Nos últimos meses, tem havido uma reflexão em torno da inteligência artificial (IA), ou da IA generativa em particular. Muito se tem falado acerca de aplicações de IA generativa, como os chatbots, com os quais se pode interagir como se fossem um ser humano, mas que respondem a qualquer pergunta. Outras aplicações geram imagens realistas, depois de informadas sobre qual deve ser o aspeto da imagem, e isto são apenas pequenos exemplos do que a IA pode fazer. A inteligência artificial vai mudar o setor da saúde para sempre.

Nos últimos anos, as informações de saúde têm sido recolhidas em formato digital. O problema é que cerca de 97% destes dados não estão a ser analisados em todo o seu potencial. A principal razão prende-se com o facto de a informação não ser estruturada e ser constituída por dados totalmente diferentes: relatórios de imagiologia médica, notas médicas, historial clínico, etc. Até há pouco tempo não existia uma forma de regularizar e ordenar os dados e extrair informações valiosas. A IA e o Machine Learning  revelaram-se a solução para este problema.

A inteligência artificial não é uma novidade. O termo foi utilizado pela primeira vez em 1956 por John McCarthy, mas durante os 50 anos que se seguiram, o desenvolvimento da IA, devido à falta de capacidade de computação, foi lento. Felizmente, a tecnologia está a acelerar a um ritmo exponencial e isto permitiu que a IA se tornasse, nos dias de hoje, uma realidade.  A utilização da IA nos cuidados de saúde também não é um conceito novo, e em tempos de pandemia esta tecnologia desenvolveu-se exponencialmente.

Inteligência artificial é indissociável de automação. A primeira área no setor da saúde a ser automatizada pela IA foi a tele-saúde, com a marcação de consultas, rastreios e triagens self-service ou apoio dado por um assistente virtual de enfermagem. Tudo graças aos chatbots ou voicebots. O resultado: os pacientes já não precisam de esperar uma hora para marcar uma consulta, graças aos voicebots com IA, a marcação é agora imediata.

Contudo, marcar uma consulta é apenas uma pequena parte do que se pode fazer. Por exemplo, há doentes que já recebem uma primeira orientação dada por um ‘médico virtual’.  O voicebot pergunta quais são os sintomas e, em muitos casos, o computador é capaz de fazer uma triagem e sugerir um tratamento ou uma consulta médica para problemas mais graves. E não é só a voz que é convertida em texto. Durante a pandemia, os cientistas do MIT criaram um sistema, que graças ao Machine Learning, foi capaz de detetar sinais na tosse de um doente e indicar se este era portador assintomático do coronavírus. Os doentes podiam até registar a sua tosse nos seus próprios smartphones para obter um diagnóstico.

Os computadores são agora capazes de analisar imagens radiológicas e assinalar embolias ou detetar células cancerígenas com uma precisão de 99%, muito mais depressa do que um radiologista humano.

A IA também ajuda, com menor necessidade de formação, a operar aparelhos de ultrassons, a interpretar as imagens captadas e a fazer medições mais consistentes. Isto permite, numa fase muito mais precoce, a descoberta de potenciais doenças, algo que pode salvar milhares de vidas.

Os doentes podem, agora, utilizar esta tecnologia por iniciativa própria. A empresa SkinVision, sediada nos Países Baixos, desenvolveu uma solução que deteta o cancro da pele numa fase muito precoce. Os doentes podem tirar uma fotografia de manchas de pele suspeitas e a tecnologia, alimentada por aprendizagem profunda, é capaz de dizer se a marca não é preocupante ou se pode ser algo muito mais perigoso, como um melanoma, alertando para a marcação de uma consulta imediata com um especialista.

Esta tecnologia não é utilizada para prever doenças e problemas de saúde apenas em radiologia, mas também em oncologia, oftalmologia e dermatologia, ou mesmo acidentes vasculares cerebrais ou ataques cardíacos. Na gestão hospitalar, além da marcação de consultas, a ML ajuda a automatizar os horários dos cirurgiões, enquanto a IA analisa as admissões e as altas dos doentes, a capacidade hospitalar em tempo real e providencia cuidados aos doentes mais graves.

A maior mudança está na disponibilidade da IA generativa. A IA generativa é agora alimentada pelos chamados modelos de base treinados em dados não rotulados. Este tipo de IA, além de gerar texto ou imagens, também extrai informações e resume-as, e este é o fator mais importante no setor dos cuidados de saúde. As enormes quantidades de dados díspares mencionadas anteriormente podem finalmente ser ordenadas, estruturadas e indexadas.

A IA generativa é capaz de unificar imagens, notas clínicas e conversas. Também identifica pacientes semelhantes para obter informações sobre terapias e registos em ensaios clínicos e ajuda a priorizar doentes que necessitam de tratamento imediato. Também reduz a carga de trabalho manual, através do processamento inteligente de documentos. Mas estes são apenas alguns exemplos básicos do potencial da IA Generativa. Os mais avançados incluem a previsão de genes de doenças e a conceção de proteínas para a descoberta de medicamentos. Já conhecemos o poder desta tecnologia quando a Moderna conseguiu, graças à IA, compor a vacina contra a COVID-19 em apenas 65 dias.

Até há pouco tempo, a inteligência artificial era utilizada apenas por profissionais de TI qualificados, que compreendiam perfeitamente as redes neuronais e tinham acesso a sistemas informáticos extremamente potentes e que funcionavam em grandes centros de dados. Contudo, isso mudou. A aprendizagem profunda e a inteligência artificial estão agora ao alcance de todos, em especial dos profissionais de saúde e das empresas de ciências da saúde. Já não é necessário contratar profissionais de TI qualificados, nem investir em infraestruturas de TI dispendiosas. Todas as aplicações são agora executadas na cloud e, graças a soluções como o Amazon HealthLake ou o Amazon Conprehend Medical, que funcionam no Amazon Web Services (AWS), são agora fáceis de utilizar. Os médicos, os clínicos, os enfermeiros e até mesmo os doentes podem utilizar o potencial proporcionado pela IA.

É importante salientar que a IA não vai substituir os médicos, ajuda apenas a automatizar tarefas e a executar de uma forma mais rápida. A IA também ajuda a reduzir significativamente os custos, especialmente os custos administrativos.

A inteligência artificial deve ser tratada como uma ferramenta complementar que ajudará a salvar milhares de vidas humanas, reduzirá os custos e diminuirá a carga dos trabalhadores do setor da saúde.