O Futuro das Aplicações de IA na Saúde após a Pandemia

A pandemia da Covid-19 vai possibilitar uma grande – e nova – transformação digital na saúde.

Os sistemas de saúde em TODO O MUNDO estão recebendo uma chamada de “despertar” da Inteligência Artificial (IA)!

A IA está ajudando fortemente a diagnosticar, tratar e conter a disseminação da Covid-19 e, como consequência, diversas oportunidades de IA estão surgindo no segmento de saúde.

O argumento comercial para o uso da IA na área da saúde era forte mesmo antes do surto de coronavírus levar os hospitais ao ponto de ruptura e colocar a inovação médica ao topo da agenda mundial.

Os investidores já estavam financiando programas de agendamento que procuravam maximizar o uso de salas de operações, equipe de enfermagem e outros recursos, além de tentar incorporar a tomada de decisões com IA nos cuidados de rotina. O provedor de dados CB Insights informou no início de 2020 que 367 empresas iniciantes em IA de assistência médica receberam 4,0 BUS$ em financiamento no ano passado, e a consultoria Accenture estima que, nos EUA, a Aprendizagem de Máquina (“Machine Learning”) economizará 150,0 BU$ anualmente até 2026 [1].

A pandemia nos trouxe 02 realidades patentes sobre a tecnologia de IA, a saber:

a IA está ajudando MUITO no enfrentamento da pandemia (ver Referências do Google sobre = AI Helping Covid);

em paralelo, a pandemia vai acelerar MUITO a disseminação da IA na saúde a partir de agora (ver Referências do Google = Covid Accelerating AI).

Vamos apresentar aqui exemplos das o2 situações acima. Durante essa pandemia que estamos vivendo, a IA está tendo um impacto muito positivo no combate à doença. Nesse caso, como exemplo, destacamos 02 aplicações implantadas no início pandemia na China: (a) a tomografia de pacientes a distância em clínicas comunitárias agilizando bastante o diagnóstico [2] e (b) o rastreamento de contatos permitindo que as pessoas rastreassem quem estivesse no mesmo trem ou voo ou se estivessem próximas de qualquer caso confirmado do coronavírus nas últimas duas semanas [3]. Ao mesmo tempo, a Covid-19 vai alavancar a disseminação da tecnologia de IA na área de saúde em muitas aplicações novas auxiliando na ampliação do uso da IA nesse segmentp [4-5]. No caso do Brasil, como exemplo da IA na luta contra o Covid, destacamos o caso do projeto SoundCov da Fiocruz [6]. Para conhecer outros casos do uso da IA na pandemia ver estas referências aqui [7 e 8].

Uma das primeiras contribuições da IA na saúde foi a utilização desta tecnologia para acelerar os diagnósticos do coronavírus através do uso da tomografia (vimos acima na referência [2] o seu uso na China). Isto foi muito importante na agilização da doença em conjunto com a testagem do vírus. Outros usos da tecnologia de IA nos primórdios da pandemia são destacados aqui [9].

Agora estimulado pela pandemia, grande parte desse trabalho está focada no gerenciamento, tratamento e prevenção da disseminação da Covid-19, o que aliviará a pressão nos sistemas de saúde. O AgileMD, p. ex., cria ferramentas clínicas de tomada de decisão para ajudar médicos e enfermeiros a decidir mais rapidamente como tratar pacientes e gerenciar recursos. Atualmente, esses programas estão disponíveis gratuitamente para os sistemas de saúde interessados [10].

Algumas empresas, incluindo a BioIntelliSense e a Verily (braço de saúde do Google) estão se concentrando em pequenos sensores e outros equipamentos que permitem que os pacientes sejam monitorados nas suas residências. O adesivo minúsculo da BioIntelliSense rastreia tudo, desde batimentos cardíacos e temperatura até tosse, espirros e vômitos. O objetivo é manter as pessoas afastadas dos prontos-socorros, onde o risco de infecção é alto e, ao mesmo tempo, garantir que quem precisa de atendimento que o receba.

Várias empresas chinesas fizeram progressos significativos no treinamento de sistemas de IA para acelerar o diagnóstico de infecções por coronavírus. (1) O braço de pesquisa do grupo da gigante de comércio eletrônico chinês Alibaba tem um sistema que pode processar exames de tórax em 30 segundos, em comparação com um que gasta 10 minutos ou mais para um ser humano, e alega ter usado o aparelho para diagnosticar mais de 30.000 casos da Covid na China; (2) Os hospitais da Flórida estão tentando usar um sistema de triagem de visitantes que analisa atributos faciais como sudorese e descoloração, além de dados de uma varredura térmica. (3) A empresa SenseTime da China combina “scanners” térmicos com a tecnologia de reconhecimento facial que pode selecionar pessoas que não usam máscaras em locais públicos. (Os “scanners” são controversos porque, supostamente, podem identificar pessoas mesmo quando estão usando máscaras).

Na Coréia do Sul, as autoridades sul-coreanas creditam a tecnologia de IA por auxiliar nos seus esforços de líderes mundiais no combate a pandemia em testar e rastrear a doença – a empresa de biotecnologia molecular Seegene usou a IA para acelerar o desenvolvimento de seu kit de teste. Atualmente, a Coréia do Sul que ser uma das líderes mundias em IA e está investindo 1,0 BUS$ nessa tecnologia [11].

Outros esforços levarão mais tempo para impactar o atendimento ao paciente. Seis grandes universidades de pesquisa dos EUA estão se unindo à Microsoft e à C3.ai, um fornecedor de software de IA, para lançar o C3.ai Digital Transformation Institute, com US $ 367 milhões em financiamento do setor. O Instuto começa com uma chamada de propostas sobre como usar a tecnologia de IA para conter a disseminação da Covid-19 e também para se preparar para futuras pandemias. Os participantes do empreendimento incluem a Universidade de Chicago, Princeton, MIT e Carnegie Mellon.

O Escritório de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca (“The White House’s Office of Science and Technology Policy”) pediu aos pesquisadores de IA que analisem 29.000 artigos acadêmicos para ver se conseguem encontrar respostas para perguntas básicas sobre a doença. O conjunto de dados está sendo disponibilizado ao público.

E a empresa Baidu, da China, e a startup britânica DeepMind, do Google, usaram a tecnologia de IA para ajudar a prever a possível estrutura química das proteínas do coronavírus, o que pode facilitar a criação de um medicamento ou vacina. A área de “drug developement” (desenvolvimento de novos medicamentos) é um nicho onde a IA tem sido muito utilizada [12-14].

Na mesma área de “drug development”, a BenevolentAI do Reino Unido, p. ex., está usando a tecnologia da IA para tentar reduzir o tempo e o custo do desenvolvimento de novos medicamentos examinando milhões de artigos científicos para combinar moléculas com doenças. Este trabalho está sendo focado na chamada medicina de precisão, que permite aos médicos encontrar os medicamentos mais adequados para pacientes individuais com marcadores genéticos específicos, aumentando assim as chances de sucesso.

O vírus expôs deficiências flagrantes nos sistemas de saúde em todo o mundo; isso, juntamente com o envelhecimento da população e a proliferação global de doenças crônicas, impulsionará o investimento muito necessário na infraestrutura global de saúde. A pandemia servir para nos mostrar que o nosso Modelo de Saúde Analógico “já era” e está ultrapassado. O quente agora é o Digital! [15]

Acreditamos que após a pandemia existirá uma “corrida frenética” para a aquisição de infraestrutura global de assistência médica, especialmente na Medicina Emergencial. A China gasta apenas 441 US$ per capita em gastos com saúde anualmente, enquanto na Índia esse número é inferior a 70 US$. Enquanto isso, a pesquisa e o desenvolvimento em saúde (P&D) (tanto em empresas e como nos governos) devem sofrer um aumento também. Enquanto o gasto total em saúde nos EUA é de 18% do PIB, a P&D em saúde nos EUA é inferior a 1% e a IA terá um quinhão considerável nesse processo.

Os governos e empresas não esquecerão da IA nos seus próximos investimentos em saúde.

A longo prazo, muitos analistas acreditam que a pandemia é um alerta que apenas reforça a importância de trazer a IA para a área de saúde – e usá-la para economizar investimentos e salvar vidas. A Covid-19 vai acelerar a revolução da IA na saúde segundo o famoso investidor e articulista chinês Kai Fu Lee [16].

A pandemia da Covid-19 expôs várias falhas estruturais em quase todos os sistemas de saúde do mundo. A Covid-19 pode ser a convocação de que precisamos repensar o nosso gasto em saúde e o que estamos fazendo com o uso da tecnologia nesse segmento.

Duas notáveis observações de saúde que vários países tiveram nesta crise:

A assistência médica de diversos países não mudou tanto quanto alguém pensaria desde o surto de gripe espanhola de 1918…

Tecnologia e inovação tiveram pouco impacto na jornada do paciente na atenção primária. O paciente desenvolve sintomas, o paciente visita o consultório médico (possivelmente infectando outros no caso do Covid-19), o médico diagnostica a doença principalmente a partir de sintomas externos, o médico envia o paciente para casa geralmente sob “vigilância e espera”, o paciente se recupera ou é encaminhado para o atendimento de emergência. Esse ciclo de diagnóstico/tratamento pessoal é repetido durante as visitas de milhões de pessoas à atenção primária anualmente em diversos países, e o padrão não mudou muito em 100 anos.

A saúde é “inundada” de dados (em alguns sistemas de saúde), mas sem conectividade e discernimento …

Os primeiros dias da crise do Covid-19 envolveram autoridades federais e estaduais de saúde trocando planilhas para rastrear manualmente a utilização e a capacidade dos hospitais. Como os dados não estavam conectados, as autoridades de saúde pública estavam confiando em modelos “exponenciais teóricos” que provaram ser extremamente sensíveis a pequenas mudanças nas premissas teóricas. Apesar de décadas de investimentos em registros eletrônicos de saúde (em alguns países como os EUA), ainda existem centenas de “conjuntos escuros” e desconectados de dados de saúde. Imagine a situação de países como o Brasil que não conseguiu implantar seu prontuário eletrônico de pacientes em larga escala? Mesmo quando os dados estão disponíveis, os funcionários da saúde ficam sobrecarregados com a carga de trabalho e o grande volume de dados e, portanto, não obtêm os benefícios que você esperaria da digitalização. Muito pouco tem sido pela utilização da IA no “worflow” clínico dos hospitais. A pandemia pegou “os hospitais de calças curtas” … so bad! [17].

Acreditamos que muitas tendências de inovação na área da saúde, já em andamento, só serão aceleradas devido à pandemia da Covid-19, enquanto continuarmos o esforço de descentralizar os medicamentos para longe dos hospitais e capacitar os pacientes como consumidores. Entre as novas tendências na saúde destacamos (muitos deles considerados aqui [18]):

Telessaúde: a telemedicina é mais rápida, geralmente oferece melhor qualidade e quase sempre é mais barata que os sistemas atuais e tradicionais. Já avançou rapidamente nos últimos anos e no ambiente Covid-19, pôde ajudar a manter as pessoas em casa, achatar a curva e salvar vidas;

Dispositivos conectados: os dispositivos de monitoramento conectados à Internet, quando implantados em conjunto com a telemedicina, podem aumentar sua eficácia e ajudar a produzir melhores resultados em todo o espectro clínico, desde doenças crônicas até doenças infecciosas;

Diagnóstico rápido no ponto de atendimento: o teste molecular não chegou ao domicílio – ou mesmo ao consultório médico – embora a tecnologia subjacente para realizar diagnósticos moleculares rápidos/precisos exista há uma década ou mais. Chegou a hora de esperar o equivalente do iPhone nos diagnósticos, e várias empresas de tecnologia estão fazendo um grande progresso nessa visão. A Covid-19 é um lembrete de que os paradigmas regulatórios e de reembolso precisam deixar de ser um impedimento para um incentivo para essa inovação;

Conectando os grupos de dados isolados (“dark pools”): a área de saúde está começando a adotar a moderna arquitetura de dados interoperáveis e APIs. No ambiente da Covid-19, a pressão para conectar os sistemas tem sido maior do que nunca e esperamos que empresas inovadoras, juntamente com o apoio do governo, acelerem a conectividade dos dados de saúde sem os intensos requisitos de integração das tentativas anteriores;

Aplicação de automação e inteligência artificial: A crise atual é um lembrete de que nossos recursos de mão-de-obra em saúde já estavam esgotados. A automação continuará a fazer incursões na área da saúde para reduzir a carga de trabalho e melhorar a qualidade da captura de dados. A tecnologia de IA aplicada/vertical está apenas começando a ser combinada com dados abundantes de prontuário eletrônico de pacientes para levar as ideias certas aos fornecedores de serviços de saúde certos e no momento certo.

Uma área bastante promissora para uso da tecnologia de IA no futuro próximo é a Telemedicina. Com a chegada da pandemia da Covid-19 diversos governos no mundo “cortaram” as amarras que impediam a evolução dos serviços de telessaúde. Aqui temos uma excelente referência sobre os serviços de telemedicina [19]. Os serviços de Telemedicina vão “explodir” após a pandemia de Covid-19 [20].

Para maiores detalhes do uso da IA na Telemedicina ver as referências [21 e 22].

Existem duas novas tendências pouco exploradas – ainda – na Telemedicina atual: (a) a conversão voz-texto para automatizar processos administrativos na saúde e o (b) uso do monitoramento “sem contato” usando vídeo, som e plataformas móveis [23-26].

No item (a) acima temos o potencial do uso da tecnologia de IA para gerar dados a partir da voz e automatizar diversos processos na saúde (p. ex., preenchimento de informações do prontuário eletrônico dos pacientes a partir dos diálogos de voz com os pacientes). No item (b) acima de acordo com a aavaliação do analista de indústria Frost & Sullivan, as tecnologias de monitoramento de pacientes “sem contato” estão gravitando em torno do uso de vídeo, análise de som e plataformas móveis incorporando tecnologias avançadas, como algoritmos de Aprendizagem de Máquina (“Machine Learning”) e Inteligência Artificial (IA). Ela prevê uma mudança da tecnologia vestível (“wearable”), que diz ser desconfortável, cara e com uso limitado, em favor da tecnologia “sem contato”, que tem as vantagens de ser multiuso e mais acessível.

Conheça também o Programa de Telessaúde do FCC (Federal Communications Commission) dos EUA [27].

E o futuro da saúde, o que nos sinaliza? Vamos ter um aumento per capita em equipamentos, em instalações de saúde, em “mobile health” (temos que olhar com atenção esta tecnologia nos próximos anos), em vacinas (este nicho está tendo um crescimento brutal em um mercado com vários players) e a edição de genes ou CRISPR (onde 2 cientistas mulheres ganharam o Prêmio Nobel de Química em outubro de 2020 [28]). Um tópico também que vai se desenvolver bastante nos próximos anos é a área de “biotech” [29 e 30]. O conceituado VC Andreessen & Horowitz tem sinalizado que a “biologia vai engolir o mundo” [31-32].

A maior demanda por IA desde o surto do vírus foi incorporada em diversos serviços como comércio eletrônico/publicidade online, cidades inteligentes, “mobile bank” e biossegurança pressagiam uma maior demanda pela tecnologia de IA nos próximos anos. A biossegurança terá um papel importante nos próximos anos para gerenciar o deslocamento das pessoas entre diferentes geografias. Já de fala em um “passaporte digital” para possibilitar o trânsito entre países. As empresas aéreas já estão se engajando nesse processo [33-34].

As aplicações específicas para a “batalha” da saúde e tecnologia contra o coronavírus incluem rastreamento de doenças, diagnóstico e tratamento médico e descoberta de vacinas. Além disso, governos e organizações de saúde em todo o mundo continuarão a aproveitar tecnologias e software de IA para monitorar surtos e prever epidemias futuras.

Finalmente, apresentamos na tabela abaixo as aplicações de IA para o coronavírus, a saber:

Rastreamento de doenças	Diagnóstico e tratamento médico
– Rastreamento de contato – Aprendizagem de Máquina (“Machine Learning”) para modelagem epidemiológica – Compreender a difusão da informação; identificar e remover conteúdos online falsos (“fake news”) – Monitoramento de saúde	– Imagiologia médica – Aprendizagem de Máquina (“Machine Learning”) para melhorar os recursos de testes – Predição do resultado do paciente (para identificar pacientes de alto risco) (“Predictive Medicine”) – Entrega robótica/remota de serviços de saúde (ajudando médicos/ enfermeiras no distanciamento social, monitoração de febre, etc)
Procurando por uma vacina	Predizendo futuras pandemias
– Predição da estrutura de proteínas – Pesquisa sobre reaproveitamento de medicamentos – Descoberta de novos medicamentos e/ou vacinas	– Análise preditiva da saúde – Centros de predição de doenças infecciosas