Embora muitas inovações ainda estejam em nível de pesquisa e validação, o uso de inteligência artificial (IA) na área da saúde já é realidade. A aplicação na prática clínica pode demorar a estar disseminada, porém, a tecnologia tem desempenhado papel importante na prevenção, no diagnóstico e no tratamento de doenças.
O uso de IA já auxilia na identificação de imagens na radiologia há algum tempo. A IA generativa, no entanto, trouxe o potencial de identificar e analisar textos, prontuários e dados de pacientes para gerar e auxiliar em diagnósticos e na tomada de decisões.
Para o médico anestesiologista Cristiano Englert, investidor-anjo de startups da área de saúde e fundador da ConnextHealth, ainda é difícil mensurar o impacto, pois a adesão da IA na saúde está na etapa inicial – porém, tem caráter promissor para gerar mais transformações.
Prevenção e diagnóstico
A IA é utilizada para detecção e diagnóstico – por exemplo, por meio de exames de imagem, em casos como câncer de pele, radiografias e infecções respiratórias. Estudos que comparam o desempenho dos modelos com o de especialistas indicam que a atuação se assemelha à dos profissionais, afirma Mariana Mendoza, pesquisadora na rede Centro de Inteligência Artificial Aplicada à Saúde no RS (Ciars), professora da UFRGS e pesquisadora no Hospital de Clínicas de Porto Alegre.
— Esses principais avanços que podemos ver que estão chegando na clínica, muitas vezes, estão em áreas bem específicas, como oncologia, doenças cardiovasculares. Também tem muito a questão do uso desses modelos para identificar o mais rápido e com a maior antecedência possível algum risco maior de saúde — ressalta.
Em alguns casos, algo não identificado por um especialista pode ser percebido pela IA e associado a um risco para determinada condição de saúde. Nesse sentido, a tecnologia tem sido útil na prevenção – ao observar que pessoas com a mesma alteração desenvolveram algum diagnóstico no futuro.
A abordagem preventiva tem sido aplicada a condições como diabetes, problemas cardiovasculares, tumores e até mesmo para indicar o risco de um paciente internado em UTI morrer ou voltar a ser internado.
A tecnologia também desempenha papel relevante na atuação do médico. Ferramentas de transcrição de consultas em prontuários, por exemplo, permitem que o profissional dispense maior atenção ao paciente.
Além disso, startups já analisam dados do paciente, tais quais biomarcadores e hábitos como exercícios e dieta, para gerar recomendações de ações preventivas, conforme Englert. Startups como a Huna conseguem prever ou diagnosticar câncer, com algoritmos, por meio de exames laboratoriais e outros dados.
As tecnologias vestíveis têm sido aliadas na identificação e prevenção, por exemplo, de questões relacionadas ao coração.
Tratamento
Há IAs que auxiliam o profissional de saúde em relação aos protocolos mais atualizados. Startups como a gaúcha NoHarm.ai analisam as medicações que um paciente recebe no hospital e seus dados de saúde para diminuir riscos e possíveis interações medicamentosas, de modo a aumentar a segurança do paciente.
A plataforma AlphaFold é uma contribuição para o descobrimento e aceleração de novas drogas, antibióticos e tratamentos, segundo Englert, ao prever estruturas de proteínas em 3D – o que rendeu o Prêmio Nobel de Química em 2024 aos desenvolvedores da IA.
Na área da medicina de precisão, Mariana aponta que há pesquisas que buscam indicar qual é o tratamento mais recomendado para o perfil clínico-genético de um paciente com tumor por meio de machine learning, uma subárea da IA.
Como as novidades se inserem nos hospitais
Aos poucos, as ferramentas se inserem na rotina das instituições de saúde. No Hospital Mãe de Deus (HMD), na Capital, cerca de 12 mil colonoscopias foram feitas com ajuda da tecnologia desde 2021. Um software auxilia na detecção de lesões pré-neoplásicas durante o procedimento, contribuindo para a prevenção do câncer de cólon – um dos mais comuns.
— São lesões que podem se transformar em câncer de cólon. É como se existissem outros olhos auxiliando o médico. Na hora que aparecer a lesão, a IA faz um som, avisa o médico e sinaliza. O médico, às vezes, deixa passar, mas a IA ajuda a identificar. Além disso, ajuda a caracterizar, se é benigna ou pode ser maligna — explica Ivan Arciniegas, coordenador do serviço de Endoscopia do HMD.
Na sequência, a lesão é removida. Segundo Arciniegas, trabalhos científicos mostram aumento na taxa de detecção de lesões com a ferramenta. A tecnologia é utilizada em outras partes do trato gastrointestinal.
Na Santa Casa de Porto Alegre, uma parceria com a Empresa de Tecnologia da Informação e Comunicação da Prefeitura de Porto Alegre (Procempa) busca validar o uso de IAs desenvolvidas pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). A partir de exames de mamografia, a Mirai identifica lesões muito pequenas para predizer se as mulheres podem ou não desenvolver câncer de mama – com até cinco anos de antecedência.
A tecnologia demonstrou alto poder de discriminação das lesões, resultado considerado positivo e similar ao estudo original do MIT, conforme Carmela Farias, coordenadora dos estudos na Santa Casa. O próximo passo é o desenvolvimento de ensaio clínico randomizado para avaliar a capacidade de acerto na prática. Outro projeto, ainda em estágio inicial, busca predizer o desenvolvimento de câncer de pulmão, com base em tomografias computadorizadas, com até seis anos de antecedência. Ambos os tumores têm alta incidência na população.
Além disso, a Santa Casa desenvolveu o projeto Faster, para reduzir o tempo de início da radioterapia em pacientes com câncer de próstata. Por meio de uma IA integrada ao prontuário eletrônico, identifica pacientes com alto risco que precisam iniciar o tratamento prioritariamente.
O tempo entre diagnóstico e início da radioterapia caiu de 174 para 117 dias. O protocolo, que já demonstrou resultados expressivos, tem potencial para melhorar a eficiência do SUS e os desfechos no tratamento oncológico.
No Hospital Moinhos de Vento, a IA tem sido disseminada em diferentes áreas. Entre os destaques estão o uso de softwares para diagnóstico rápido de AVC, personalização do tratamento de câncer e a incorporação de IA em endoscopias para detecção precoce de lesões. O hospital também desenvolveu o FastPEP, sistema que transcreve consultas, sugere diagnósticos e gera resumos clínicos, além de testar, em parceria com o Google, um assistente conversacional com IA generativa.
No Hospital São Lucas da PUCRS, a NoHarm.ai tem ajudado médicos a evitar erros de prescrição. A instituição utiliza ainda a tecnologia para automatizar a gestão de contratos, apontar diagnósticos em exames de raio X, facilitar a busca por pacientes para estudos clínicos, além de conectar pacientes a pesquisas em andamento.
O Hospital de Clínicas de Porto Alegre tem trabalhado em projetos para detecção precoce da resistência antimicrobiana, análise e priorização de raios X, compra inteligente de órteses e próteses, entre outros.
A Procempa, da prefeitura da Capital, desenvolveu o app de IA chamado SkinScan, para ajudar na triagem de lesões de pele, com 85% de precisão em testes preliminares. A ferramenta passará por testes clínicos e poderá ser integrada ao sistema de regulação de consultas do Estado para priorizar casos suspeitos de câncer de pele.
A rede Ciars desenvolve pesquisas em diferentes frentes e instituições. Na UFRGS, destacam-se projetos de predição de riscos clínicos, identificação do Aedes aegypti por som, monitoramento cardiovascular e ECG fetal. A UFCSPA atua em dados de oncologia pediátrica, monitoramento da dengue, classificação de diagnósticos em cardiologia a partir de prontuários, entre outros.
A PUCRS foca em predição de internações, mortalidade e sobrevida ao câncer. Já a UFSM trabalha com previsão de surtos de dengue e geração de dados para doenças crônicas.
Cautela ao lidar com vidas
A adesão à inteligência artificial na saúde é mais lenta do que em outras áreas, algo proposital, pondera Englert:
— Na saúde, lidamos com a vida. Então, é importante ter a segurança, a regulamentação, certificações para isso.
O Conselho Regional de Medicina do Rio Grande do Sul (Cremers) foi um dos pioneiros em regulamentar o uso de IA por médicos.
— Já mostra que estamos antenados, que é um caminho que não tem muita volta, nem deve voltar. Mas tem de ser utilizado realmente para melhor auxílio ao médico, melhores respostas e atendimento ao paciente, melhorar fluxos e processos, porque isso é muito importante na saúde. Trazer uma experiência melhor ao paciente. Então, a IA vem muito para aplicar isso neste momento — complementa o médico.
Por outro lado, avanços na tecnologia são necessários. É preciso ampliar a confiança no que os modelos apontam – avaliar e corrigir vieses sociais (como discriminações ou disparidades sociais) e garantir a explicabilidade dos resultados, segundo Mariana.
A falta de representatividade populacional nos bancos de dados utilizados para treinar os modelos também gera preocupação. A maior parte dos dados públicos disponíveis para pesquisa vem da população europeia. Assim, se há muitas pessoas com uma característica predominante, outras, com características diferentes, podem ser prejudicadas na identificação e análise. Por esse motivo, defende Mariana, a coleta de dados é de extrema importância, para garantir maior representatividade.
Novas tendências
A integração dos LLMs (modelos de linguagem de grande escala, como o ChatGPT) em todo o processo, não apenas no diagnóstico, mas no desenvolvimento de pesquisas, bem como no aprendizado e no treinamento por meio de simulações, são alguns dos usos que estarão consolidados na área da saúde no futuro, avalia Mariana Mendoza, pesquisadora do Ciars.
A professora da UFRGS observa uma tendência de integração de dados em multimodalidade – imagem, texto, dados estruturados, áudio, consulta, questionários, sessões de terapia – de modo a aprimorar diagnósticos.
Além disso, análises preventivas e a antecipação de diagnósticos devem se intensificar, na avaliação do médico Cristiano Englert. Os “copilotos” vão auxiliar profissionais da saúde a melhorar a comunicação e o engajamento. A busca de novas drogas com inteligência artificial também deve aumentar e acelerar processos.
— Essa intersecção entre genética, inteligência artificial, tecnologia, imagem, dados e linguagem vai realmente trazer avanços muito fortes para o futuro — analisa.
Com tantas possibilidades e inovações, os médicos serão substituídos pela inteligência artificial?
— Provavelmente não, neste primeiro momento, porque tem o toque humano. As pessoas querem conversar com pessoas, tem esse lado humano que a IA não vai substituir, mas a parte de análise de dados, de resumir informações, trazer isso de forma mais sucinta e ao mesmo tempo com diagnósticos, vai ajudar muito a área de saúde e profissionais médicos — responde Englert.
