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Fleury Lab: inovação e startups

By 30 de abril de 2019 Destaques, Mercado

“Tomamos alguns riscos que não faríamos em uma unidade de negócio tradicional”, é assim que Rodolpho Meschgrahw, gerente sênior de Marketing e Inovação no Grupo Fleury descreve como ocorre o processo de inovação na empresa. Projetos como o Genômica e o E-commerce rodam em unidades de negócio separadas da operação principal do laboratório. Os principais benefícios citados são a grande velocidade, maior foco do time, liberdade orçamentária, a capacidade de quebrar algumas barreiras e arriscar em decisões que não seriam feitas no modelo tradicional. Claro, todo o processo é acompanhado de perto pela liderança da instituição.

Conversamos durante uma manhã no InovaBra, espaço de empreendedorismo onde o Fleury aloca parte do time dedicado à inovação. Rodolpho contextualizou dizendo que a estratégia da empresa, em relação às startups, não se baseia, por enquanto, em modelos de aceleração ou investimento, mas que isso deve começar a mudar no segundo semestre. Pelo perfil de empresa, hoje eles trabalham para encontrar startups que sejam suas fornecedoras. Em dados abertos, ele cita um outro laboratório de porte semelhante que trabalha no modelo de investimento e aceleração com startups. No último ano, esta empresa mapeou 250 startups e converteu 8 delas em aceleradas, uma taxa de 4%. Já o Fleury também mapeou a mesma quantidade, mas converteu cerca de 20% em projetos de parceria. Ou seja, há espaço para todo tipo de estratégia de inovação com startups, depende do foco da empresa.

São três as áreas de concentração de esforços do time de inovação: produtividade médica, diagnóstico minimamente invasivo, e “-omics”. “Um bom exemplo que mostra porque nem sempre o caminho para uma relação com uma startup é o investimento são os modelos alternativos de coleta de sangue. Nessa situação eu estou procurando novas formas de ter o resultado sem estarem envolvidos a tradicional agulha e enfermeiro. Para citar o microagulhamento a vácuo, não faz sentido investir. Eu não quero ser uma empresa que vende “tubinho”, eu quero ter uma vantagem competitiva. Estamos iniciando um piloto para ver como funciona, as vantagens e desvantagens, e depois ajudar essa startup no processo de validação e entrada no Brasil, e assim, tê-los como fornecedores.”, explicou Rodolpho.

Apesar da inovação ocorrer de forma fisicamente descentralizada, o Fleury Lab foi um conceito criado para empacotar todas as iniciativas em uma identidade e estratégica única de inovação. No InovaBra ocorrem os projetos de inovação aberta, com as parcerias com as startups, mas existe um outro Fleury Lab em outra locação focado no desenvolvimento interno de soluções, especialmente digitais.

De forma genérica, a maioria dos projetos com as startups, que têm como base o compartilhamento de recursos, estão em estágio de desenvolvimento ou validação de sua solução. Para soluções mais maduras, ocorre a compra simples do produto, ou em alguns casos, a aquisição. Os projetos de compartilhamento de recursos são mais customizáveis e baratos, porém, têm um longo prazo.

Um exemplo desse tipo de parceria é a DataH, uma startup brasileira de inteligência artificial. No formato, a DataH entra com a expertise técnica de AI e o Fleury com a equipe de radiologia, para o desenvolvimento de um algoritmo para a detecção de pneumonia em Raio-X e identificação de idade óssea. De acordo com Rodolpho, por mais que já existissem soluções de mercado nesse sentido, ainda havia o sentimento de que isso não estava completamente adequado para o público brasileiro.

A startup, que tem negócios nos segmentos de robótica e carros autônomos, acabou de entrar para o segmento de saúde. “Trabalhar com imagens têm sido algo desafiador para quem trabalha com AI, mas nos últimos anos temos conseguido resultados surpreendentes nos padrões que a máquina consegue enxergar.”, disse Celso Azevedo, CTO da DataH, e completou, “A radiologia é um método super barato para o apoio ao diagnóstico. O que falta, as vezes, é dar rapidez no processo de laudo e conhecimento específico e amplo dos casos. Quando transferimos para a inteligência artificial, conseguimos resolver esses dois processos simultaneamente.”

Ele conta que o Fleury se aproximou da DataH após a empresa ter participado de uma competição internacional, e ficado na frente de grupos de Stanford e do MIT, com um projeto de identificação de idade óssea utilizando inteligência artificial. “O Fleury se dispôs a trabalhar em parceria e forneceu o principal insumo que precisávamos, dados e médicos qualificados. Se a gente não tem acesso a essas informações, não importa o que façamos, porque não vamos chegar a nenhum lugar. A validação deles, dos nossos resultados, foi muito importante para garantir os resultados gerados porque nós não temos nenhum conhecimento médico.”, disse Celso sobre a importância da parceria.

Gustavo Meirelles, radiologista e gestor médico de Inovação do Grupo Fleury, reforçou que o trabalho é realmente uma parceria. Segundo ele, a DataH está sempre disposta a aprender e interagir com a equipe médica. Para o projeto de identificação de pneumonia, foi disponibilizado um banco de 3 mil imagens para que a DataH possa usar, além dos dados públicos.

“Mal arranhamos a superfície desse iceberg, mas imagino que entre os próximos passos estão o desenvolvimento de um algoritmo de suporte à decisão e aplicar AI em outros casos. Só na radiologia de tórax já pensamos em mais umas 6 aplicações, por exemplo.”, diz Celso, explicando que o roadmap ainda está em trabalhar com imagens estáticas.

O Fleury participa do programa TechEmerge, financiado pelo Banco Mundial, e tem projetos atualmente com três startups: Exalenz, Combinostics e Aidoc. Esta última, muito parecida com a DataH. Rodolpho cita, que apesar da startup também utilizar AI em imagens, existem algumas diferenças importantes, dentre elas que a Aidoc trabalha com imagens dinâmicas, como tomografias e ressonâncias, enquanto a brasileira, com imagens estáticas, como o raio-x. Outra diferença é o nível de maturidade e desenvolvimento da solução. A customização para os interesses do grupo está bem mais próximo da DataH do que da startup Israelense. Por último, na Aidoc são identificados achados críticos, mas não necessariamente se sabem quais são.

“Temos feito parcerias com algumas empresas para explorar o que cada um tem de melhor. Na Aidoc, entre encontrar uma notificação e isso ser visto pelo nosso grupo médico, demoramos até 20 minutos, devido à priorização do workflow, o que resulta em uma melhoria de resultado para o paciente. Antes o tempo era variável, mas isso poderia chegar até 1h. Um ponto interessante é que podem ser encontrados achados urgentes de forma incidental [em exames para outros fins], que seriam laudados na rotina entre 1 e 2 dias. Na DataH, nós começamos com a detecção automática de pneumonia e já atingimos 92% de acurácia. Eu vejo as duas como soluções complementares.”, conta Gustavo.

Para ele, o maior desafio para startups é ter um banco de dados de qualidade, com anotações realizadas por radiologistas e que sejam confiáveis. Os bancos de dados públicos existentes possuem muitos dados sujos e inadequados, por exemplo, imagens de pneumonia rotuladas como câncer. Hoje sobram imagens e faltam labels qualificados. “Até quando dizem que a inteligência artificial vai substituir os radiologistas, eu acho que será o contrário, teremos mais trabalho ainda. Os radiologistas precisarão ensinar as ferramentas que irão surgir para interpretar essas imagens.”, finaliza o gestor médico de inovação.

Fernanda Fortuna

About Fernanda Fortuna

Engenheira Biomédica pela Universidade Federal do ABC, Fernanda passou um ano na Escócia estudando Engenharia Mecânica. Após retornar ao Brasil, emprendeu na área de robótica e reabilitação. Apaixonada por tecnologia e saúde, hoje atua na curadoria de conteúdo para os eventos Saúde Business Fórum, Hospitalar e Healthcare Innovation Show.

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