SXSW 2019: Vencendo o hype da inteligência artificial em cuidados de saúde

Executivos de empresas da área da medicina revelaram ao público do evento como buscam incorporar de forma responsável a tecnologia ao diagnóstico e tratamento da diabetes

por Juliana Wallauer

Quando se fala sobre a transformação que a inteligência artificial traz para algum campo, a primeira pergunta – frequentemente – é se a inteligência artificial vai substituir o trabalho humano. Já falamos muito sobre isso no B9  e no Mamilos e uma das perspectivas é a de que robôs não vão substituir todo o trabalho humano, mas algumas tarefas. Eles substituem o que a gente não faz bem, como por exemplo processar uma quantidade gigante de informação, encontrar padrões, repetir infinitamente tarefas simples de forma precisa. Isso nos permite focar no relacionamento humano, em tarefas mais complexas, mais analíticas, mais desafiadoras, mais significativas, em situações em que a nossa inteligência é melhor aplicada, e que a gente sente mais prazer em fazer. 

E a palestra “Vencendo o Hype da IA em Cuidados de Saúde” trouxe excelentes exemplos desse conceito. A palestra foi apresentada por Elizabeth Asai, CEO da 3Derm, uma startup que desenvolveu um sistema de inteligência artificial para diagnosticar doenças dermatológicas como câncer de pele, psoríase e eczema, e Michael Abramoff, oftalmologista e fundador da IDx Technologies, empresa aprovada pelo FDA para fazer diagnóstico de cegueira causada pela diabetes usando a tecnologia. 

A maior preocupação dos americanos com saúde é ter acesso aos médicos e o custo dos serviços. Existe um tipo de cegueira causada pela diabete, então milhões de pacientes diabéticos precisam anualmente fazer acompanhamento oftalmológico preventivo. Com a epidemia de diabetes o número de pessoas precisando de exames aumentou muito mais do que o de oftalmologistas disponíveis para fazer o diagnóstico. Nos EUA, pacientes esperam mais de 100 dias apenas para conseguir uma consulta.

E a tendência é só piorar: a American Medical Association está prevendo um déficit de 40.000 a 120.000 posições até o ano de 2030. Além disso, 30% dos pacientes reportam adiar um tratamento em função do custo. 

A missão da inteligência artificial na medicina, então, é bem clara: aumentar acesso, diminuir custo. 

“Sabemos que há muito hype em torno do processo que a IA pode trazer para a saúde. E há também a mesma quantidade de reação das pessoas dizendo que o progresso de IA vem em ondas, portanto estamos fadados a logo parar em outro inverno. Mas muita coisa mudou: nós temos dados melhores. E não estamos usando o que consideramos o algoritmo do seu avô.”

Elizabeth Asai

A promessa da IA é que o médico – o recurso super raro, caro e especializado – não precise ver centenas de pessoas que não estão doentes, e possa ser acionado só nos casos em que ele seja mais necessário. Ou seja, o diagnóstico é feito pela equipe de saúde básica, com suporte da tecnologia e entrega do resultado do exame em questão de minutos, eliminando a espera de semanas do método tradicional. 

Em resumo, o resultado é acesso, agilidade e uma drástica redução de custo. Os dois executivos falaram claramente que baratear a saúde é uma das missões da IA: no case apresentado, o exame passa de 300 dólares (feito por um médico) para 34 dólares ao ser feito pela equipe de atendimento primário com apoio de IA. 

O que foi muito legal foi ver os fundadores das empresas falando dos produtos que desenvolveram de forma direta e honesta, contando dos obstáculos e das estratégias para vencê-los. Por exemplo, toda a comunidade está preocupada com questões éticas ao desenvolver IA; na medicina eles não podem errar da mesma forma como aconteceu com o carro autônomo.

Para construir uma história diferente na saúde, as empresas focam em três pilares: segurança, eficiência e igualdade. Segurança quer dizer acuracidade ao depender da sensibilidade da ferramenta; eficiência significa de fato economizar custos ao se sujeitar a especificidade da ferramenta; e igualdade quer dizer funcionar para a vasta maioria dos pacientes. Segundo Abramoff, é relativamente fácil criar uma IA que funcione bem para 5% dos pacientes; o desafio é justamente que ela de fato seja universal.

> Confira a cobertura completa do B9 no SXSW 2019

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