As aplicações da tecnologia de Ciência de Dados e Inteligência Artificial na área da saúde têm ganhado destaque devido ao seu impacto na detecção precoce e até mesmo na prevenção de certas doenças. Vimos isso alguns meses atrás, quando se tornou viral a notícia de que pesquisadores do Laboratório de Ciência e Inteligência Artificial do MIT detectaram padrões em tecido mamário, indetectáveis para os humanos, que poderiam alertar para o desenvolvimento do câncer de mama. Essa conquista foi realizada por meio da análise de 90.000 mamografias realizadas entre 2009 e 2012, marcando um dos marcos mais louváveis dessa tecnologia, que ocorreu há cinco anos.
No entanto, o campo da Inteligência Artificial pode ir além de aplicações específicas e do aspecto médico. Assim como as doenças são multifatoriais, o contexto de um paciente está repleto de variáveis, todas as quais serão afetadas direta ou indiretamente em todas as etapas do tratamento ou simples cuidado com a saúde.
É precisamente nessa jornada onde a tecnologia também nos permite entender melhor os pacientes a partir de perspectivas além da doença: Como está o seu humor? Como eles lidam com um termo médico que nunca ouviram antes? O que eles fazem com as dúvidas que não conseguiram expressar ao médico por medo, vergonha ou pelo impacto da notícia que ainda não compreenderam completamente?
O mundo hiperconectado nos fornece respostas. Estamos em um momento privilegiado em que todo paciente com acesso à internet pode encontrar, expressar e deixar uma pegada digital do que estão experimentando, especialmente em países das Américas. Isso é ainda mais evidente devido ao aumento na produção de conteúdo relacionado à saúde após a crise de saúde da Covid-19.
Com essas informações, a equipe de Aprendizado Profundo usou a Inteligência Artificial de duas maneiras: técnica e analítica. Na primeira fase, extraímos grandes quantidades de dados de fontes públicas e, com a ajuda de aprendizado de máquina, identificamos os principais tópicos dessas conversas.
Para a segunda fase, o desafio está em encontrar padrões, discrepâncias ou nuances entre fontes de informação. No final, as descobertas das conversas dos pacientes se traduzem em: hábitos não identificados, medos em relação à medicação, identificação de sintomas mais ou menos comuns, uma nomenclatura popular para medicamentos, além de rituais de tratamento.
Como traduzimos isso? As percepções significativas que obtivemos por meio da Inteligência Artificial nos levaram a construir uma jornada abrangente em prol da aderência. Através da plataforma Beyond the Pill, identificamos barreiras na detecção de sintomas de doenças raras. Por meio de conversas em fóruns públicos, obtivemos desde marcos que marcaram a detecção de sintomas até o tempo médio para um diagnóstico preciso. Mas não paramos por aí; essa pesquisa também confirmou o peso dos preconceitos em relação a certas doenças (que causam vergonha nos pacientes) ou certos medicamentos (que afetam a continuidade do tratamento).
Embora os registros da prática médica estejam disponíveis, esses dados nos permitem dar a esses tópicos o peso que têm na vida dos pacientes, tudo através de suas próprias vozes.
“14% dos membros de uma comunidade interessada em esquizofrenia (no México) pedem conselhos sobre como gerenciar sua vida cotidiana, especialmente em termos de relacionamentos. Sobre o mesmo tópico, 10% da conversa sobre medicamentos para a doença expressou medo em relação ao seu desempenho sexual.”
Novas Fronteiras da Inteligência Artificial na Saúde
Como o exemplo do MIT nos mostrou, o desafio é levar essas ferramentas para o campo preditivo além do descritivo. Com um objetivo mais amplo, que impacta toda a indústria e entidades governamentais, a Inteligência Artificial pode nos levar a entender as correlações entre a prevalência de doenças em certas regiões de um país, condições de vida ou acesso a centros de saúde especializados.
Além disso, essas descobertas nos ajudam a combater preconceitos e desinformação, tanto em relação a doenças quanto a tratamentos. Tudo isso a partir do que ainda não é dito ou questionado em um consultório médico.
Tania Navarrete HernándezGerente de Inteligencia de LLYC
