Quando o assunto é o avanço da medicina e das áreas correlatas, é impossível dissociar esse tema das inovações tecnológicas. Afinal, cada vez mais o mercado de saúde e bem-estar é beneficiado pelo surgimento de novas soluções, dispositivos e técnicas que se apoiam diretamente na tecnologia.
A exemplo disso, hoje muito tem se debatido a respeito da utilização do algoritmo de diagnóstico. Essa prática será muito comum em alguns anos e tem como premissa a interpretação baseada em dados. Pode até parecer coisa de ficção científica, mas é uma realidade que está mais próxima do que muitos imaginam.
A correta interpretação de exames de pacientes é um dos pilares para um diagnóstico preciso e um tratamento adequado, aumentando a probabilidade de sucesso de intervenções clínicas. Por isso, pesquisadores e engenheiros estão se debruçando sobre a questão com o intuito de utilizar todo o potencial da tecnologia e da inteligência artificial para otimizar o trabalho dos laboratórios e dos profissionais da área.
Continue com a leitura e entenda melhor sobre o algoritmo de diagnóstico e como eles estão sendo utilizados para interpretar exames!
O que é um algoritmo?
Já que vamos falar de algoritmo de diagnóstico, é essencial que tenhamos uma noção do que é e como funciona um algoritmo. Assim, toda a compreensão seguinte será muito mais fácil. Vamos lá!
De maneira bem básica, um algoritmo é uma lista de regras a serem seguidas para se resolver um problema. Ou seja, é uma espécie de caminho que leva a uma conclusão específica e pontual para uma determinada situação.
O algoritmo é desenvolvido para que as ações sejam realizadas na ordem certa e, conforme os resultados vão se afunilando, mais próximo fica de uma resposta precisa.
Pode parecer complexo, mas a utilização de algoritmos já é uma atividade bastante comum nos dias de hoje, especialmente quando utilizamos a internet. Para ficar mais claro, o popular serviço da Netflix se vale de um algoritmo para apresentar filmes e séries que sejam compatíveis com o gosto do usuário. Como ele faz isso? A partir do que você assistiu, perguntas e avaliações!
Quando o usuário sinaliza que gosta de um determinado gênero, por exemplo, o sistema passa a apresentar títulos baseadas nessa informação. Conforme o usuário vai gerando mais dados sobre seus gostos, mais preciso o algoritmo se torna.
Exemplos de algoritmos na área da saúde
Algoritmo de diagnóstico, de probabilidade, de busca, entre outros tipos já estão sendo utilizados na área da saúde ao redor do mundo. Essas inovações recentes já provocam um grande impacto em hospitais, laboratórios e outros estabelecimentos.
Veja alguns deles e como funcionam na prática:
- Naive Bayes Classifier: algoritmo de probabilidade que busca dados certos sobre usuários, evitando que se gaste mais tempo em cada atendimento. É ótimo para lidar com pessoas de nome idêntico, mas que apresentam problemas de saúde diferentes.
- Basic Local Alignment Search Tool (BLAST): algoritmo de busca que compara dados de teste genéticos e enormes base de dados de conhecimento científico (jornais especializados) para analisar mutações genéticas. É importante para determinar diagnósticos e tratamentos diversos.
- Árvores de decisões: recursos utilizados em disciplinas, como aviação civil, para determinar rotas adequadas para os percursos. Com base nesses recursos, é possível criar algoritmos específicos para consultórios com o objetivo de combinar informações para estabelecer se determinado tratamento terá sucesso.
Como um algoritmo de diagnóstico pode ser utilizado para interpretar exames médicos?
Agora que já sabemos um pouco mais sobre o funcionamento de um algoritmo, fica mais fácil entender como esse recurso pode ser utilizado na interpretação de exames médicos.
Como vimos, tudo está apoiado na inteligência artificial, a qual trabalha em associação com grandes bancos de dados sobre doenças, quadros clínicos e muitas outras informações sobre patologias.
Em um futuro próximo, os pacientes poderão ter diagnósticos rápidos e confiáveis diretamente na tela de um computador ou qualquer dispositivo conectado à internet. O sistema funcionará a partir de uma série de dados informados pelo paciente, sendo capaz de diagnosticar doenças crônicas como diabetes, hipertensão e obesidade.
Em matéria do Jornal do Campus, da Universidade de São Paulo, Alexandre Chiavegatto, professor livre-docente da faculdade e coordenador do LABDAPS (Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde), é bastante claro sobre o trabalho do laboratório e o algoritmo de diagnóstico: “O fazemos aqui é utilizar a inteligência artificial para tomar decisões inteligentes na área da saúde. Pegamos os mesmos algoritmos do Google e da Netflix, por exemplo, e eles analisam todos os fatores que podem levar a uma possível doença ou óbito”.
Exemplo do uso do algoritmo de diagnóstico
Um bom exemplo do uso do algoritmo de diagnóstico é o estudo com idosos realizado pelo LABDAPS em São Paulo. O laboratório verificou o risco de esse grupo morrer nos próximos cinco anos. Inicialmente, a Faculdade de Saúde Pública escolheu 2000 idosos voluntários, colheu inúmeros dados sobre sobre eles e os acompanhou durante cinco anos.
Os dados de parte deles, incluindo o óbito ou não, alimentaram o algoritmo do programa. O professor Chiaveggato explicou que “o programa aprende com estes dados, cria regras e a partir disso pode analisar o passado e a identificar o risco de óbito em pacientes futuros”.
Após o treinamento do algoritmo, os pesquisadores inseriram dados da outra parcela de idosos. O computador apontou se essas pessoas morreriam ou não. Quanto mais dados forem inseridos para alimentar o algoritmo de diagnóstico, maior a probabilidade de dizer inclusive qual doença determinada pessoa desenvolverá em determinado momento de vida. Assim, os profissionais poderão adotar medidas preventivas e tratar o problema antes de seu surgimento, bem como escolher o melhor tratamento.
Em outras palavras, a ideia é que os algoritmos reforcem o trabalho dos médicos, sobretudo no que diz respeito à agilidade e precisão dos diagnósticos e prognósticos. Isso porque a inteligência artificial da máquina consegue cruzar informações, comparar e tomar decisões mais rapidamente.
Contudo, vale destacar que essa tecnologia, como tantas outras, servirá para melhorar a qualidade das intervenções médicas, não tendo a função de substituir o raciocínio humano na interpretação de exames.
A inteligência artificial pode superar a humana?
Embora ainda não seja possível afirmar que o algoritmo de diagnóstico e outros algoritmos substituirão completamente os médicos em certos procedimentos, é certo que, com os avanços constantes desta tecnologia, em pouco tempo, os métodos informatizados serão mais precisos na interpretação de exames. Afinal, eles se valem de um universo de informações e diagnósticos anteriores muito maior que o acervo de um humano.
Para se ter ideia, um algoritmo criado por pesquisadores da Universidade de Stanford mostrou-se mais eficaz no diagnóstico de casos de pneumonia do que radiologistas humanos. Composto com mais de 100 mil imagens de raio-X de peito relacionados a 14 tipos de doenças, o algoritmo foi pensado para auxiliar profissionais e pacientes na constatação de patologias como a pneumonia.
A grande eficiência do sistema se deve, em grande parte, ao conceito utilizado, que é o da machine learning — aprendizado da máquina, em tradução livre —, cujo valor se traduz na capacidade de a máquina se aprimorar autonomamente, a partir dos milhares de diagnósticos de raio-X.
No entanto, frisamos novamente: um algoritmo de diagnóstico pode tomar uma melhor decisão considerando os dados, mas o profissional de saúde consegue captar nuances não consideradas pela tecnologia. Por isso, o cenário ideal é de um trabalho colaborativo.
Quais os benefícios do uso de algoritmo de diagnóstico e IA na área médica?
Como vimos, muitos são os pontos em que a tecnologia se associa e potencializa os resultados das intervenções de diversos profissionais da área da saúde. Os benefícios dessa interação são de diferentes ordens, atingindo tanto as clínicas médicas e os profissionais quanto os pacientes, que são os mais beneficiados com essas inovações.
Em meio às inúmeras vantagens trazidas pelo algoritmo de diagnóstico e por soluções autônomas de inteligência artificial na área da medicina, podemos citar:
Diminuição dos erros médicos
As inovações tecnológicas, como o algoritmo de diagnóstico e outras soluções de inteligência artificial, podem ser utilizadas em diversos trabalhos na área médica, inclusive em laboratórios de análises clínicas.
Essa ferramentas são voltadas inclusive para melhorar a gestão desses negócios. É o caso do software laboratorial. A tecnologia é uma aliada para evitar atrasos na entrega do serviço, erros procedimentais, e perdas de documentos importantes. E quando se fala em área da saúde, com demanda alta e exigente, a diminuição dos erros médicos é fundamental. É uma questão de segurança para o paciente.
Não à toa, muitos hospitais, clínicas e laboratório automatizam e padronizam suas rotinas para torná-la mais eficazes e menos propensas a erros. A ideia do algoritmo de diagnóstico é a mesma: diminuir as chances de um profissional errar seu diagnóstico, tornando-o mais rápido e preciso. Se compararmos o uso do algoritmo de diagnóstico às técnicas mecânicas que fazem o trabalho de diagnosticar padrões e patologias, podemos até mesmo apontar a erradicação desses erros. Isso garante o melhor tratamento em diversos cenários.
Um ponto de atenção é que, para usufruir desse benefício do algoritmo de diagnóstico, é preciso ter um negócio organizado. Infelizmente, muitos hospitais, laboratórios e clínicas possuem documentos e prontuários ainda em papel. O armazenamento em computadores ou em nuvem podem auxiliar muito o trabalho do algoritmo de diagnóstico.
Robustez nos procedimentos
Com técnicas muito mais apuradas e baseadas em uma vasta base de dados, o algoritmo de diagnóstico consegue fornecer alternativas altamente precisas e confiáveis em resposta às mais variadas patologias.
A interpretação de exames médicos, dessa forma, passa a ser desempenhada com um suporte mais completo, que leva em consideração dados advindos de diferentes fontes, como estudos, pesquisas e testes.
Em outras palavras, essa precisão pode melhorar a performance do dia a dia de um laboratório. E não só isso. A precisão confere mais segurança aos pacientes, que acabam por usufruir de um serviço de qualidade e confiável.
Agilidade e comodidade
Sem dúvida, dois dos traços mais marcantes do algoritmo de diagnóstico e das tecnologias de inteligência artificial é a agilidade e a comodidade trazida, sobretudo para os pacientes. Como citado, em breve as pessoas poderão ter respostas ágeis sobre a sua condição de saúde por meio de sistemas informatizados que podem ser acessados remotamente, a partir de um computador ou dispositivo móvel conectado à internet.
Inclusive, o trabalho integrado do algoritmo de diagnóstico com um software para laboratório clínico, é mais fácil garantir essa agilidade. Com o sistema laboratorial, é possível liberar resultados com verificação automatizada, permitindo a configuração de parâmetros para a liberação de exames e fazendo correlação entre os dados analisados.
Além disso, da comodidade de casa, o indivíduo poderá ter seu diagnóstico, assim como a indicação dos tratamentos mais efetivos para a sua condição clínica, o que aumenta significativamente a probabilidade de sucesso dos tratamentos.
Vale a pena destacar também que a agilidade e a comodidade são características importantes para qualquer negócio na área da saúde. Isso porque os pacientes se sentem bem atendidos, o que é fundamental para construir uma relação duradoura com hospital, clínica ou laboratório. Pacientes satisfeitos são, inclusive, mais fáceis de serem fidelizados.
Acessibilidade
Não podemos deixar de citar que um dos maiores benefícios dos avanços da tecnologia e do algoritmo de diagnóstico é a democratização dos métodos. Nesse contexto, a interpretação de exames médicos, por exemplo, poderá ser feita de forma mais simplificada e menos onerosa, permitindo que pessoas de todas as classes sociais se beneficiem dos avanços tecnológicos e consigam levar uma vida mais saudável.
O futuro está mais próximo do que muitos imaginam. A inteligência da máquina e o algoritmo de diagnóstico já estão trabalhando em prol da qualidade de vida e da saúde das pessoas. O uso de algoritmos para interpretar exames médicos faz parte dessa nova realidade. Portanto, estar alinhado com essa tendência é, sem dúvida, um diferencial valioso para empreendimentos que atuam na área.
No entanto, se o seu negócio é um laboratório de análises clínicas, somente o uso da tecnologia e do algoritmo de diagnóstico não serão suficientes para garantir uma gestão eficiente. Há pontos desse negócio de saúde que dependem da qualidade de atuação da equipe e de outros pontos.
Por isso, separamos 12 dicas para que você faça um bom trabalho na gestão laboratorial. Confira!
