Em 2020, uma das principais revistas de investigação, Nature Medicine, destacou a inteligência artificial (IA) e a sua potencial aplicação no diagnóstico e monitorização do cancro como um dos mais significativos marcos recentes na medicina oncológica.
Hoje, dois anos depois, esta técnica baseada em algoritmos – criada para permitir que as máquinas desenvolvam capacidades semelhantes às humanas – posiciona-se como a tecnologia de eleição devido ao seu potencial para revolucionar a investigação sobre o cancro, utilizando modelos de aprendizagem de máquinas para pesquisar dados médicos e desvendar conhecimentos que ajudam a melhorar os resultados de saúde e a experiência do paciente.
No entanto, enquanto muitos oncologistas se desfazem em elogios, muitos outros levantam questões sobre a sua utilização na prática clínica. A solução? Otimismo cauteloso.
Aplicações na Oncologia
A pandemia COVID-19 e os desafios que trouxe consigo forçaram os sistemas de saúde em diferentes partes do mundo a procurar soluções alternativas para tratar os seus pacientes de forma mais rápida e eficiente, encontrando a machine learning e a IA como ferramentas de apoio, que oferecem inúmeras aplicações, mas ainda se encontram numa fase muito precoce.
Isto foi explicado por médicos especialistas na reunião anual da Sociedade Americana de Oncologia (ASCO) em Chicago – à qual a equipa LLYC Healthcare pôde assistir – destacando algumas das funções mais comuns aplicadas à medicina oncológica e os desafios que esta coloca.
Uma delas é a análise de imagens tais como tomografias, raios X, ressonâncias magnéticas e outras imagens para procurar lesões ou outras descobertas que poderiam escapar a um especialista radiologista. Tanto é que um estudo pioneiro publicado em 2017 que analisou mais de 129.450 imagens clínicas de doenças de pele para classificar as lesões teve um resultado muito encorajador como a precisão do sistema na deteção de melanomas e carcinomas malignos igualou a dos dermatologistas profissionais.
Outra aplicação interessante da IA em oncologia é o potencial para tornar os ensaios clínicos mais produtivos e inclusivos, dado que na primeira fase os investigadores gastam muito tempo e recursos atribuindo códigos médicos aos resultados dos doentes e atualizando os dados relevantes. Com a aplicação de IA, este processo pode ser acelerado, uma vez que a máquina pode realizar uma pesquisa mais rápida e inteligente destes resultados.
Além disso, o professor de dados biomédicos de Stanford James Zou demonstrou recentemente que a IA pode ajudar a conceber regras de elegibilidade apropriadas para os ensaios clínicos. Com o seu algoritmo de nome de nave espacial, Trial Pathfinder, conseguiu combinar registos médicos electrónicos e examinar os detalhes que permitem a alguns pacientes serem elegíveis para um ensaio e outros serem excluídos, duplicando o número de potenciais participantes e expandindo o conjunto para incluir mais mulheres, minorias e pacientes mais idosos.
Finalmente, esta ferramenta pode ser um instrumento inovador e económico para as empresas farmacêuticas que investem milhões de dólares e anos de investigação no desenvolvimento de novos medicamentos. Com esta tecnologia de análise de big data do seu lado, podem encontrar informação chave extraída de milhões de artigos científicos que podem ser utilizados para desenvolver novos tratamentos ou encontrar dois ou mais medicamentos existentes com efeitos sinérgicos, permitindo às empresas farmacêuticas experimentar novas combinações de medicamentos, conhecidas como “reposicionamento de fármacos”.
Uma revolução, mas ponderada
Embora pareça que esta tecnologia está nas nossas vidas desde sempre porque estamos habituados a usar algoritmos preditivos no nosso dia a dia, tais como um GPS para chegar a um hotel ou a aplicação SIRI da Apple quando queremos saber sobre a previsão do tempo para o dia seguinte, a realidade é que há muito ceticismo em torno da sua prática aplicada à medicina.
A dúvida e a crítica são mais válidas do que nunca porque quando se trata de deixar decisões que afetam seres humanos nas mãos de robôs, há muito em que pensar, pois podem existir situações em que a ferramenta não funciona corretamente, sugerindo, por exemplo, uma dose incorreta de um fármaco ou a não aplicação correta de um algoritmo, tendo consequências nefastas para a saúde do paciente.
Por este motivo, são essenciais os esforços para educar os médicos sobre a IA, a fim de integrar o uso da tecnologia nas nossas práticas. Só estabelecendo medidas e regulamentos específicos, tais como assegurar que as organizações profissionais tenham tomado medidas para avaliar algoritmos na prática; obter garantia de qualidade por parte das Agências de Medicamentos ou saber como a lei atribuirá a responsabilidade em caso de negligência médica, como destacado na revista JAMA, conseguiremos que tanto os médicos como os hospitais considerem amplamente a utilização de produtos baseados em IA.
Em suma, esta é uma tecnologia com enorme potencial no campo da medicina e da luta contra o cancro, mas só será bem sucedida se aqueles que a utilizam derem prioridade à ética e à responsabilidade acima de tudo.
Ana Lluch Consultora Senior LLYC de Healthcare Américas
Javier Marín Director Senior LLYC de Healthcare Américas
