A tecnologia na saúde já tem um impacto extremamente positivo em diversas frentes: desde o refinamento na precisão dos diagnósticos feitos por IA, a automatização de processos burocráticos, como elaboração do histórico do paciente e até a otimização de procedimentos financeiros e de obtenção de insumos.
Os algoritmos têm desempenhado um papel cada vez mais importante na medicina, ajudando no sucesso do desfecho clínico e na fluidez da jornada do paciente.
Há dezenas de aplicações relevantes de IA dentro da Medicina, inclusive já implementadas no país, como algoritmos para detectar doenças cardiovasculares e cânceres.
A Dasa foi pioneira no uso de IA da saúde no Brasil, ainda em 2016, quando as maiores empresas de Medicina do mundo começaram a despertar para o tema.
“Quando fui chamado para trabalhar com IA na Dasa, em 2017, o foco da área era radiologia. Mas logo caminhamos para usar a IA em toda a rede de diagnósticos e, posteriormente, em toda companhia, desde a área financeira até, posteriormente, em hospitais e oncologia”, afirma Felipe Kitamura, Diretor de Inovação Aplicada e Inteligência Artificial da Dasa.
É importante frisar que a IA na Dasa é usada de maneira muito pragmática e aplicável: em qualquer projeto, são feitos testes e mensurações para checar o que pode ser aplicado em escala na rede em todo Brasil, gerando mais eficiência e contribuindo para a sustentabilidade do setor.
Diagnósticos feitos por IA já são realidade, otimizam tempo e melhoram eficácia
A Dasa possui alguns cases emblemáticos em diagnóstico, utilizados em grande escala em toda a rede. São exemplos que tangibilizam o ganho de eficiência e valor que esse tipo de tecnologia pode gerar para o paciente, segundo Felipe Kitamura:
Algoritmos de NLP
A Dasa utiliza algoritmos de NLP (Processamento de Linguagem Natural) para identificar pacientes que estão em gap de cuidados e acionar o médico responsável, alertando para a necessidade de retomada de exames e procedimentos.
São estabelecidas regras para análise de diversos laudos que identificam pelo menos 43 doenças em que não há dúvida da pertinência da próxima etapa do cuidado. Entre 6 e 10 mil laudos em todo o país são avaliados por dia.
Uma equipe de médicos é responsável pelo contato com o médico prescritor para alertá-lo sobre o achado e, caso necessário, o auxilia na navegação do paciente.
Quando um paciente que passou pela Dasa com um achado identificado por meio de NLP é alertado pelo seu médico, ele consegue dar o próximo passo no tratamento, em média, depois de 7 dias.
Quando ele não é alertado, o tempo é de 17 dias. Isso faz toda diferença na eficácia e melhor desfecho clínico do tratamento.
Aceleração de exames de ressonância magnética
O Projeto ACE utiliza um algoritmo de aprendizado profundo (deep learning) para reduzir os ruídos de imagem nos exames de ressonância magnética.
“Com a inovação, houve diminuição em 40% no tempo de realização dos exames, gerando melhor experiência e conforto aos pacientes (menos tempo dentro do aparelho e mais fácil agendamento), possibilitando dar conta de uma demanda reprimida sem a necessidade de aquisição de mais aparelhos, o que contribui para a redução de custo e sustentabilidade do setor de saúde”, detalha o Diretor de Inovação Aplicada e Inteligência Artificial da Dasa.
Hoje, esse algoritmo roda em 80 máquinas de ressonância magnética na rede Dasa.
Kardia
O Kardia, produto da parceria com a startup Neomed, é o serviço de eletrocardiogramas realizados nos hospitais da Dasa que ficam armazenados em nuvem e são filtrados por algoritmos de inteligência artificial.
Os que apresentam alterações no traçado são priorizados para o médico fazer o laudo, diminuindo o tempo de entrega de laudos para menos de 5 minutos.
O impacto nos custos e na experiência do cliente
A IA pode ter um impacto muito positivo para a sustentabilidade do setor de saúde. Quando se utiliza algoritmos para identificar doenças nos laudos e aciona o médico do paciente mais rapidamente, por exemplo, se encurta a jornada do cuidado e, consequentemente, o agravamento que uma doença como o câncer poderia ter.
“Essa fluidez acelera o tratamento e impacta positivamente no desfecho clínico do paciente, evitando complicações e mais tempo de internação”, comenta Felipe Kitamura.
Além disso, a IA já funciona como uma ferramenta importante de gestão, governança e otimização de recursos. A Dasa tem cases de parcerias com startups que exemplificam como a inteligência artificial contribui com a eficiência da gestão.
Um deles é com a Upflux, que utiliza algoritmos para a otimização do tempo de entrega dos resultados diagnósticos para diversos clientes, por meio da tecnologia conhecida por Process Mining.
“O trabalho começou na anatomia patológica, utilizando a IA para promover a visibilidade e a identificação de pontos de melhoria de cada etapa do processo, desde o recebimento da amostra até a análise médica, reduzindo a variabilidade da jornada, aumentando a produtividade das equipes e minimizando o tempo total de atendimento”, completa o executivo.
Os principais pontos de atenção
Felipe Kitamura conta que para a inteligência artificial ser aplicada em totalidade e em condições ideais é necessário verificar algumas questões frequentemente.
“Temos que garantir que o algoritmo utilizado, seja qualquer for a área, não perca a acurácia ao longo do tempo, já que seu bom funcionamento depende da qualidade dos dados utilizados”, explica.
Outro desafio elencado pelo profissional é a mudança de cultura de toda a cadeia de saúde, que precisa incorporar processos para que a IA opere em favor do paciente.
“Por último, cito a necessidade de proteção integral dos dados utilizados pelos pacientes. Na Dasa, temos um time jurídico e de segurança da informação para garantir a privacidade de todas as informações, seguindo a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)”, acrescenta.
2024 vem com tudo
A evolução da inteligência artificial ocorre de forma cada vez mais acelerada. Houve um grande marco de tecnologia no ano passado, que foi o lançamento para o grande público do ChatGPT, tangibilizando para o mundo as potencialidades da IA generativa.
Já no segmento da saúde, a Dasa já comprovou que a inovação, além de auxiliar nos diagnósticos feitos por IA, tem grande utilidade ao:
- Estruturar dados médicos não-estruturados;
- Resumir o histórico clínico de pacientes;
- Documentar consultas.
“Para isso, basta o programa ouvir a conversa entre médico e paciente para fazer o texto da receita ou do resumo clínico da forma que o próprio médico faria, sempre com cuidado aos dados e à confidencialidade médico-paciente”, frisa Felipe Kitamura.
“Todos esses exemplos reduzem o tempo do médico na frente do computador, que é apontado como um dos principais fatores de fadiga por esses profissionais. Além disso, amplia o tempo de contato do profissional com o paciente, contribuindo para uma Medicina mais humana”, finaliza.
