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MEDICUS EX MACHINA: O FUTURO DO MÉDICO E DA MÁQUINA II

por em 18/03/2019 em Ciência, Notícias, Tecnologia | Nenhum comentário

MEDICUS EX MACHINA: O FUTURO DO MÉDICO E DA MÁQUINA II

Sobre os médicos e as máquinas

No texto anterior tivemos uma abordagem filosófica sobre o tema e chegamos à conclusão de que médicos continuarão existindo e a I.A é apenas, o que não é pouco, sua próxima ferramenta.

Primeiro temos que entender a principal motivação da medicina em usar uma I.A: ganho significativo de eficiência, ou como alguns gostam de definir, medicina de alta performance. Em todo o mundo os gastos com saúde aumentam exponencialmente sem um ganho equivalente na saúde da população, principalmente nos EUA. O que nos leva a concluir que estamos trabalhando com um sistema muito dispendioso e que entrega resultados aquém do esperado. A solução é remodelar a forma como praticamos a medicina para extrair dos dados que dispomos e da tecnologia prognóstica, diagnóstica e terapêutica que possuímos o resultado mais preciso e menos oneroso possível. É nesse ponto que introduzimos a I.A., com ela podemos extrair o máximo dos nossos recursos.

Dessa maneira devemos pensar como as duas inteligências, humana e artificial, se complementam ao trabalhar juntas. É consenso que essa combinação produz os melhores resultados.

fonte: Nature Medicine, vol. 25, jan. 2019, 44–56

Nos estudos conduzidos até agora, a I.A tem demonstrado capacidade sobre-humana para: reconhecer padrões, trabalhar com múltiplas variáveis retrospectivamente a ponto de conseguir fazer previsões, analisar quantidades enormes de dados e tirar soluções precisas para problemas, modelar sistemas complexos e a partir daí simular diversas intervenções nos mesmos, monitorar em tempo real múltiplos parâmetros e sugerir intervenções quando os mesmos demonstram anomalias.

A partir de um exemplo simples a seguir vamos entender qual o papel do homem ao utilizar a máquina.

Pensemos em um paciente com suspeita de câncer de pele encaminhado para um dermatologista pelo médico de saúde da família. O dermatologista pode usar um software inteligente para analisar a alteração na pele e com uma precisão absurda definir se é mesmo suspeita de câncer e qual o tipo mais provável. Ele então realiza a cirurgia conforme o tipo sugerido, com margens garantidas em tempo real por um segundo software na sala cirúrgica. Encaminha para o patologista. Este usa um terceiro software para analisar o material extraído tanto microscopicamente, para as características celulares, quanto bioquimicamente para as características genéticas do câncer em questão, tendo o resultado instantaneamente. Este encaminha então para o oncologista que usa um quarto software para lhe auxiliar dentre as centenas de quimioterápicos possíveis qual é o tratamento que, sozinho ou em combinação, tenha o menor custo, maior chance de cura e a menor chance de efeitos colaterais. Ao fim do tratamento, o mesmo oncologista usa um quinto software para analisar a probabilidade deste paciente ter outro câncer de pele conforme: idade, sexo, local de moradia, genoma, hábitos sociais, viagens e condição econômica. E, por fim, após a alta, baseado no risco estimado, o médico da família pode usar um sexto software instalado no smartphone do paciente. Este lhe avisa em tempo real de manchas estranhas no corpo do mesmo, baseado em selfies de corpo todo tiradas pelo próprio paciente na sua casa. Em caso de alerta de lesão suspeita o médico da família encaminha novamente para o dermatologista.

O atento leitor irá perceber que nesse caso relativamente simples foram utilizados 6 algoritmos diferentes, todos numa ordem específica. Sendo que um algoritmo não realiza a função do outro e depende que todos sejam indicados da maneira correta e na ordem correta para que o resultado do seguinte não seja comprometido.

Algoritmos inteligentes são superespecialistas (e você reclamando que seu ortopedista só opera joelho) sendo projetados para realizar uma função muito, muito restrita. Assim o médico é necessário não só para definir quais os melhores algoritmos a serem utilizados em cada caso clínico, mas também em que ordem e combinação.

Mas ainda precisou de 4 médicos diferentes? Qual o sentido de ter I.A se ainda precisa de tanto médico? E por que mesmo ainda precisamos de médicos nesse sistema altamente eficiente?

Podemos começar pelo papel do especialista, no exemplo representado pelo dermatologista. Todas as I.A em desenvolvimento, por mais incríveis que sejam, em um cenário clínico real precisam da validação de um humano altamente treinado e experiente na área para qual a I.A foi desenvolvida. Qual o sentido disso? Em primeiro lugar para garantir a qualidade do input. Existe um principio na utilização de um algoritmo inteligente onde lixo só produz lixo. O Dermatologista seria a garantia que seria analisada a lesão correta, da maneira correta no paciente correto. Em segundo lugar, o especialista garante a auditoria do output, nem mesmo o algoritmo possui 100% de acerto. Em um cenário real uma medicação que foi excepcional nos testes em laboratório, pode apresentar falhas inesperadas ao longo da prática clínica. O mesmo pode ocorrer com uma I.A, cabendo ao expert identificar essa falha e evitar que milhares de pessoas sejam prejudicadas, porque se um médico mal qualificado é danoso, imagine uma I.A defeituosa responsável por diagnósticos implantada em escala global. O humano também define o passo seguinte, que no exemplo é a cirurgia, um algoritmo altamente eficiente em analisar padrões na pele dificilmente vai manter a mesma eficiência em ditar a terapêutica, pela diferença de variáveis envolvidas.

E como a I.A tornou a medicina mais eficiente para o Dermatologista? Podemos começar pela agilidade em tipificar o tumor observado e pela precisão no reconhecimento do padrão. Enquanto o especialista sozinho talvez demorasse alguns bons minutos com uma lupa analisando a mancha de pele, com uma boa chance de ter um certo grau de dúvida, algoritmo pode fazer o mesmo em segundos ainda por cima expondo o processo utilizado para a classificação da lesão. Outro ganho de eficiência no exemplo exposto é o algoritmo que identifica as margens da cirurgia livres de tumor, o que é extremante importante para chance de cura. Por vezes dependendo do tamanho e tipo do tumor, o especialista na dúvida, lança mão de equipamentos e avaliações de colegas que acabam alongando o procedimento. Esse algoritmo garante uma cirurgia mais rápida, com uma ferida menor, o que facilita a reconstrução da mesma, e uma maior chance de cura pela segurança proporcionada na total extirpação do câncer.

A participação humana seguinte a ser analisada é a do Patologista. Ele representa os médicos que trabalham com padrões bem estabelecidos a serem reconhecidos, assim como os radiologistas. Teoricamente, por ser uma atividade puramente técnica, o profissional poderia ser completamente descartado não é mesmo? Estudos neste campo demonstram que, quando um especialista humano trabalha em colaboração com uma I.A, os resultados são melhores do que quando ambos trabalham sozinhos. Provavelmente porque o humano garante a qualidade do input como já mencionamos, além de corrigir possíveis falhas do output. O algoritmo por sua vez funciona como um expansor da capacidade visual humana, ao identificar e focalizar em um exame pontos chaves a serem avaliados, além de acessar e avaliar dados antes não disponíveis para o patologista, como características genéticas do tumor, acelerando o processo diagnóstico, que levaria horas para segundos.

O oncologista representa os médicos que lidam com doenças crônicas, raras ou com múltiplas opções de tratamento que funcionam melhor quando personalizados para cada paciente. Se temos um algoritmo inteligente o suficiente para escolher um tratamento, ele ainda precisa de back up humano? Perceba que o algoritmo não possui empatia.  Ele não entende que um paciente no meio do tratamento pode perder o plano de saúde; que a medicação indicada pode faltar no meio do tratamento por displicência do poder público; que o paciente pode se recusar a fazer o tratamento por que irá perder o cabelo. Aí entra o fator humano, que irá readequar o tratamento de acordo coma mudança abrupta das condições socioeconômicas, que irá exigir do poder público a compra dos medicamentos, irá convencer o paciente a aderir o tratamento e acolhê-lo para que se mantenha nele (Médico raiz!). Além disso o médico humano pode compilar e avaliar estatisticamente ao longo do tempo o desfecho de todos os pacientes com tratamentos sugeridos pelo algoritmo. Tendo esses dados em mãos, ele pode tirar conclusões sobre o real impacto do algoritmo na prática clínica além de sugerir melhorias. A medicina científica também progride baseada na controvérsia, e a controvérsia é algo exclusivamente humano.

E o que o algoritmo fez pelo oncologista? Este é um cenário com dezenas de subtipos clínicos para a mesma doença, com centenas de tratamentos possíveis onde podem existir inúmeras repostas terapêuticas do cruzamento dessas variáveis, sem falar das interações medicamentosas e efeitos colaterais. Temos um grande trunfo ao possuir um software que faça modelos químicos dessas medicações, modelos biológicos dessas doenças, simule tudo isso e ainda por cima adeque as características únicas desse paciente. É algo impressionante e que nenhuma mente humana sozinha consegue fazer de maneira rápida e eficiente. A nossa I.A personalizou o tratamento com a maior chance possível de cura pelo menor custo, com o menor risco de efeitos colaterais. Temos ainda a I.A treinada retrospectivamente com milhares de casos similares que calcula, baseada em fatores ambientais, da doença e do paciente, a chance de desenvolver novamente um tumor de pele. Com ela o oncologista pode planejar todo um acompanhamento a longo prazo direcionado para o nosso paciente.

Na sequência, tendo uma importância enorme, temos o médico da família. Ele representa os médicos envolvidos na área da saúde pública, os que são responsáveis pelas políticas públicas de saúde, desde o seu projeto, a sua implementação e seguimento. No nosso exemplo ele seria uma figura de liderança. Ele avaliaria se as previsões de risco feitas pelo software do oncologista são compatíveis com a realidade epidemiológica da sua população ao longo do tempo. Ele faria o monitoramento do app inteligente de uso pessoal do paciente, evitando que o mesmo negligencie alertas da I.A para uma nova lesão suspeita, ou uma recidiva da antiga. Ou evitaria consultas desnecessárias com o especialista caso o sistema alertasse diante de uma lesão claramente não suspeita, evitando gastos desnecessários. Esse médico da família turbinado ainda poderia averiguar junto aos colegas médicos do exemplo, se todos os sistemas utilizados por eles não tiveram em sua origem uma reprodução dos vícios amostrais humanos. Imagine que ele é responsável por uma área quilombola no interior do Maranhão e todo os sistemas foram treinados com milhares de casos de homens brancos caucasianos da costa leste americana. Lá se vai nossa eficiência. Esse médico da família ainda pode se responsabilizar justamente por produzir e alimentar um banco de dados epidemiológicos de alta qualidade sobre sua população minoritária, disponível para o desenvolvedor de algoritmos que irá fornecer justo os sistemas do exemplo para atender o seu distinto paciente. Ele deve garantir inclusive a existência de um prontuário digital, criptografado, adequadamente atualizado, com todos os dados sócio econômicos, culturais, ambientais e genéticos do nosso paciente do exemplo a ser compartilhado por médicos e máquinas por um canal seguro.

Esse paladino da saúde pública deve ainda exigir do poder público que haja igualdade da disponibilidade da medicina de alta performance para todos, independente da sua condição financeira. Ou o abismo já existente entre a saúde de ricos e pobres será ampliado a proporções de uma Fossa das Marianas.

E com tanta responsabilidade adquirida, o que o nosso herói da saúde pública ganhou com I.A além de muito trabalho? Diminuição da chance de hospitalização prolongada, deformidades e mortalidade do nosso querido paciente do tumor de pele.

Esse exemplo apresentou apenas algumas das futuras aplicações da I.A na medicina. Como anteriormente exposto o objetivo do texto não é o aprofundamento nos aspectos técnicos da programação, funcionamento e aplicação dessa nova ferramenta. Deixarei alguns artigos para quem quiser ir além nesse ponto.

Minha intenção foi expor o principal objetivo dos desenvolvedores dessa fascinante tecnologia: um novo salto no paradigma médico através da colaboração entre a inteligência humana e a inteligência artificial.

Espero que eu tenha deixado claro que humanos são necessários para: garantir e avaliar a qualidade dos resultados, a defesa de princípios éticos na aplicação clínica real, a distribuição política adequada dos benefícios a saúde em todas as camadas sociais, na manutenção de uma lógica humana na busca pela saúde.

A maior parte dessa tecnologia ainda é experimental. Portanto como todo novo conhecimento que envolve vidas humanas, antes de ser levado para o cotidiano da medicina, ainda possui um caminho considerável de: estudos rigorosos, publicações em revistas para ser exposto a controvérsia, validação clínica controlada. Vai que produzem uma skynet não é mesmo?

Encerro o texto com a tranquilidade de quem, para continuar trabalhando daqui a 30 anos, vai ter que aprender tudo que não aprendeu sobre programação nos últimos 30. Núcleo do Deviante de informática aceito aulas particulares.

REFERÊNCIAS:

https://www.metabolismjournal.com/article/S0026-0495(17)30015-X/fulltext

https://www.forbes.com/sites/robertpearl/2018/03/13/artificial-intelligence-in-healthcare/#5926d8f91d75

https://www.amjmed.com/article/S0002-9343(19)30120-2/fulltext

https://www.nature.com/articles/s41591-018-0300-7

https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/omi.2019.0003?rfr_dat=cr_pub%3Dpubmed&url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori%3Arid%3Acrossref.org&journalCode=omi

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