O silício como futuro da medicina
inteligencia artificial
“Senhor, a probabilidade de falha da anastomose feita nesse ponto é de 45% com base na perfusão inferida pela imagem captada e dados populacionais de cirurgias prévias com a mesma técnica.”
Seria uma voz divina durante a cirurgia? Na verdade não. Esse é um exemplo do emprego de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (AI) e Surgical Data Science. Por mais distante que possa parecer, as tecnologias necessárias para entregar essa integração completa já existem e estão em uso – isoladamente – em diversas áreas não médicas. Devido o intenso processo de certificação e aprovação por mecanismos reguladores, é natural que haja um atraso na aplicação de tais técnicas na medicina – o que é bastante positivo, uma vez que nada inferior ao ótimo é esperado ou tolerado.
O exemplo supracitado é baseado em uma tecnologia de AI em desenvolvimento para auxiliar cirurgias de esofagectomia. Ela analisa a densidade de cor dos pixels capturador pelas camera da videolaparoscopia e infere, com base na analise dessas imagens, a efetividade da perfusão em áreas específicas do esôfago e intestino (caso seja confeccionado um neoesôfago). Com isso, indica o melhor ponto para se fazer a anastomose durante a cirurgia – na qual é necessário reconectar dois pontos seccionados.
No entanto, a aplicação não se limita a intervenções diretamente ligadas ao tratamento de doenças existentes. Há aplicações na descoberta de novas doenças, desenvolvimento de novas drogas, testes in silico (nós teremos um post especificamente sobre isso no futuro próximo :D). Essas últimas são as mais disruptivas, uma vez que gerariam, na prática, a virtual erradicação de diversas doenças pela intervenção precoce antes do acometimento sistêmico e existência de danos irreversíveis em órgãos alvo – como no caso de neoplasias, diabetes e hipertensão.
Análises do padrão de voz, temperatura corpórea, mimica facial, movimento ocular, marcha, dentre outros, demonstram muito mais do que podemos inferir como humanos. A fusão desses dados captados por sensores que nos rodeiam e posterior análise com algoritmos de AI confere uma precisão extremamente alta na detecção de padrões comportamentais indicativos de uma série de anormalidades, como a depressão, doenças neurodegenerativas, instabilidade hemodinâmica, estado confusional, colapso iminente, etc.
Entender como as redes neurais funcionam – ao menos o básico da lógica por trás dessa tecnologia fascinante – é entender o futuro da medicina. Essa é a razão pela qual esse tópico é um dos tripés de estudo e pesquisa aqui na LACRI.
Em breve complementaremos essa seção com informações que expliquem o funcionamento da AI e suas aplicações
Dados: a nova penicilina
medicina 4.0
“Alexa, ajuste a bisturi para 35W na função coagular.”
Muito se tem falado nos últimos anos acerca da industria 4.0 e como a quarta revolução industrial tem o potencial de transformar completamente a produção. No entanto, as repercussões dos avanços científicos atrelados à quarta revolução industrial não se limitam às áreas mais comumente citadas nos noticiários. A medicina será igualmente impactada por essa transformação, processo esse que já teve início.
A fusão a automação com Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML), Internet das Coisas (IoT), Dados Sintéticos e conexões ultrarrápidas com baixa latência criaram um novo background para a exploração de ferramentas já idealizaras porém impensáveis na prática médica cotidiana há alguns anos. Do diagnóstico precoce com base na análise de bancos de dados grandiosos até auxílio em tempo real na abordagem terapêutica baseado no padrão de resposta (populacional e pessoal) estão cada vez mais próximos de chegarem à ponta da linha de atendimento ao paciente.
A infraestrutura de comunicações avançou a paços largos na última década, sendo as conexões 5G de baixa latência e os satélites de órbita baixa, como a rede Star Link®, o estado da arte em termos de conexão e cobertura que temos atualmente. Com isso, em pouquíssimo tempo, latência e isolamento – fatores historicamente impeditivos do acompanhamento e intervenção à distância de doentes e/ou procedimentos – deixarão de ser um empecilho à aplicação da telemedicina em larga escala nos casos onde tal emprego é possível .
A automação de tarefas mais simples na medicina, tal qual está presente em nossa vida cotidiana, está ganhando cada vez mais espaço na área médica. Esse processo tem como característica a capacidade de aprimorar a si mesmo graças ao aprendizado de máquina, coleta massiva de dados de saúde e comportamento populacional .
A triagem, análise de exames de imagem, indicação de diagnósticos diferenciais, sugestão de tratamento e predição de desfechos serão, muito em breve, transformadas por tecnologias como as citadas. Por isso, é crucial entender melhor esse processo, como anda sua maturação e quais os próximos passos dessa revolução médica em andamento.