Em 1950, Issac Asimov postulou as leis da robótica: 1. um robô não pode ferir um humano ou permitir que um humano sofra algum mal; 2. os robôs devem obedecer às ordens dos humanos, exceto nos casos em que essas ordens entrem em conflito com a primeira lei; 3. um robô deve proteger sua própria existência, desde que não entre em conflito com as leis anteriores. Essas leis foram escritos no livro Eu, robô. Que também virou filme em 2004, homônimo.
Na década de 1980, Moravec postulou seu Paradoxo dizendo: “ ao contrário das suposições tradicionais da robótica e inteligência artificial(IA), o raciocínio requer muito pouca computação, mas as habilidades sensório-motoras e de percepção exigem enormes recursos computacionais”. Em outras palavras, “é comparativamente fácil fazer os computadores exibirem desempenho de nível adulto em testes de inteligência ou jogar damas, e difícil ou impossível dar-lhes as habilidades de uma criança de um ano quando se trata de percepção e mobilidade”.
Já em 2022, a @OpenAI lançou o ChatGPT, uma ferramenta para processamento de linguagem natural, ou LLM(large language model). Desse dia em diante, pipocam diariamente centenas de novas ferramentas e plataformas de IA diariamente.
E não paramos! A @Evolving_AI lançou #Figure 1. Que, ao meu ponto de vista, é ao mesmo tempo surpreendentemente e assustador. Mas, o que isso teria relação com a Medicina, com a saúde, já que sou médico? Bem, tem muito.
Ao redor do mundo, a escassez de profissionais da saúde é grande e só aumenta. Claro que estamos longe de um “Figure 1” empático, mas será que esse ser no vídeo já não teria um papel na saúde? Creio que em muitas tarefas diárias de um hospital, por exemplo, ghaceria espaço. Não substituindo enfermeiros e profissionais em tarefas que exijam um “Toque de Médico”, mas auxiliando em tarefas mais mecânicas. Empatia é própria do ser humano. E, será quechegaremos um dia a um robô empático?
Deixe aí sua opinião para criar ainda mais polêmica na relação Humano-robôs.
Seguindo um texto que já está em nosso blogue, apresento mais um sobre a ação da Inteligência Artificial na prática clínica.
A carga burocrática imposta por planos de saúde e mesmo pela atividade médica em si, tomam cerca de 60% do tempo de uma consulta médica. Todos saem desgostosos. Pacientes que alegam que a consulta foi muito rápida. Médicos exaustos devido ao tempo perdido ao preencher guias, formulários para consultas e procedimentos. Perde a relação médico paciente.
E se conseguíssemos otimizar o preenchimento de formulários médicos, deixando mais tempo para a conversa(anamnese) e exame físico durante a consulta?
Pois bem, já podemos acreditar que esse futuro já chegou. O uso da Inteligência Artificial(IA) e os tão conhecidos modelos de linguagem(LLMs) tipo ChatGPT já estão sendo empregados com essa finalidade.
Essa solução já existe. O Dragon Ambient eXperience (DAX), solução da empresa Nuance, grava conversas entre pacientes e profissionais de saúde de forma contínua e segura por meio de um smartphone ou tablet, criando imediatamente uma nota totalmente formatada e completa no prontuário médico. Através da solução de inteligência clínica ambiente (ACI, sigla em inglês para ambient clinical intelligence), uma tecnologia que emprega IA generativa para otimização na coleta de informações.
Acredita-se que com os médicos bem informados e preparados, os resultados falarão por si mesmos, mas os desafios são grandes. Para diminuí-los, quatro medidas precisam ser consideradas para a implementação bem-sucedida da ACI em um sistema de saúde:
Ter uma estratégia para ajudar os médicos a se adaptarem às mudanças. A tecnologia ACI, por si, é fácil de implementar, mas a adaptação pode ser desafiadora para os médicos. Para tanto, um plano claro para ajudá-los com o novo sistema e integrá-lo ao trabalho diário. Com treinamento, demonstração e suporte contínuo, a adoção tornaria-se mais fácil
Apresentar os benefícios. Os médicos precisam entender como a ACI pode melhorar sua prática clínica, economizando tempo, reduzindo a carga administrativa e permitindo que eles se concentrem mais nos pacientes.
Envolver os líderes clínicos. Eles podem auxiliar com orientações, compartilhamento de experiências positivas e incentivar a adoção. Além disso, médicos em grupos de discussão ou comitês pode ajudar a obter feedbacks valiosos.
Avalie continuamente o progresso. Ao manter vigilância na implementação da ACI é possível identificar desafios e fazer ajustes conforme necessário. A colaboração contínua entre os médicos, líderes clínicos e equipes de TI é essencial para o sucesso a longo prazo.
Logo, para alcançar uma implementação bem-sucedida da ACI, é essencial combinar estratégia, comunicação eficaz e colaboração entre médicos, líderes clínicos e equipes de TI. A ACI, quando implementada corretamente, tem o potencial de transformar a experiência dos médicos e aprimorar a qualidade do atendimento ao paciente. A integração adequada dessas tecnologias não só otimiza o atendimento, mas também aumenta a satisfação dos médicos, tornando-os menos propensos a retornar aos métodos convencionais.
Quando li o livro A Decodificadora de #WalterIsaacson em 2022, notei que a união de duas de minhas paixões, Medicina e tecnologia, estavam se aproximando muito.
O livro é um biografia de #JenniferDoudna e uma história sobre a CRISPR. Método de edição genética que tinha a intenção, em 2012, de descobrir medicamentos para tratamento de doenças de caráter genético.
Ainda em 2022, estive na U.C. Berkeley e visitei o Free Spech Movemnte Cafê, onde parte do livro transcorre, e o prédio onde se encontra o Innovative Genomics Center. Centro criado por Jennifer Doudna em Berkeley.
Após o livro, estudei bastante sobre o assunto, dei uma palestra na #UPF, onde leciono na disciplina Medicina Digital, sobre o assunto em 2023.
Uma das linhas de pesquisa mais promissoras em doenças a serem tratadas por edição genética é a Anemia Falciforme. Uma doença que afeta mais a população afro-descendente, que causa episódios de dores musculares intensas e tem uma expetativa de vida de 53 anos. Afeta 1:4000 norte-americanos com ancestralidade africana.
A anemia falciforme, nome dado a alteração na forma das hemácias que passam a serem produzidas com a forma de foice, é causada por herança de duas cópias de um dos genes que fabricam a hemoglobina, célula que transporta o oxigênio para os órgãos. E essa é a principal “vantagem”da doença. Ela tem causa monogenética e, com uma “simples” edição genética no DNA na médula óssea, pode-se curar a doença.
Essa notícia é sensacional! O laboratório Vertex Pharmaceuticals foi a primeira empresa a ter aprovação do FDA para tratamento.
Só que as boas notícias acabam por aí. O custo do tratamento terá um preço entre 2 e 3 milhões de dólares. CADA tratamento. Outro grande problema é que, pelo menos por enquanto, o laboratório não pretende levar seu tratamento até a região mais endêmica do mundo em Anemia Falciforme, a África.
Muito ainda precisa ser feito para que a haja uma Medicina de qualidade e mundialmente bem distribuída. A saúde precisa ser a ciência melhor distribuída e mais universal de todas.
O ano de 2023 será lembrado por muito tempo. A Inteligência Artificial (IA) mudou nosso olhar em praticamente todas as áreas. Na medicina, não foi diferente. Em recente publicação, IA em associação a smartwatches foi mais precisa no diagnóstico de depressão que médicos.
Sabe-se que 20% dos norteamericanos tiveram diagnóstico de depressão pelo menos uma vez em suas vidas. No mundo, cerca de 300 milhões de pessoas estão em tratamento para depressão atualmente. Números tão alarmantes que a Organização Mundial da Saúde declarou a depressão como a causa principal de depreciação na saúde mundial.
O diagnóstico de depressão é tão difícil que médicos generalistas detectam-na em cerca de 50% dos casos apenas. Por quê? Simplesmente por que não há um método de imagem ou exame laboratorial para corroborar o diagnóstico.
E, para aqueles corretamente diagnosticados, as opções terapêuticas são variadas: medicamentos, psicoterapia e, inclusive, mudanças no estilo de vida. E, embora bem tratadas, as respostas são as mais variadas possíveis e fica difícil estabelecer metas de tratamentos.
Nesse recente estudo, wearables foram utilizados para pesquisar suas capacidades em predizer e diagnosticar depressão. Os smartwatches são especificamente úteis por fornecerem dados como frequência cardíaca, contagem de passos, taxa metabólica, dados sobre sono e interação social.
Nessa revisão sistemática, foram incluídos 54 artigos e concluiu que a IA pode detectar pacientes com e sem depressão num percentual entre 70 a 89%. O desempenho em detectar e predizer depressão foi melhor do que predizer respostas ao tratamento.
O uso de IA e smartwatches ainda está no começo e não deve, sobremaneira, substituir tratamento médico, mas abre portas para se tornar mais uma ferramenta no arsenal médico em prol da saúde mental de seus pacientes.
Como os Ciclos de Inovação podem ser replicados na saúde?
Sou um apaixonado pelos gráficos da @VisualCapitalist.
Hoje, fugindo um pouco das inovações tecnológicas na saúde, mas nem tanto já que elas acompanham outras evoluções, decidi fazer uma releitura dessa publicação de 2021(muito curioso para ler uma atualização após pandemia e #IAGenerativa).
Em 1942, o economista @JosephSchumpeter criou o termo “#DestruiçãoCriativa”. A teoria estudada foi a relação das inovações com long-waves business cycles(ciclos de negócios de ondas longas).
Para o autor, as inovações tecnológicas impulsionam o crescimento econômico e melhoram os padrões de qualidade de vida.
Entretanto, em cada nova onda há o aparecimento de monopólios, especialmente nas fases de subida de cada onda, onde surgem os grandes players que produzem grandes fortunas, eliminam rivais e estabelecem #fossoseconômicos.
Na saúde, não há muita diferença. Embora tenhamos sinais generalizados de uma indústria “indisciplinada” – resultados de qualidade variável, padronização limitada, baixa transparência e manipulações de preços não fiscalizados. De muitas maneiras, a indústria se assemelha melhor às fases fundamentais e catalisadoras pelas quais a maioria das indústrias passou durante a década de 1900.
As inovações na área da saúde combateram uma epidemia de HIV, tornando-a uma doença quase curável. Os avanços na genética permitiram tratamentos individualizados contra o câncer e alimentaram as inovações sem precedentes nas vacinas de mRNA durante a pandemia de COVID. Ainda assim, as inovações tecnológicas e operacionais podem ser resistentes à escala e o ritmo de adoção tem sido significativamente mais lento do que em outros setores.
É importante ressaltar que essas inovações não levaram a uma qualidade consistente ou a custos mais baixos para pacientes e consumidores. Os gastos com saúde cresceram quase o dobro do ritmo do resto da economia. Os custos per capita cresceram cerca 7 vezes nos últimos 40 anos. Os resultados médicos são variáveis. Infelizmente, os gastos mais altos não levaram a melhores resultados. Nos EUA, por exemplo, onde os gastos per capita são astronômicos, U$12.555, se comprados com a média mundial, U$6.414, atingiram, neste ano, a expectativa de vida americana de 2 décadas atrás, 76, anos. Esses dados são independentes à pandemia da COVID-19.
A digitalização da saúde urge! E Ruge! A democratização das inovações e sua ampla adoção devem ser aceleradas para que resultados como o americano mencionado acima, não se repliquem.
A saúde do século XXI deve ser: Prevenível, Personalizada, Proativa, Preditiva e Participativa (5Ps da saúde preditiva)
Na Medicina, nada é mais importante que o sigilo médico. Ele consiste em um acordo entre médico e paciente que estabelece que durante o tratamento(p. ex. consulta, cirurgia), o médico deve proteger todos os dados de seus pacientes. Ele está bem estabelecido em uma Resolução do Conselho Federal de Medicina(CFM) e, mais recentemente, na LGPD.
Dito isso, vamos a nova ferramenta lançada recentemente pela OpenAI, criadora do ChatGPT.
“A empresa de saúde digital @HintHealth anunciou um produto em colaboração com a OpenAI que permitirá que os médicos registrem uma consulta, transcrevam automaticamente as anotações e, dela, gerem um resumo que pode ser incorporado diretamente no registro médico do paciente.”
E por que eu, paciente, aceitaria o uso de Inteligência Artificial(IA) na minha consulta médica? Por que você não quer que seu médico esteja cansado e estressado, certo? O burnout médico, segundo estudo publicado no Mayo Clinic Proceedings, está nos maiores índices entre médicos dos EUA. Em 2021, atingiu 62,8%, em comparação com 38,2% em 2020, 43,9% em 2017, 54,4% em 2014 e 45,5% em 2011.
Além disso, mais de 50% do tempo do atendimento médico fica para preenchimento de documentos e relatórios segundo a AMA(American Medical Association). Aqui no Brasil não está diferente.
É humanamente impossível um médico prestar o melhor atendimento com todas essas atividades burocráticas e ainda com excesso de trabalho.
Por isso, é importante ter em mente que a IA estar ouvindo sua próxima consulta médica pode ser benéfica, sem que a relação médico-paciente seja quebrada. Como? Com IAs Generativas, tipo ChatGPT, o médico pode se dedicar mais ao paciente durante a consulta, por exemplo, sem precisar ficar escrevendo no seu computador, mas há questões que precisam ficar claras. Primeiro, o paciente precisa estar ciente que uma ferramenta de IA está sendo usada em sua consulta. O médico tem a obrigação de garantir sigilo médico e lhe questionar se você, paciente, concede autorização para o uso dessa tecnologia.
Empresas como @GlassHealth , acreditam que poderiam reduzir drasticamente o preenchimento da “papelada” que os médicos enfrentam em suas vidas diárias e melhorar drasticamente a relação paciente-médico. Essa ferramenta que utiliza IA, nada mais é do que um “tradutor” de voz para escrita, um tipo de OCR(Optical Character Recognition) para áudio. Ainda há muito receio da atuação desses softwares quando se verifica a necessidade de “tomar uma decisão”(decision-making), mas essas empresas estão trabalhando para provar a segurança e eficácia dessas ferramentas.
Então, ganhamos muito com médicos assistidos pela IA e podemos perder um pouco de nossa privacidade em troca.
O futuro da Medicina, com certeza, está fortemente ligado com a Inteligência Artificial(IA). Embora já não seja novidade da atuação da IA na Medicina, de forma mais pontual, ela ainda não debutou. Com aparições discretas, mas impactantes, ainda não foi obtido uma única ferramenta que possa ser expandida da população estudada ou mesmo do local(p. ex. hospital, país).
Em dezembro de 2022, o mundo foi chacoalhado pelo ChatGPT. Um ‘Grande Modelo de Linguagem'(Large Language Model(LLM), em sua sigla em inglês) que se tornou a aplicação que mais rapidamente se adentrou os lares do mundo. Em janeiro de 2023, apenas 2 meses após seu lançamento, atingiu mais de 100 milhões de usuários, cerca de 13 milhões por dia.
Os LLMs são modelos de linguagem treinados com bilhões ou trilhões de dados em texto para que interajam e gerem textos em padrões “humanos”. Diferem-se portanto, dos modelos de Deep Learning(Aprendizado Profundo) e do Machine Learning(Aprendizado de Máquina) que geralmente respondem a uma tarefa em específica a qual foram treinados.
Um sistema multimodal pode processar e interpretar múltiplos tipos diferentes de dados, como: texto, imagem, áudio, vídeo. Podem inclusive fazê-lo de forma simultânea.
A Medicina, por si, é multimodal. Os médicos e profissionais da saúde são multimodais. Pois vejamos, ao atendermos um paciente, além da anamnese e exame físico, interpretamos diversos tipos de exames, de imagem, laboratoriais. Ainda estamos muito à frente da IA dos algoritmos, unimodal que são as IAs que temos na Medicina hoje em dia.
Os modelos unimodais têm e terão seu papel, mas a tendência é que uma boa parcela deles se torne multimodal, caso contrário, a IA não poderá contribuir significativamente na saúde.
Alguns dos benefícios que o sistema multimodal nos trará:
1. análise e interpretação de diferentes tipos de conteúdo, como análise de textos médicos que contribuirá com aumento na resolutibilidade de casos, especialmente os mais complexos;
2. análise de imagens: além de analisar, poderá gerar anotações que contribuirão em áreas como patologia, oftalmologia;
3. análise de conteúdo médico como revisão de literatura e pesquisas, contribuição da tomada de decisões;
4. quebra na barreira da linguagem entre profissionais da saúde e pacientes, num mundo globalizado, é de extrema importância.
E, finalmente quando a interoperabilidade, a tão sonhada “open health” aparecer, os LLMs multimodais poderão combinar todos os sistemas multimodais hospitalares e dos sistemas de saúde, trazendo para os pacientes uma saúde mais segura, mais humana e personalizada.
Dois-terços dos médicos canadenses ainda usam FAX para comunicação com seus pares. Segundo o ministro da saúde canadense, são cerca de 152 milhões ao ano, mas por quê?
A IA terá um impacto enorme na área da saúde. Maior do que em qualquer outro setor.
O setor da saúde corresponde a cerca de 20% da economia americana, mas apenas uma das 100 maiores empresas públicas de software é uma empresa de saúde. Em relatório recente, #Mckinsey afirmou o impacto na adoção e uso da IA será entre US$ 2,6T e US$ 4,4T em valor econômico anual.
As empresas bem-sucedidas de software de saúde são negócios incríveis, mas são poucas. A saúde como indústria tem sido lenta para adotar tecnologia. Nunca canso de citar dr #EricTopol em seu maravilhoso e vanguardista livro #DeepMedicine: “”A maioria dos setores industriais do mundo já está na Quarta Revolução Industrial, que está centrada no uso da IA, a medicina ainda está presa na fase inicial da terceira, que viu o primeiro uso generalizado de computadores e eletrônicos.”
Assim como os mercados emergentes passaram diretamente do uso de dinheiro físico para pagamentos móveis (cartões de crédito, PIX), a saúde vai passar diretamente de máquinas de fax para IA (software vertical tradicional “leapfrogging”).
“We believe that any new technology has to be 10 times better to successfully displace the last one – marginal improvements are not worth the effort. Enterprise software struggled to clean this 10x bar in the health area; AI clears it easily.”
Essa revolução começará com os casos de uso não clínicos. A IA assumirá o trabalho de call centers, agendamentos de consultas e exames, autorização prévia de procedimentos médicos, codificação médica, enfim, parte burocrática da saúde que hoje consomem 60% do tempo dos médicos, mas a revolução clínica não está muito atrás.
A IA já foi aprovada no exame para licença médica americana. Já é capaz de interpretar mamografias tão bem como um radiologista. Em breve, a precisão da IA no diagnóstico de problemas médicos e na recomendação de planos de tratamento superará os seres humanos. Todo médico terá um copiloto de IA ajudando-o. Leis e normas regulatórias estão e devem estar presentes para trazer a IA clínica ao mercado.
Dentre os maiores desafios na área da saúde são (1) acesso – não há médicos capacitamos suficientes para fornecer cuidados a todos os que necessitam (não esqueçamos do #burnout dos profissionais da área da saúde) e (2) o custo – o custo na saúde não pára de subir, em grande parte por causa do aumento dos custos trabalhistas.
A IA resolverá esses dois problemas.
Quando se trata de acesso, as pessoas não terão que esperar meses para obter cuidados de qualidade. À medida que a IA melhora, cada pessoa terá um médico de IA de classe mundial no bolso, abrangendo todas as especialidades médicas. Os diagnósticos virão meses antes, permitindo intervenções aceleradas e guiadas por IA por médicos que concentram seu tempo de maneiras mais impactantes. Numa Medicina Preventiva, Personalizada, Preditiva e Participativa.
Quando se trata de custo, a IA diminuirá radicalmente os gastos, mudando os cuidados de serviços totalmente humanos para serviços incrementados por IA. Observe que isso não é verdade em indústrias que já são orientadas por software – a IA é mais cara do que o SaaS corporativo, mas é muito mais barata do que os serviços humanos. A IA nos ajudará a alcançar um futuro em que todas as pessoas possam pagar por cuidados médicos de classe mundial.
Nas últimas décadas, quase todas as principais indústrias foram grandemente potencializadas pela tecnologia. A saúde é o maior prêmio que resta. Sabemos que o ciclo de hype da IA já atingiu a área de saúde antes, mas estamos empolgados com a sobreposição atual de disponibilidade de dados, modelos de fundação pública e interesse generalizado. E como já dissemos antes, as empresas mais impactantes são construídas na fronteira e a saúde é a próxima fronteira.
Então, para qualquer cético que duvide que a IA terá o maior impacto na saúde, aqui está o que temos a dizer:
Encontre-nos outra indústria onde a IA possa resolver os dois maiores desafios da indústria e salvar inúmeras vidas ao longo do caminho. Vamos esperar.
Enquanto isso, investiremos no futuro para que possamos contar histórias aos nossos netos sobre os painéis em aparelhos de fax em nossos dias.
Muito Além do Estetoscópio: a fusão entre saúde e tecnologias 
