Visões e perspectivas de
como a inteligência artificial
impacta a jornada em saúde
• Introdução
• Contextualizando a Inteligência Artificial e seus reflexos na saúde do futuro - Paulo Marcos Senra Souza
• Inteligência Artificial demasiadamente humana: trazendo um pouco mais de contexto sobre o tema - Teresa Sacchetta
• Digital Health: Ciências Humanas, Exatas, Biológicas e a Inteligência Artificial (IA) - Luiz de Luca
• Os impactos da inteligência artificial na área da saúde - Renato Nunes
• Desenvolvendo humanos para o futuro da Inteligência Artificial em Saúde - Thiago I. Constancio
• Na prática: como promover a transformação da medicina através de novas tecnologias - Antonio Benchimol
• Indo um pouco mais além: Inteligência Artificial e sua Aplicação nas Operadoras de Saúde - Edvaldo Vieira
• Mas, como viabilizar os investimentos? - Tania Machado
ÍNDICE
A Inteligência artificial - IA em português ou AI (artificial intelligence) em inglês - consiste em um ramo da Ciência da Computação capaz de elaborar algoritmos de programação que se assemelham a capacidade humana de raciocinar, processar, orientar decisões e apresentar soluções a possíveis problemas ou indagações estruturadas.
Na área da saúde, ela é capaz de proporcionar inúmeros benefícios por meio de processamento das informações, tanto nas áreas administrativas, decisões clínicas, pesquisas científicas e simulações de cenários, com visões retrospectivas e melhor ainda, prospectivas. Ao mesmo tempo em que apoia médicos no diagnóstico, tratamento e a agirem de maneira preditiva, também pode ajudar a reduzir custos desnecessários e melhorar os planejamentos antes realizados de forma reativa.
Sempre com um objetivo em comum: melhorar a qualidade, agregar valor à cadeia de saúde e ajudar a colocar o paciente no centro do cuidado. A IA é agente condutor nessa revolução digital, em prol pacientes, médicos, gestores, pesquisadores e estudantes de medicina.
O INLAGS-IA - Instituto Latino Americano de Gestão em Saúde em Inteligência Artificial, tem como objetivo apoiar o setor de saúde como um todo na Transformação Digital em Data Analytics, Machine
Learning e Big Data, trazendo conteúdo e promovendo a discussão em
torno desse tema que envolve inúmeros desafios, mas também abre um leque de possibilidades.
Precisamos estar preparados para construir e viver essa nova era. A saúde digital permitirá aumentar o acesso da população à saúde, criando um mundo mais dinâmico, com menos desigualdades e mais oportunidades para o empreendedorismo e a inovação
Nesse e-book, o primeiro de vários, trazemos as perspectivas, visões e opiniões de professores, pesquisadores, especialistas, médicos, gestores de diversas áreas, que compõem a rede agregadora do INLAGS-AI, a respeito da Inteligência Artificial e os impactos na jornada em saúde.
Aproveitem!
Qual será o perfil do profissional médico em um cenário no qual a tecnologia digital e a Inteligência Artificial (IA) estarão disseminadas? E em quantos anos mudaremos o currículo e o perfil dos profissionais da saúde visando incorporar técnicas de programação básica e de IA ? Já temos a primeira escola de medicina que incorpora IA ao currículo: a Imperial College de Londres conta com cursos nas áreas Clínica, Cardiovascular e Imagiologia.¹
A saúde está doente, mas a IA, se aplicada, poderá salvá-la de um desfecho desastrado?
A AI ( Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep Learning ) é um termo criado por John McCarthy em 1956 . Trata-se de um conjunto de técnicas e algoritmos matemáticos que exibem comportamentos que nos parecem ser inteligentes. A IA está apenas no início. A exemplo da internet há 20 anos quando ainda não existiam os smartphones, a Amazon era uma livraria online e o Google recém iniciava-se. Naquela época a internet era usada apenas em desktops.²
O grande impulso da IA moderna ocorreu em 2012, quando dois alunos de doutorado do “vovô da IA”, Geoffrey Hinton (University of Toronto), apresentaram um algoritmo de rede neural (“Deep Learning”) convolucional revolucionário no desafio ImageNet de Florença (Itália), vencendo o mercado por uma margem colossal de 10,8% pontos, 41% melhor que o segundo colocado. Esta é a grande virada da IA moderna e dessa forma podemos falar em uma maturidade de oito anos da IA e que ainda tem muito (muito mesmo) a evoluir! ³
Contextualizando a
Inteligência Artificial
“O principal objetivo
dos sistemas de IA é
executar funções que,
caso realizadas por
um
ser
humano,
seriam consideradas
inteligentes.”
O principal objetivo dos sistemas de IA é executar funções que, caso realizadas por um ser humano, seriam consideradas inteligentes. É um conceito muito amplo, e que recebe tantas definições quanto os diferentes significados que damos à palavra inteligência. Podemos pensar em algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a uma conclusão); aprendizagem (aprender com os erros e acertos de forma que no futuro agirá de maneira mais eficaz); reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).
Em suma, a IA é uma tecnologia transformadora, que vai mudar e moldar os avanços no futuro, da mesma maneira que a imprensa, os motores à combustão, a eletricidade, os computadores foram determinantes para a época.
Paulo Marcos Senra Souza, médico, mestre e doutorando em Saúde Coletiva -Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ Formado em Medicina pela UFRJ. Cofundador e Conselheiro do INLAGS.
Referências
Imperial College of London - https://www.imperial.ac.uk/artificial-intelligence/research/healthcare/ Artificial Intelligence, Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
Quem já experimentou pesquisar o termo "business executive" no Google? Apesar da expressão em inglês ser genérica, podendo ser aplicada de forma indiscriminada a pessoas de qualquer gênero ou etnia, ainda hoje, depois de muito debate sobre o tema, a maioria das imagens da primeira página da busca é de homens brancos usando terno e gravata.
Inteligência Artificial demasiadamente humana:
trazendo um pouco mais de contexto sobre o tema
Pesquisa no Google Image pela expressão "business executive" realizada em 20/01/2021.
O mesmo ocorre ao digitar "Chief Executive Officer", embora a busca por "CEO" já inclua uma variedade maior de imagens (é provável que o algoritmo tenha sido ajustado para incluir entre as primeiras
imagens pessoas de outros gêneros, cor de pele, etnias).
Pesquisa no Google Image pela expressão "CEO" realizada em 20/01/2021.
Isso ocorre porque o Google (ou outros mecanismos de busca que apresentam o mesmo comportamento) é uma empresa formal e preconceituosa ou pretende deliberadamente disseminar atitudes preconceituosas? A resposta, claro, é não, trata-se de algo ligado intrinsecamente à forma como esses algoritmos são construídos para realizar as buscas nas mais de 10 bilhões de imagens indexadas pelo Google Images. Livros como Algorithms of Oppression - How Search Engines Reinforce Racism, de Safiya Umoja Noble, e Pattern Discrimination, 2019, dos autores Clemens Apprich, Wendy Hui Kyong Chun, Florian Cramer, and Hito Steyerl, trazem exemplos e destacam o quanto preconceitos e
discriminação são incorporados a mecanismos de buscas e diferentes algoritmos.¹
De forma semelhante, em um experimento interessante, a Microsoft criou no Twitter, em 2016, um chatbot chamado Tay para interagir com pessoas. Em menos de 24 horas de interação, Tay se transformou de uma máquina que dizia que "humans are super cool” ("humanos são super legais", em tradução livre) a fazer comentários misóginos e racistas.²
Esses tipos de resultados, que trazem muitas vezes consequências não previstas ou mesmo desejadas, ocorrem porque a inteligência artificial (IA) segue a mesma regra de qualquer outro sistema informatizado: garbage in,
garbage out (que, em tradução livre, seria "entra lixo, sai lixo"). Ou seja, os
resultados estão diretamente relacionados à qualidade dos dados utilizados para treinamento no aprendizado de máquina. Em outras palavras, os programas aprendem o que lhes é ensinado, sem qualquer juízo de valor. E o mesmo acontece com as regras que são inseridas nos algoritmos: elas são criadas à semelhança das decisões dos seus criadores e, onde há decisões humanas, há vieses.
Nesse contexto, é interessante observar que modelos que aprendem com dados históricos são particularmente suscetíveis a esse tipo de problema: se no passado havia mais homens brancos atuando como executivos de negócios, esse fenômeno demográfico será refletido nos mecanismos de busca treinados com tais registros históricos. Da mesma forma, algoritmos construídos com base em decisões mais frequentes de contratação de homens brancos no passado reproduzirão o mesmo comportamento em novas decisões, constituindo um excelente preditor de um futuro que se caracteriza imutável. É uma forma de viés de seleção, em que não ocorre propriamente um erro de seleção (a amostra, de fato, representa o conjunto de dados de forma aleatória), mas que apresenta uma limitação decorrente dos dados históricos, que pode trazer consequências não previstas ou desejadas (deixar de contratar mulheres competentes apenas por serem mulheres, ou perpetuar a ideia de que só homens brancos podem ocupar posições executivas) ou conclusões equivocadas (só homens que usam terno e gravata são bem sucedidos) e eventualmente antiéticas, ilegais ou até perigosas.
Quais são as implicações éticas dos vieses em IA? E o que fazer, então, para evitar os vieses? Vamos continuar a explorar o tema em nossos próximos artigos!
Teresa Sacchetta médica pela Faculdade de Medicina da USP, onde fez
residência e doutorado em Informática Médica; MBA em TI pela FIA, MBA Executivo Internacional pela FGV EAESP (OneMBA).
Referências:
1. https://theconversation.com/googles-algorithms-discriminate-against-women-and-people-of-colour-112516
Se você estranhou este título e achou que está tudo misturado de forma equivocada, provavelmente você está pautado em conceitos antigos. Além de achar que as três ciências não trabalham juntas, principalmente, quando estamos nos referindo sobre o setor da saúde, que era somente relacionado às Ciências Biológicas. Adicionalmente, trouxemos dois novos componentes: o Digital e a Inteligência Artificial (IA).
Todas as três ciências, bem como a digitalização e a IA são integrantes não somente da saúde atual mas sua evolução futura. Não teremos mais como separar as mesmas para qualquer perfil profissional que pretenda atuar no setor.
Explico. Precisamos de um novo desenvolvimento do capital humano com novas competências, sejam elas específicas para a capacitação das atividades costumeiras, assim como novas competências para a preparação de habilidades comportamentais que outrora não eram consideradas, como adaptabilidade, resiliência e transformacional.
As atividades das ciências exatas estão proporcionando a infraestrutura nos recursos tecnológicos, assim como trazendo profissionais com competências complementares para o setor, antes restritos à área da Engenharia e da Tecnologia da Informação.
Estas habilidades trazem discussões de processos e automação que antes eram atividades manuais e dependentes de pessoas, ou seja, processos burocráticos e insanos, sem agregar nenhum valor e eficiência ao setor. Quando falamos das ciências biológicas, identificamos os Médicos, Enfermeiros, Fisioterapeutas, Farmacêuticos, etc, que estavam mais vinculados ao processo assistencial ou em áreas correlatas.
Modelos preditivos de diagnósticos e tratamentos; automação de sistemas de informação que antes precisavam ser planilhadas; sistemas de apoio às decisões clínicas e de gestão, trazendo maior eficiência ao setor e aos profissionais que atuam nele.
Digital Health:
Ciências Humanas, Exatas, Biológicas
e a Inteligência Artificial (IA).
“A aplicação da IA na saúde não é
uma questão de previsão futura. É
uma
realidade
que trará muitos
benefícios em toda a sua aplicação.”
Aqueles que tanto temem que serão substituídos já estão na verdade obsoletos atualmente. Por isso, os profissionais deverão ter em sua grade curricular o entendimento dos fundamentos e como aplicar a IA, assim como hoje utilizamos o Office da Microsoft. Os algoritmos serão como bloquinhos Lego (na realidade já são desta forma hoje), que montaremos de acordo com as rotinas a serem desenvolvidas e automatizadas.
Enfim, Digital Health e IA trazem novas competências e necessitam de novas habilidades para os profissionais do setor. Isso significa integrar todas as ciências, a robotização e interação com a IA de forma associativa e não excludente, Afinal, se tivermos que fazer alguma opção, esta será contrária aos resistentes à adoção destas tecnologias.
Luiz de Luca é Engenheiro Elétrico pela FEI, graduado em Administração de
Empresas pela Universidade Mackenzie, pós-graduado em Marketing, Mestre em Administração de Empresas pela FGV com extensão internacional na Universidade McGill, Montreal, Canadá. Há mais de 30 anos atua em instituições de saúde do país.
“A inteligência do
homem – até onde
avançará?”
Eurípides, Hipólito (428 a.C.)
Como é sabido, o avanço da tecnologia possui reflexos nos mais diferentes setores da sociedade e da economia. Este avanço é estimulado pela competição de mercado, inerente ao sistema econômico capitalista, com o objetivo de aprimorar produtos e serviços de maneira mais assertiva e com menor custo.
E o uso da Inteligência Artificial (“IA”) é uma dessas inovações, desenvolvendo sistemas capazes de reproduzir e/ou aprender conceitos a partir de uma grande quantidade de dados.
Nesse contexto, uma das áreas que a IA consegue promover diversos benefícios é a da saúde. Na medida em que o propósito da IA é facilitar o cotidiano das pessoas, muitos processos e procedimentos médicos podem ser transformados pelo desenvolvimento desta tecnologia.
Um exemplo da aplicação da IA é o desenvolvimento de softwares¹ mais eficazes e que conseguem rapidamente armazenar o histórico do paciente, acumulando cada vez mais dados de saúde. Esse impacto da IA com relação ao histórico do paciente é facilmente vislumbrado no Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP), no qual através da utilização de IA é possível detectar similaridades entre diferentes pacientes e, assim, aplicar melhores práticas à assistência de um modo geral.
¹ Dicionário Michaelis: A definição de software é “Qualquer programa ou grupo de programas que instrui o hardware sobre a
maneira como ele deve executar uma tarefa, inclusive sistemas operacionais, processadores de texto e programas de aplicação”.
Os impactos da
inteligência artificial
Outros pontos são os avanços em tratamentos e cirurgias com uso de robôs. Doenças severas possuem um tratamento mais eficaz por causa da tecnologia genômica e, não obstante, ainda é possível enquadrar padrões de doenças de maneira mais eficiente por meio de algoritmos.
Para a utilização da IA é preciso, muitas vezes, do conhecido Big Data, que permite utilizar um alto volume de dados de maneira estruturada e veloz. Todavia, para tratar uma quantidade colossal de dados, é preciso estar de acordo com as legislações e regulamentações que versam sobre a matéria, principalmente na área da saúde. Pois, os dados de saúde são considerados como dados sensíveis e, deste modo, estão sujeitos a regras diferenciadas e necessitam de maior proteção e cuidado, conforme previsto na Lei nº 13.709/2018 (também conhecida como Lei Geral de Proteção de Dados).
Algumas medidas podem ser tomadas a fim de mitigar riscos relacionados ao uso de dados. É o caso da elaboração de um termo de concordância sobre o uso do sistema, políticas de privacidade sobre o tratamento das informações pessoais e de saúde, termo de consentimento livre e esclarecido por parte do
titular dos dados (especialmente em sessões de telemedicina), e a anonimização de dados, procedimento técnico capaz desatrelar os dados da identificação do paciente.
Tendo em vista as inúmeras aplicações práticas que as ferramentas de IA possibilitam e, inclusive, já estão em plena operação em diversas empresas no setor da saúde. Porém, a sua utilização deve ser realizada de forma ética e segura, tanto do ponto de vista técnico como jurídico, com o objetivo de dar maior assertividade e transparência aos pacientes.
Por isso, recomendamos sempre a consulta com advogados especializados na área e que profissionais de Tecnologia e da Segurança da Informação sejam sempre inseridos nos debates, com o objetivo de conceber a privacidade desde a concepção de novos produtos e serviços.
Renato Nunes – Sócio de Machado Nunes Advogados
Doutor, Mestre e Especializado em Direito Tributário pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC/SP).
Lucas Bonafé – Advogado Associado de Machado Nunes Advogados Anna Gabriella Munhoz da Silva – Advogada Associada de Machado
Matemática, Estatística e Computação. Ao pensarmos em inteligência artificial (IA) logo nos vêm à mente estes pilares de conhecimento que realmente não são nada triviais para a maior parte dos profissionais de saúde.
O documento The Topol Review (NHS - Health Education
England, 2018) pôs luz na necessidade de uma guinada na
preparação da força de trabalho da saúde para que o futuro desejado e prometido pelas capacidades tecnológicas seja, de fato, entregue. Futuro este ligado a mitigação de erros humanos, tomada de decisões estratégicas com informações em tempo real - actionable data, previsão de cenários e desfechos, ampliação do tempo disponível para o cuidado ao paciente etc.
É notório que tecnologias inteligentes e inevitáveis, como a
Inteligência Artificial, empoderam progressivamente os
pacientes e familiares em suas trajetórias terapêuticas e de autocuidado.
Enquanto que grande parte dos profissionais de saúde ainda gasta até incríveis 70% de suas horas de trabalho com questões administrativas não ligadas ao cuidado. Importante lacuna a ser enfrentada.
Em 2020, em paralelo às discussões inauguradas pelo Inlags IA, tive o privilégio liderar e monitorar no Medportal a realização de cerca de 2.3 milhões de treinamentos corporativos em plataformas digitais de educação, sentindo de perto a dor dos guerreiros profissionais de saúde e notando que inúmeras falhas de aprendizado e eficiência nas organizações de saúde podem ser mitigadas com o uso de tecnologia apropriada.
Desenvolvendo humanos para o futuro
da
Inteligência Artificial
em Saúde
“Grande parte dos
profissionais de saúde
ainda gasta até incríveis
70% de suas horas de
trabalho com questões
administrativas não
ligadas ao cuidado”
O próximo passo agora é pôr maior lupa nas dores dos pacientes, dos profissionais e do ecossistema de saúde, por exemplo, fomentando parcerias colaborativas com instituições de vocações complementares, como a triangulação que está em curso envolvendo o Medportal, a Cardiologia da Santa Casa do RJ e o SERRATEC - Polo Tecnológico da Região Serrana do RJ - em prol da adequada formação de alunos e profissionais de saúde para a almejada entrega de mais valor aos nossos pacientes.
O desafio de entregarmos um futuro mais eficiente, tecnológico e proficiente via IA, finalmente, deve passar por modelos colaborativos, multiprofissionais e éticos de desenvolvimento profissional, humanamente atentos e centrados, para ampliarmos as chances de gerar mais benefícios do que danos a todos. Isso vai muito além de aprender somente programação.
Thiago I. Constancio é médico pela UFF, Membro Fundador do Inlags IA, CEO do Medportal,
Coordenador de Educação da Cardiologia da Santa Casa do RJ, Especialista em Gestão de Organizações de C&T em Saúde (IFF/ENSP/Fiocruz), Fellow do CBEXs, Healthcare Management pela Universidade de Tuebingen (Alemanha) e doutor em estratégia e inovação pelo Instituto de Economia da UFRJ / CDTS - Fiocruz.
Com a pandemia da COVID-19 e o isolamento social, houve uma aceleração da criação de soluções tecnológicas para diversas áreas, em especial a da saúde. Novas pesquisas em ciência de dados e Inteligência Artificial (IA) têm sido celebradas pela sua alta capacidade de analisar dados clínicos e auxiliar no diagnóstico de doenças e na recomendação de tratamentos.
Na saúde, isso está acontecendo em um ritmo nunca antes visto. Nota-se a utilização de ferramentas online para realização de consultas e monitoramento de pacientes de forma remota em diferentes lugares pelos profissionais de saúde e suas equipes técnicas. Com o uso de novas tecnologias tornou-se possível digitalizar exames, criar prontuários eletrônicos, trazendo uma maior acessibilidade e segurança aos dados dos pacientes. Essa transformação digital que vêm ocorrendo possibilitou o uso de técnicas de IA nas instituições de saúde para armazenar e manipular grandes massas de dados contidos em nuvens.
Para melhorar a interação entre médicos e pacientes foram criadas plataformas para realizar consultas online, marcação de exames e acompanhamento. Esses meios de comunicação online foram
exercitados de maneiras novas, com o envio de e-mails, mensagens de texto e até aplicativos desenvolvidos pela indústria para auxiliar os pacientes no controle de medicação e monitoramento da saúde. Tudo isso em contato direto com a equipe médica, sem sair de casa. Assim, essas plataformas online permitem à equipe médica relacionar-se com pacientes que devem permanecer em isolamento e não poderiam sair para realizar consultas básicas e correrem riscos de serem contaminados pela Covid-19.
Por meio da criação de sistemas integrados de saúde, agora é possível remarcar consultas, verificar requisitos para realização de exames e compartilhar os dados dos prontuários eletrônicos de forma segura. Além disso, foi possível a distribuição de informações precisas sobre os cuidados necessários para se ter durante a pandemia e com o uso de algoritmos de Inteligência Artificial, houve uma diminuição da circulação de desinformação por fake
news.
Na prática:
como promover a transformação da
medicina através de novas tecnologias.
“A Inteligência Artificial
trouxe avanços para
cuidarmos melhor das
pessoas. A evolução da
saúde com o auxílio da
computação é disruptivo
e promissor, inserindo
diversas facilidades na
rotina médica”
Para lidar com esses desafios de monitoramento e diagnóstico estão sendo desenvolvidos uma série de softwares com diferentes estratégias de diagnósticos baseados em IA, transformando essas plataformas de maneira inteligente e mais flexível. Algumas soluções que utilizam sensores biométricos e monitores multiparamétricos, são colocados na beira do leito para monitorar o quadro clínico do paciente. Com esses dados, é possível realizar uma série de inferências em relação ao quadro clínico do paciente, auxiliar o médico na melhor forma de tratamento e através da leitura destes sinais, verificar se o tratamento está surtindo efeitos.
A Inteligência Artificial já é uma realidade dentro da área de saúde. Foram mostrados alguns exemplos de como utilizar sistemas de software para auxiliar equipes médicas no tratamento de pacientes, trazendo valor aos atendimentos, exames e para pacientes internados em UTIs. A IA trouxe avanços para cuidarmos melhor das pessoas. A evolução da saúde com o auxílio da computação é disruptivo e promissor, inserindo diversas facilidades na rotina médica. Assim, o maior desafio hoje é mostrar às equipes médicas que a tecnologia está aqui para auxiliá-los na tomada de decisão e nunca substituir seus papéis fundamentais no tratamento e recuperação de um paciente. Por isso, um ponto de atenção deve ser levantado: as tecnologias e novos sistemas são lançados a todo momento para melhorar a vida das pessoas e, como isso, os profissionais da saúde devem sempre estar atentos e se manterem atualizados com as novas ferramentas.
Marx Leles Viana Doutor em Informática - PUC-Rio
Antonio Benchimol, membro do INLAGS-IA e profissional com mais de 30 anos de experiência nas
áreas gerencial, comercial e técnica na área da saúde. Benchimol atuou em projetos de desenvolvimento de software para Hospitais, Clínicas, Centros de Diagnóstico, Laboratórios em Sistemas Regionais / Nacionais), tanto no segmento público como privado.
Em uma visão de futuro, buscando oferecer um serviço contínuo, conectado, proativo, focado em prevenção e saúde. Um sistema cada vez mais personalizado, com otimização de custo para aumentar o acesso e com incentivos financeiros convergindo para estimular o cuidado certo. Um modelo bastante distante do que sobressai atualmente, reativo, intermitente, e em silos.
Há um objetivo de caminhar na direção de uma jornada digital para os pacientes. Um prontuário único, conectado com a plataforma e com um banco de dados, de modo que todos os atendimentos de um mesmo paciente possam ser visualizados a cada acesso, sejam presenciais ou virtuais.
O uso da IA já toca os pacientes. Existem modelos de gestão clínica que acompanham internações eletivas e urgência. E, isso é possível através de ferramentas de machine learning, trabalhando com risco preditivo de readmissão e ou longa permanência.
Adicionalmente, os fatores de risco à saúde de um indivíduo são avaliados e, em seguida, comparados com dados populacionais em grande escala, o que pode sugerir escolhas ou intervenções
benéficas. O monitoramento passivo ao longo do dia é o ponto para melhorar constantemente os resultados. E estes dados vão colaborar cada vez mais para gerar algoritmos, que geram padrões e nos aproximam da medicina de precisão. Dado que cerca de 80% dos resultados das condições de saúde são impulsionados por nossos comportamentos. Desta forma, podemos mudar o modelo reativo de assistência a doentes – no qual tendemos a esperar por pacientes que aparecem na emergência com ataque cardíaco -para um modelo contínuo e personalizado, que nos guie -para uma jornada de saúde.
A internet das coisas está chegando rapidamente à "internet do corpo e da saúde", do "hospital ao telefone". Com isso, vem a promessa de alavancar essas diversas tecnologias móveis e conectadas, com aplicativos comuns de saúde e condicionamento físico que serão verdadeiramente impactantes na prevenção e no gerenciamento de doenças agudas e crônicas. O objetivo é trazer ainda mais saúde para fora das quatro paredes de uma clínica ou hospital.
Na prática:
como promover a transformação
“A IA não substitui um
radiologista, por exemplo, os
hospitais e laboratórios
darão preferência aos
radiologistas que sabem
utilizar esse tipo de
tecnologia.”
A internet das coisas está chegando rapidamente à "internet do corpo e da saúde", do "hospital ao telefone". Com isso, vem a promessa de alavancar essas diversas tecnologias móveis e conectadas, com aplicativos comuns de saúde e condicionamento físico que serão verdadeiramente impactantes na prevenção e no gerenciamento de doenças agudas e crônicas. O objetivo é trazer ainda mais saúde para fora das quatro paredes de uma clínica ou hospital. A IA sintetizará os dados dos pacientes e será capaz de criar pontos relevantes. Isto contribuirá com o médico para a precisão do diagnóstico e tratamentos atualizados e alinhados com o que há de mais recente. Mas, não podemos minimizar o efeito do julgamento humano. A AI tem limites, e utilizá-la além destes limites poderá fazê-la menos eficiente. A IA não substitui o julgamento médico e sim deve ser utilizada em conjunto. Ou seja, embora a IA não substitua um radiologista, por exemplo, os hospitais e laboratórios darão preferência aos radiologistas que utilizam IA. O treinamento, formação e modelos de remuneração por valor do trabalho do médico sempre terão um papel muito importante nos desfechos clínicos e financeiros.
isso deve ocorrer de forma que possa desenvolver toda sua potencialidade, como por exemplo, na a utilização no processo de aprovação de Procedimentos; diagnósticos mais precisos; cirurgias com robôs; gestão proativa de uma população; ações de prevenção e, também, na otimização da experiência dos clientes e pacientes no ecossistema de saúde.
A inteligência artificial tem um grande potencial. O desafio é utilizá-la de forma a gerar resultados tangíveis, que possibilitem uma incrementos na experiência do paciente, desfechos clínicos melhores e, redução no custo da saúde, possibilitando um maior acesso à população.
Edvaldo Vieira é COO da Amil.
A transformação nunca para
, assim como a inovação tecnológica.
O desenvolvimento da IA deve incluir equipes multifuncionais,
buscando a integração entre pessoas e tecnologias.
Direcionar investimentos, ainda mais em tempos de crise. E, tenho certeza, de que a primeira resposta de qualquer tomador de decisão ou gestor, quando questionado dos motivos pelos quais os investimentos em tecnologias, como por exemplo, a inteligência artificial, estão sendo deixados de lado, é: não há verba suficiente.
Claro que, é indiscutível, que o cenário seja desafiador e que os montantes disponíveis para investimentos são escassos. Ao mesmo tempo em que existe uma pressão, tanto interna quanto externa, por mais eficiência e resultado de parte das instituições. Porém, você já parou para pensar que o recurso pode já existir e que, talvez, ele esteja somente mal alocado? E mais do que isso, que os investimentos certos trariam mais retorno e agregariam ainda mais valor à saúde e ao atendimento oferecido ao paciente? O calcanhar de aquiles normalmente está na gestão de contratos. Digo isso baseado em minha experiência pessoal como gestora e também no que tenho observado em muitas instituições de saúde.
Recursos preciosos sendo despendidos em contratos, principalmente de terceiros, como alimentação, limpeza, vigilância, entre outros, que não estão sendo efetivos. Muito do que está sendo pago ou do que foi comprado, nem sempre é utilizado, incluindo aportes em tecnologia subaproveitadas. Isso tudo, em um cenário em que as áreas não se conversam e chegam até a ser concorrentes quando o assunto são investimentos.
A verdade é que qualquer instituição que deseja melhorar sua efetividade clínica e tornar-se mais sustentável precisa dedicar tempo e esforços na melhor gestão desses contratos. É preciso parar e se perguntar como está o SLA de cada um deles. Mergulhar a fundo e ver se não tem nada mesmo que dê para enxugar, consolidar, redimensionar. Olhar o fluxo, os resultados projeto a projeto. Certamente, com uma melhor gestão do ponto de vista financeiro, descobrir-se-á recursos que poderiam ser direcionados para iniciativas que ajudem a entregar valor em saúde, para minha organização, para meu paciente.
A verdade é que qualquer instituição que deseja melhorar sua efetividade clínica e tornar-se mais sustentável precisa dedicar tempo e esforços na melhor gestão desses contratos. É preciso parar e se perguntar como está o SLA de cada um deles. Mergulhar a fundo e ver se não tem nada mesmo que dê para enxugar, consolidar, redimensionar. Olhar o fluxo, os resultados projeto a projeto. Certamente, com uma melhor gestão do ponto de vista financeiro, descobrir-se-á recursos que poderiam ser direcionados para iniciativas que ajudem a entregar valor em saúde, para minha organização, para meu paciente.
É o caso da Inteligência Artificial. Não existe evolução sem ela. E no Brasil, embora a pandemia tenha acelerado um pouco a digitalização, ainda existem barreiras. A área de saúde é muito analógica e está atrasada em comparação a outros mercados, como o financeiro, por exemplo. Enquanto lemos por aí que a China está investindo US$ 15 bilhões com o objetivo de tornar-se líder mundial em IA em 2030; que a Coreia anunciou um aporte de US$ 1 bilhão e a Espanha, um de US$ 735 milhões. O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) e a Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii), organização vinculada ao MCTI, anunciaram recentemente a aplicação de R$ 70 milhões para criar uma rede de inovação em inteligência artificial. E tudo isso nem é na saúde.
A distância é muito grande em relação ao mundo e o desafio é não só aumentar os recursos, mas também mudar o mindset de que tecnologia e inteligência artificial não são custo e sim investimento.
E, é impossível fazer isso sem uma gestão precisa de contratos.
Tania Machado é Diretora Executiva da TM Jobs com 20 anos de
atuação e experiência na área da saúde é também fundadora e responsável pela gestão do Business Club Healthcare iniciativa que reúne lideranças de saúde para discutir boas práticas de gestão e governança através de encontros presenciais pelo Brasil e América Latina.
