Uma das grandes temáticas da HIMSS@Hospitalar é justamente a provocação “Você está pronto para a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML)?”. Quando pensamos no futuro, onde a medicina será cada vez mais personalizada, estas duas tendências se destacam e todos envolvidos na cadeia de valor da saúde deverão ficar atentos.
“Essas tecnologias são extremamente viscerais para a cadeia de saúde e para os provedores de tecnologia para o setor. A criticidade não é de médio e longo prazo, é de imediato”, afirma Guilherme Hummel, consultor do evento. Com elas, parte da função médica e de gestão serão substituídas com maior assertividade e efetividade.
O próprio setor público está apostando e investindo na inovação. O programa Conecte SUS, com piloto em Alagoas, integrará os dados de saúde dos cidadãos em uma grande rede de dados em um primeiro momento e posteriormente, com uso de IA, pretende estabelecer parâmetros de atendimento para agilizar filas de espera e redistribuir recursos de forma mais racional.
Até mesmo para o controle de epidemias o Ministério da Saúde (MS) conta com o rastreio das redes sociais. “Não tem possibilidade de, em tempo real, ponto a ponto, [o MS] diagnosticar se uma determinada área do interior do Ceará tem alguma influência epidêmica”, diz o consultor.
Já na medicina personalizada, a ideia de que através dos dados de saúde de um paciente haverá um medicamento ‘sob medida’ ainda é muito remota. Para Guilherme, isso ainda acontecerá neste século, mas por enquanto a indústria farmacêutica se concentra em grupos populacionais, de mesmo perfil biológico, para fazer medicamentos mais específicos. “Essa visão de IA e ML para a medicina personalizada será pelas próximas 2 ou 3 décadas centradas em grupos claros e visíveis”, declara.
Um fator limitante quando se pensa em medicina personalizada de forma individual é a própria capacidade de armazenamento de dados atual. Nesse sentido entra em jogo outra questão, a da computação quântica. “O que faz a computação quântica? Reduz imensamente a massa de dados através da reconfiguração dos dados”, afirma o consultor.
Nos pequenos grupos que serão concentrados os esforços da medicina personalizada, também haverá um certo grau de predição, a partir do uso dessas ferramentas tecnológicas. Assim como o médico sabe e reconhece os fatores de risco que levam as pessoas a adoecerem, as máquinas também saberão.
E nesse momento diversas questões éticas são levantadas como por exemplo se um plano de saúde poderá cobrar a mais ou exigir determinados comportamentos de um beneficiário ainda saudável, mas com hábitos que o adoecerão? O setor público consegue prorrogar a entrada de uma pessoa no sistema de saúde usando algoritmos?
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