeiçoamento de tarefas orientada por dados

Quando softwares como o DeepBlue da IBM ou o AlphaGo do Google derrotam os campeões mundiais em jogos como xadrez ou Go, ele envia uma mensagem poderosa de que os algoritmos se tornarão incomparáveis ​​em certas tarefas baseadas em dados. Este é o software descrito como “inteligência artificial”. Esses algoritmos podem analisar as informações médicas cada vez maiores e os dados de pesquisa, o que os humanos não podem fazer. A partir dos conhecimentos obtidos, podemos entender melhor doenças complexas como o câncer, e os pesquisadores estão constantemente fazendo novas descobertas.

Espero ter trazido maior lucidez à longas discussões entre os profissionais. Nem tudo é como “se falam por aí”. Uma análise mais adequada e realista é necessária até mesmo para melhorarmos o caminho para onde estamos indo, sem criar falsas expectativas. O texto foi baseado em análises do Medical Futurist de Bertalán Meskó.

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Albert Bacelar

Health Data, Design Thinking, Critical Care Physician, Care Economy