O uso de grandes volumes de dados (big data) e de tecnologias de inteligência artificial (IA) ganham espaço em hospitais e laboratórios privados e na saúde pública, colaborando para maior eficiência de diagnósticos e nas tomadas de decisão, tanto médicas quanto de gestão.
O Laboratório de Big Data e Análise Preditiva (Labdaps) da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP-USP), fundado em 2017, tem 30 pesquisadores para resolver desafios técnicos da área. Um deles é a redução de vieses para transferência de aprendizados e decisões baseadas em regiões com abundância de dados do país para regiões carentes, explica o diretor do Labdaps, Alexandre Chiavegatto Filho.
O Hospital Albert Einstein integra um dos seis centros de IA financiados pelo Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação e tem projetos em todas esferas do SUS. A instituição conta com 245 profissionais que atuam com dados e já desenvolveu e testou 89 soluções de IA, com criação de quase 500 algoritmos. Hoje são 60 projetos, como a agenda do centro cirúrgico.
Startups colaboram na área clínica, como a sul-coreana Lunit (análise de radiografia de tórax), a argentina EntelAI (avaliação de volume cerebral e suas estruturas) e a americana Rapid AI (avaliação de pacientes com AVC e decisão de tratamento). A IA generativa é usada em projeto em Manaus com foco no acesso em tempo real, por profissionais de saúde, a sugestões de perguntas na assistência de mulheres em acompanhamento pré-natal.
No Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional do Sistema Único de Saúde (Proadi-SUS), os projetos incluem a Plataforma Nacional para Armazenamento de Imagens Médicas, para interoperabilidade em nível nacional com exames digitalizados em nuvem lidos por algoritmos para indicação de diagnósticos, exemplifica Sidney Klajner, presidente do Einstein.
A Tecnologia de Rápido Acesso de Dados Unificado para Mitigação da Acidentalidade (Trauma) mira unificar e padronizar informações de registro de traumas em sistema único nacional. A Plataforma de Auditoria e Monitoramento de Dados em Saúde (Pamdas) visa aprimorar a interoperabilidade dos dados para auditorias do SUS.
Lilian Quintal Hoffmann, diretora-executiva de tecnologia da BP - Beneficência Portuguesa de São Paulo, conta que a instituição está construindo um repositório de dados em parceria com AWS, divisão de computação em nuvem da Amazon. Depois da inserção de dados administrativos, será a vez de dados clínicos, diz.
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Projetos maduros incluem uso do dados para produtividade, como a previsão de paciente faltar ao exame agendado. Na área clínica, a IA é usada para análise de raio-X de tórax, codificação de prontuários com uso de processamento de linguagem natural (PLN) e processos de ressonância magnética do cérebro. Paralelamente, a instituição acompanha fornecedores de tecnologia que estejam embarcando IA em seus serviços, como sistemas capazes de capturar conversas entre médico e paciente para inserção em prontuário e apoio a processo de prescrição.
Já o Grupo Santa Joana desenvolveu plataforma de dados para mapear a jornada das gestantes. Um destaque foi o manejo da pré-eclâmpsia (aumento de pressão arterial). A plataforma também embasa estudo sobre o desenvolvimento de indicadores preditivos relacionados à ocorrência de parto vaginal ou cesárea, explica Eduardo Cordioli, diretor médico de obstetrícia do grupo.
Na Dasa, o desenvolvimento de algoritmos impactou desfechos clínicos e fluidez da jornada do paciente. Isso inclui desde maior precisão dos diagnósticos até a automatização de processos burocráticos, como elaboração do histórico do paciente, e otimização de procedimentos financeiros e de obtenção de insumos.
Hoje a empresa tem um banco com 7,7 bilhões de dados, 70% deles interoperáveis, diz o diretor da área médica e cuidados integrados Leonardo Vedolin. A IA é usada para identificar até cinco condições em uma tomografia de abdômen, por exemplo. Parcerias com startups incluem a NoHarm, ferramenta que previne intercorrências, efeitos colaterais indesejáveis e interações medicamentosas, e a Kardia, de filtragem de laudos de eletrocardiograma para antecipar a entrega daqueles com alterações.
No Grupo Fleury, os projetos de IA incluem painel de câncer de mama e parcerias com as startups LAV e Laudite ajudam no uso de IA generativa. A primeira captura tela e áudio do radiologista enquanto narra e apresenta exames e a segunda elabora laudos a partir do reconhecimento de voz. O Aidoc usa IA em tomografias para priorizar casos graves e o exame oncológico Oncofoco gera relatórios com dados de ensaios clínicos, exemplifica Edgar Gil Rizzatti, presidente de unidades de negócios médico, técnico, de hospitais e novos elos do grupo.
