A medicina contemporânea está passando por uma fase de rápidas transformações, impulsionadas por avanços significativos em áreas como imagiologia, genética e genômica. Este cenário foi uma das pautas abordadas no o Future of Digital Health International Congress (FDHIC), onde especialistas destacaram os últimos desenvolvimentos e os desafios que moldam o futuro da pesquisa clínica e das imagens. 

Tecnologia ajudando a entender o cérebro humano 

Um dos marcos mais impressionantes recentemente foi a publicação do primeiro conectoma de resolução sináptica do cérebro humano. Esse mapa detalhado das conexões neurais oferece uma visualização 3D das complexas redes cerebrais, impulsionando a neurociência e fornecendo insights para entender e tratar doenças neurológicas complexas. 
 

Guilherme Hummel, curador do congresso, questionou se houve avanços significativos na compreensão do cérebro humano nos últimos dez anos. Fabíola Macruz, Chief Innovation Officer MD, PhD, neurorradiologista da Rede D'Or, destacou os progressos na observação microestrutural do cérebro, especialmente na visualização de neurônios, mas apontou que ainda há muitos desafios na compreensão completa de como os neurônios funcionam e se orquestram. 

“Estamos tentando usar novas abordagens, como machine learning, para criar modelos que não apenas se adaptem aos dados, mas que aprendam com a ativação neuronal e comecem a exercer funções semelhantes às dos neurônios”, explicou Fabíola. 

A inteligência artificial está ganhando espaço na medicina 

Paralelamente, a inteligência artificial (IA) está desempenhando um papel cada vez mais importante na medicina. Com o uso de redes neurais e modelos de IA avançados, agora é possível não apenas interpretar imagens médicas com uma precisão sem precedentes, mas também sintetizar informações complexas de maneira acessível para os pacientes. Essas tecnologias não substituem, mas complementam o trabalho dos profissionais de saúde, melhorando significativamente os diagnósticos e os cuidados oferecidos. 

A discussão durante o congresso também destacou o impacto da IA generativa na imagem médica. Fabíola Macruz explicou que tecnologias como as redes GAN (Generative Adversarial Networks) e modelos de difusão estão melhorando significativamente a precisão da análise de imagens.  

Recentemente, houve avanços promissores na reprodução de uma pequena porção do córtex cerebral humano em laboratório, contendo milhões de sinapses. Este feito representa um avanço técnico significativo e levanta novas questões sobre como esses neurônios interagem e se comunicam, oferecendo novas perspectivas para o tratamento de condições neurológicas. 

Fabíola Macruz também mencionou como os large language models (LLMs) estão transformando a interpretação de imagens e a elaboração de relatórios médicos. “Esses modelos podem ler imagens e gerar textos, substituindo em grande parte a função do radiologista, além de traduzir laudos médicos em linguagem acessível para pacientes e extrair dados críticos”, destacou. 
 

Inteligência artificial usada na radiologia 

Na radiologia, as ferramentas de IA, como redes GANs e modelos de difusão, estão revolucionando a interpretação de imagens médicas. Essas tecnologias melhoram a precisão dos diagnósticos e aceleram o processo de interpretação, permitindo aos profissionais de saúde focarem mais no tratamento e menos na análise de imagens. 

Luiz Lima Reis, diretor de Ensino e Pesquisa do Hospital Sírio-Libanês, abordou os desafios específicos da pesquisa clínica no Brasil. Ele destacou que poucos hospitais no país estão envolvidos em pesquisa de forma significativa, o que limita o desenvolvimento científico. “Gerar dados num ambiente assistencial é crucial. Precisamos transformar o conhecimento adquirido em benefícios concretos para a sociedade”, afirmou Luiz. 

Desafios para alcançar o desenvolvimento 

Apesar dos avanços impressionantes, a pesquisa e desenvolvimento em hospitais brasileiros ainda enfrentam grandes desafios, desde questões culturais e comportamentais até limitações de financiamento. Superar esses obstáculos é essencial não apenas para impulsionar a inovação local, mas também para fortalecer a capacidade de oferecer cuidados de saúde de qualidade e acessíveis a todos os brasileiros. 

Luiz Lima Reis enfatizou a necessidade de uma cultura institucional que favoreça a gestão de dados e a pesquisa aplicada, citando o exemplo do Hospital Sírio-Libanês, que utiliza consórcios internacionais de bancos de dados para aumentar o poder estatístico de suas pesquisas. 

Para maximizar o potencial dessas tecnologias emergentes, os hospitais precisam de uma abordagem estratégica para o investimento em pesquisa e para a gestão eficiente de dados. Instituições sem fins lucrativos desempenham um papel importante na avaliação imparcial e no desenvolvimento ético das tecnologias médicas, garantindo que os benefícios sejam distribuídos de maneira equitativa e transparente. 

Fabíola Macruz ressaltou a necessidade de uma avaliação crítica e imparcial dos modelos de IA, defendendo a importância de instituições acadêmicas e sem fins lucrativos na validação desses modelos para garantir que os resultados não sejam distorcidos por interesses comerciais. 

Considerações socioambientais e econômicas também podem ser um grande desafio para alcançar desenvolvimento. É preciso avaliar cuidadosamente os custos e benefícios dessas inovações para garantir que sejam utilizadas de maneira sustentável e ética, beneficiando tanto pacientes quanto a sociedade como um todo. Fabíola alertou para os custos sociopolíticos, econômicos e ambientais do uso intensivo de IA. “O treinamento de modelos de IA, como o ChatGPT, consome uma quantidade significativa de energia, gerando um impacto ambiental considerável. Precisamos considerar esses fatores ao desenvolver e implementar essas tecnologias”, destacou. 

A importância dos diferentes pontos de vista 

“Precisamos de painéis que promovam debates respeitosos, mas com diferentes pontos de vista, mesmo que sejam um pouco mais conflituosos e desconfortáveis,” enfatizou Fabíola. “Tanto conferências quanto instituições devem formar equipes multidisciplinares, envolvendo médicos, engenheiros, jornalistas e cineastas, por exemplo, para ter uma visão mais abrangente dos efeitos e benefícios da inteligência artificial. Além disso, por ser uma tecnologia transnacional, é essencial promover a comunicação entre países.” 

Assim, enquanto a medicina avança em ritmo acelerado, é importante que todas as partes interessadas, incluindo profissionais de saúde, pesquisadores, instituições acadêmicas e governamentais, trabalhem juntas para enfrentar esses desafios de maneira colaborativa e inovadora, garantindo um futuro mais saudável e promissor para todos.