A Inteligência Artificial (IA) já faz parte de nosso dia-a-dia, mas nem todo mundo está ciente disto. Seu conceito não é novo, data de 1956, quando o professor John McCarthy criou a expressão para referir-se à capacidade de as máquinas resolverem problemas que, até então, só poderiam ser solucionados por humanos.

Ela já está presente em diferentes segmentos do mercado: instituições bancárias, aviação, educação, não deixando de lado a saúde. Segundo um levantamento da IBM, o Brasil é o segundo país que mais utiliza o Watson, solução de IA da empresa.

Quando realizamos uma busca no PubMed, base americana de dados de literatura biomédica, temos 88.692 resultados quando se pesquisa pelo termo “Inteligência Artificial”, sendo 8.900 somente no último ano. O que demonstra a popularidade do tema na área. Na prática, a IA é aplicada em diferentes áreas – da pesquisa clínica à assistência direta ao paciente – tanto por instituições e organizações privadas como públicas.

Um exemplo no setor público é o estudo que usou algoritmos de saúde pública avaliados por IA comparando a expectativa de vida oficial com uma estimativa feita a partir de uma série de indicadores socioeconômicos e atestou que mais vale a atenção voltada à saúde da família do que a focada em especialistas e aparelhos de última geração. Auxiliando assim na formulação de políticas públicas e subsidiando a decisão de alocação de recursos.

Os sistemas de apoio à decisão clínica para médicos, farmacêuticos e enfermeiros, como o Micromedex with Watson, auxilia a busca de interações medicamentosas, doses mais apropriadas e outras informações todas baseadas em evidências. Permitindo que os profissionais sejam mais eficientes e consigam consequentemente assistir um número maior de pacientes.

O uso de wearable devices também tem sido introduzido na prática médica, obtendo informações contínuas sobre glicemia, ECG e movimento, por exemplo, que podem gerar ações automatizadas, como injetar insulina, dar uma descarga elétrica de um desfibrilador subcutâneo ou variar a dose de um medicamento em pacientes com doença de Parkinson.

Os exemplos de serviços de saúde que utilizam a IA no Brasil só cresce. O Hospital 9 de Julho contou com a tecnologia da Microsoft para monitorar os pacientes quanto ao risco de quedas – um importante indicador de qualidade na saúde. Já a Dasa, união de marcas em serviços diagnósticos, integra o Center for Clinical Data Science (CCDS) de Harvard no auxílio aos diagnósticos de ressonância e tem parceria com Arterys (startup de São Francisco) para ter mais acurácia nos exames de imagem das áreas de oncologia e cardiologia.

Diversos serviços em Curitiba já contam com o robô Laura como gerenciador de riscos, por exemplo no diagnóstico precoce de sepse, diretamente relacionado com um desfecho favorável, reduzindo a mortalidade consideravelmente. No Hospital do Câncer em Barretos (SP), a tecnologia da empresa consegue determinar a gravidade de diferentes casos de câncer a partir de análise de imagem médica pela IA. Assim, o médico pode priorizar o atendimento para os pacientes com diagnósticos mais graves.

A IA processa dados por meio de algoritmos que tendem a se aperfeiçoar pelo seu próprio funcionamento (self learning) e a propor hipóteses diagnósticas cada vez mais precisas. O que não quer dizer que não encontre obstáculos em sua implementação e funcionamento. Problemas de direcionamento, proteção de dados e implicações éticas permeiam este mundo. Uma forma de evitá-los é encontrar um problema e formular hipóteses de solução primeiro, para que depois a tecnologia entre em consonância.