Opinião

Jun 10, 2023

Para apreciar plenamente o potencial transformador da inteligência artificial nos cuidados de saúde, é necessário pensar globalmente. Quando aplicado a pessoas em situação de pobreza extrema, o seu impacto poderá ser tão grande como a descoberta da penicilina.

Isso é de acordo com Karen DeSalvo, renomada especialista em saúde pública e diretora de saúde do Google. Tal como explicou numa entrevista recente, a IA poderia melhorar a saúde à “escala planetária”, expandindo enormemente o acesso aos serviços de saúde.

Antes de falar com DeSalvo, já estava convencido do potencial da IA ​​para promover os cuidados de saúde em países desenvolvidos como os Estados Unidos. Como escrevi anteriormente, essa tecnologia poderia melhorar os diagnósticos, ajudar a personalizar o tratamento e reduzir as ineficiências administrativas.

Mas o pronunciamento de DeSalvo eleva o meu otimismo a um novo nível. Ela sabe do que está falando: médica de cuidados primários por formação, DeSalvo ajudou a liderar a recuperação após o furacão Katrina como comissário de saúde de Nova Orleans. Posteriormente, ela atuou como secretária assistente interina de saúde no governo Obama.

Ela me contou sobre as iniciativas atuais de sua equipe para ajudar pacientes americanos, como o uso de IA para monitorar consultas de pesquisa de pessoas que possam estar pensando em automutilação. Agora, o Google interrompe a “jornada do usuário”, como ela disse, e fornece uma caixa pop-up para o 988 Suicide & Crisis Lifeline.

Estes são esforços importantes, mas o que realmente me impressionou foi a forma como o Google Health está a utilizar a IA para abordar o acesso aos cuidados de saúde em países de baixos rendimentos.

Por exemplo, essa tecnologia poderia fazer grandes progressos na redução da mortalidade materna. Todos os dias, cerca de 800 mulheres em todo o mundo morrem de causas evitáveis ​​relacionadas com a gravidez e o parto. A Organização Mundial da Saúde recomenda que todas as grávidas façam ultrassonografias pré-natais, mas cerca de metade nos países em desenvolvimento não o fazem.

Para obter um ultrassom, os pacientes devem se deslocar até um local com um técnico, que então deve transmitir as imagens ultrassonográficas a um radiologista ou obstetra especialmente treinado para interpretação. Estas são barreiras importantes em muitas partes do mundo afetadas por infra-estruturas de transporte deficientes e pela falta de fornecedores qualificados.

Em parceria com a Northwestern School of Medicine, o Google Health está tentando superar alguns desses obstáculos testando um dispositivo de ultrassom portátil de baixo custo, operado por bateria, que os profissionais de saúde comunitários podem usar com treinamento mínimo. As imagens do dispositivo são carregadas em um smartphone para que a IA as interprete rapidamente para estimar a idade gestacional e avaliar a posição fetal.

A tecnologia permite exames mais precoces e mais frequentes, para que os pacientes possam ser encaminhados para cuidados de nível superior antes que surjam problemas graves. Um estudo, publicado no ano passado na revista Nature, descobriu que operadores novatos na Zâmbia, com apenas algumas horas de formação, conseguiram recolher imagens que um algoritmo de IA avaliou com um nível de precisão comparável aos padrões clínicos existentes.

Outra área de utilização potencial é o diagnóstico da tuberculose, uma doença respiratória altamente infecciosa que mata cerca de 1,6 milhões de pessoas em todo o mundo todos os anos. Se não for tratada, a TB é fatal em cerca de metade dos pacientes infectados.

O diagnóstico precoce com radiografia de tórax é crucial para prevenir a propagação da TB e iniciar o tratamento que salva vidas. Infelizmente, muitas pessoas vivem em áreas que não possuem profissionais médicos que possam interpretar essas imagens.

Mais uma vez, a IA pode ajudar a expandir o acesso. Uma pesquisa publicada no ano passado na revista Radiology descobriu que um modelo de IA teve um desempenho tão bom quanto o dos radiologistas na identificação dos sinais reveladores de TB nas radiografias de tórax. Em alguns casos, o modelo excedeu os padrões de desempenho da Organização Mundial da Saúde.

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É claro que os pacientes ainda precisam ir a um centro para obter um raio-X. E uma vez diagnosticados, eles ainda precisam consultar um profissional para tratamento. Mas ter um processo de triagem automatizado elimina uma barreira crucial.