Tema encerrou a participação da Abramed na segunda edição da Digital Journey by Hospitalar
01 de setembro de 2021
A Associação Brasileira de Medicina Diagnóstica (Abramed) encerrou sua participação na segunda edição da Digital Journey, evento virtual promovido pela Feira Hospitalar, com uma rica apresentação sobre a inteligência artificial como facilitadora do acesso ao diagnóstico e redutora das disparidades sociais. O tema foi conduzido por Cesar Higa Nomura, superintendente de medicina diagnóstica do Hospital Sírio-Libanês e membro do Conselho de Administração da entidade, na noite de 30 de agosto.
“A inteligência tem várias faces e nosso foco, nessa apresentação, é apontar suas funcionalidades quando aplicadas ao diagnóstico relacionado à linha de cuidado”, disse Nomura ao iniciar sua palestra que trouxe uma sequência de exemplos, sempre fundamentados em evidências científicas, de como algoritmos bem treinados são capazes de auxiliar na definição diagnóstica e otimizar os tratamentos em diversas especialidades médicas.
Câncer de pele e dermatologia
Em 2016, o The Lancet, um dos principais periódicos científicos do mundo, publicou um artigo que questionava se o câncer de pele poderia ser diagnosticado por meio de inteligência artificial. Naquele mesmo ano, um trabalho divulgado por outra renomada revista, a Nature, apontou que algoritmos de inteligência artificial conseguiam identificar carcinomas e melanomas com alta acurácia.
“O estudo envolveu a análise de 129 mil imagens dermatológicas e o trabalho de diagnóstico de 21 médicos e o que foi observado foi que a acurácia do algoritmo para a detecção do câncer de pele foi de 0.96, ou seja, o software atingiu uma excelente capacidade”, explicou Nomura.
Segundo o executivo, no Brasil há, inclusive, um aplicativo de teledermatologia que permite que o paciente tire uma foto e envie para avaliação e potencial diagnóstico de câncer de pele. “Se pensarmos que não temos especialistas em dermatologia em todos os cantos do nosso país, esse app tem muita utilidade e pode ser absolutamente interessante”, destacou.
Oftalmologia
Outra possibilidade diagnóstica somada à inteligência artificial foi publicada pelo JAMA Network. “120 mil imagens de fundo de olho foram analisadas junto com sete oftalmologistas experientes. Nesse caso, a acurácia do software para detectar retinopatia diabética foi de 0.99. É o algoritmo ajudando o diagnóstico de um acometimento muito importante relacionado à diabetes”, explicou Nomura destacando que a inteligência artificial é tão precisa que com essas imagens consegue até mesmo apontar se o paciente é homem ou mulher.
Cardiologia
A cardiologia também se beneficia do diagnóstico via inteligência artificial. Existem algoritmos para eletrocardiograma capazes de detectar infarto agudo do miocárdio. “Esses algoritmos também podem predizer a função ventricular, apontando se está normal ou alterada. Além disso, trazem estimativas interessantes”, disse Nomura. Segundo o especialista, a capacidade é tão vasta que a inteligência artificial pode identificar até mesmo anemia por esse eletrocardiograma e predizer o risco daquele paciente falecer nos próximos doze meses.
Outra adesão tecnológica à especialidade mencionada por Nomura diz respeito a reserva de fluxo para avaliar angiotomografia de coronária. “Existe a tomografia de coronária e é possível avaliar o fluxo por meio dela. Porém, os algoritmos que existem atualmente utilizam supercomputadores, são exames caríssimos que precisam de um longo tempo de processamento e que exigem que as imagens sejam enviadas para fora do país. Porém estão surgindo alternativas. No Sírio-Libanês publicamos, este ano, conteúdos com algoritmos mais simples em machine learning que conseguem simplificar a análise para uso em estações de trabalho mais simples. São softwares que avaliam a coronária e ainda dizem se, além da estenose, há algum achado que possa estar reduzindo o fluxo”, pontuou. “É um campo vasto de possibilidades”, complementou.
COVID-19
No Brasil, um trabalho ganhou destaque. Qualquer assistência, em qualquer local do país, que tivesse um equipamento de tomografia poderia enviar gratuitamente as imagens dos seus pacientes para um servidor que utilizava dois algoritmos para detectar a chance daquela imagem representar um caso de COVID-19 e quantificar o comprometimento do pulmão.
Com apoio e financiamento de muitas instituições e empresas, o projeto auxiliou 52 hospitais espalhados por todo o Brasil. “Avaliamos 27 mil tomografias computadorizadas de tórax nessa plataforma que ficou em funcionamento até janeiro de 2021. E além da contribuição diagnóstica, alguns achados foram interessantes. Dados preliminares mostraram que pacientes com mais de 50% do pulmão acometido com vidro fosco tinham maior mortalidade. Além disso, os pacientes com mais da metade do pulmão afetado tinham mais chances de irem para a UTI e de precisar de intubação”, destacou o especialista que participou ativamente do projeto.
Por fim, ao encerrar sua apresentação, Nomura declarou que mesmo na inteligência artificial existem falhas e que para sanar essas falhas é preciso investir em treinamento contínuo dos dados. “É um passo de cada vez com um conhecimento que vai sendo adquirido aos poucos”, disse.
Na visão do executivo, os algoritmos quando bem empregados aumentam a acurácia diagnóstica, encurtam distâncias e democratizam o acesso. “Com a comunidade, a academia, o setor privado e o governo trabalhando como parceiros, é possível fazer muito mais com muito menos”, finalizou.
