Não faltam dados, mas interpretação
Após longos períodos de coleta de informações, especialistas defendem que chegou o momento para estudar e usar esses dados
É consenso que o futuro da medicina está ancorado em tecnologias como a de inteligência artificial, big data e machine learning. No entanto, o Brasil está no momento de organizar as informações coletadas no setor nos últimos anos para, enfim, conseguir desenvolver novas tecnologias mais práticas e assertivas. Essa foi a avaliação geral de participantes desse painel no Summit Saúde Brasil.
“Nos últimos anos, tivemos uma absorção muito grande de dados do setor médico, clínico e hospitalar”, afirma o gerente comercial e de inteligência de mercado do Instituto do Coração, Guilherme Rabello. “Chegou o momento de pegar esses dados, triturá-los, jogar fora o que não é necessário e fazer uma leitura correta da saúde no Brasil. Só assim para contarmos uma história melhor no futuro e valorizar a terapêutica, a jornada do paciente, e melhorar custos.”
Atualmente, algoritmos, inteligência artificial e sistemas de aprendizado de máquina já são utilizados em processos internos em hospitais e exames. De acordo com Robson Miguel, diretor de serviços digitais da Siemens Healthineers Brasil, já existem hospitais que usam algoritmos para facilitar, por exemplo, exames de ressonância magnética em pacientes com Mal de Parkinson. “Tivemos grandes avanços. Mas podemos ir muito mais e muito além”, disse.
“Já estamos no momento de redefinir o uso da tecnologia em saúde”, contextualizou a coordenadora do setor de tecnologia para transformação da Saúde e da Medicina da IBM, Mariana Perroni. “Ainda falta muito, é preciso entender bem os dados. Mas, no futuro, máquinas com inteligência artificial poderão analisar a genética do paciente e entender de maneira precisa quais os tipos de câncer ele pode desenvolver, além de mostrar imediatamente quais os melhores medicamentos”, explicou o médico oncologista do Instituto Vencer o Câncer, Fernando Maluf.
Aos que se preocupam com a possibilidade dessas tecnologias substituírem médicos ou outros profissionais da saúde, os especialistas sugeriram calma. “O cérebro não é mais capaz de processar a quantidade de informações que coletamos”, disse Mariana, da IBM. “Assim, as máquinas e a inteligência artificial deverão trabalhar em sinergia com os médicos para ter melhores diagnósticos e tratamentos mais rápidos. Serão só benefícios para corpo clínico e pacientes.”
Privacidade. Outro ponto debatido pelos especialistas foi a questão da privacidade. Afinal, para conseguir aprimorar tecnologias de inteligência artificial, machine learning e big data, é preciso usar informações pessoais de pacientes. A questão, porém, foi diminuída durante o debate. “Hoje, as informações já ficam disponíveis em qualquer lugar do hospital, em telas, folhas em cima do balcão. Acredito que isso não será um empecilho”, disse Robson, da Siemens.
“Chegou o momento de pegar esses dados, triturá-los, jogar fora o que não é necessário e fazer uma leitura correta da saúde no Brasil. Só assim para contarmos uma história melhor no futuro e valorizar a terapêutica, a jornada do paciente, e melhorar custos” Guilherme Rabello
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