A influência da inteligência artificial na indústria da saúde será significativa, resultando em decisões médicas mais precisas, previsão aprimorada de diagnósticos e redução no tempo de pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos. No entanto, para alcançar esses avanços, o Brasil precisa progredir em áreas ainda pouco desenvolvidas, como a regulamentação da tecnologia e o desenvolvimento da literacia de dados na sociedade. Essas foram algumas das conclusões tiradas por especialistas do mercado que se reuniram hoje, no terceiro dia do International Innovation Seminar, um evento de inovação organizado pelo Insper, que ocorre até amanhã (31) na sede do instituto em São Paulo.
Beneficios da I.A para empresas farmaceuticas e hospitais
A abertura da primeira sessão do dia foi feita por Irène Foglierini, professora de Procurement and Supply Chain na ESCP Business School e presidente do comitê de compras da APHP, uma associação que congrega 39 hospitais públicos em Paris. Irène observou que o setor de saúde investiu US$ 6,1 bilhões (R$ 30,3 bilhões) em IA no ano passado e destacou os benefícios da tecnologia para as empresas farmacêuticas e hospitais.
Ela apontou que o número de patentes tem diminuído e as empresas farmacêuticas estão em busca de novos medicamentos. Irène explicou: “Hoje, são necessários de 9 a 16 anos de pesquisa e desenvolvimento para trazer um novo medicamento ao mercado. A inteligência artificial tem o potencial de encurtar esse período, otimizando a análise de dados nos estudos.”
Irène citou várias aplicações da IA no setor, incluindo a análise de dados clínicos, a previsão de efeitos colaterais de medicamentos, aprimoramento no diagnóstico e a gestão da cadeia de abastecimento.
No contexto hospitalar, Irène ressaltou casos em que a IA melhora a qualidade das decisões médicas, como na avaliação de exames de imagem. “A inteligência artificial consegue identificar problemas que poderiam passar despercebidos pelo olho humano, analisando múltiplos pontos de dados para diferenciar entre diferentes doenças. Isso é particularmente útil em mamografias, onde é desafiador identificar estágios iniciais de câncer de mama. Com machine learning e análise de dados, é possível realizar exames mais informativos.”
Ela também mencionou testes laboratoriais mais precisos e o potencial de robôs inteligentes nas salas de cirurgia, embora o alto custo de robôs integrados com IA seja uma barreira. Irène ainda explorou os benefícios da IA na gestão de suprimentos hospitalares, que é logisticamente complexa devido à natureza dos produtos envolvidos.
Por fim, a especialista enfatizou que a inteligência artificial é um “passo importante em nossas vidas, mas é fundamental desenvolver uma boa governança e assegurar o uso ético dessa ferramenta”.
O detabate da qualidada da I.A
Na sessão subsequente da mesa-redonda, os docentes do Insper, a saber, Luiz Durão, Paulo Amaral e Maria Alice Camargo, conduziram uma discussão com Rodrigo Monteiro de Aquino, um dos cofundadores da Lumen e detentor de um título de mestrado em Inteligência Artificial pela USP, juntamente com André Filipe Batista, também membro do corpo docente da instituição, especializado em Ciência de Dados e um dos pioneiros do setor de Big Data do Hospital Albert Einstein.
O diálogo concentrou-se na relevância de abordar com seriedade a manipulação dos dados no processo decisório. Batista enfatizou que, em última instância, “o médico mantém o veredicto final”, ressaltando que a inteligência artificial servirá para “ampliar as capacidades humanas”.
André Filipe Batista e Rodrigo de Aquino (Imagem Reprodução: Época NEGÓCIOS)
O perito também expressou uma crítica à Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), ao compartilhar que esta ainda não publicou orientações a respeito da implementação da IA pelas entidades de saúde. Ele comunicou que existem muitos algoritmos prontos para serem empregados, mas permanecem inutilizados devido à ausência de regulamentação da Anvisa.
Para Rodrigo de Aquino, é imperativo que o setor aborde a qualidade dos dados. “Se conseguirmos desenvolver um modelo com um desempenho notável, os conhecimentos sólidos gerados pelo sistema terão um impacto positivo na prática dos profissionais médicos. A meta é aprimorar a qualidade da assistência prestada por esses especialistas”, enfatizou.
A redução nos custos hospitalares
Carri Chan, responsável pelo programa de Gestão em Saúde e Farmacêutica da Columbia Business School, ilustrou como a análise preditiva de dados pode ser empregada de maneira prescritiva, ou seja, para tomar decisões que realmente causam efeito – seja em termos de benefícios clínicos para os pacientes ou nos resultados financeiros das organizações.
Ela compartilhou os resultados de um dos projetos realizados em um departamento de emergência nos Estados Unidos, que enfrenta o desafio contínuo de ajustar a equipe disponível aos picos de demanda no setor.
“A complexidade de atingir esse equilíbrio é amplificada em departamentos de emergência, pois é impossível prever quando ocorrerá uma grande demanda. Trata-se de eventos aleatórios, certo? Não temos controle sobre essa variável. Ao mesmo tempo, se não houvesse essa incerteza, não haveria razão para conduzir pesquisas”, explicou.
A partir da intersecção de dados acessíveis na área de emergência, como o número de pacientes por turno, o dia da semana e até mesmo consultas ao Google Trends (como pesquisas relacionadas a “estou tendo um ataque cardíaco?”), a equipe de Chan desenvolveu uma ferramenta que orientava diariamente os enfermeiros sobre os horários a cumprir e quando – ou quando não – solicitar recursos adicionais.
Foto Destaque: Inteligencia Artificial na Medicina. Reprodução/ LS Ensino
