IA na saúde: mais espaço para um sistema preventivo

Prevenir é melhor do que remediar: esse é um ditado popular bastante conhecido, do tempo dos nossos avós. Embora antigo, faz cada vez mais sentido para a área da saúde, em que a importância da prevenção e do diagnóstico e tratamento precoces são inquestionáveis.

Se a sabedoria popular é tão óbvia, por que o sistema de saúde não foca na prevenção de doenças em vez do diagnóstico e tratamento tardios? A resposta é simples: porque o sistema não sabe, muitas vezes, que aquele paciente com uma determinada doença existe. Quanto o encontra, normalmente é tarde demais.

É aí que entram diversas inovações que estão sendo conduzidas pela medicina. Aproximadamente 30% do volume de dados do mundo tem origem na saúde. Estamos vivendo uma explosão de informações. Basta pensar na quantidade de consultas, exames e procedimentos médicos realizados todos os dias no mundo inteiro.

Dentro desse turbilhão de dados estão todas as informações necessárias para o sistema de saúde. É aqui que estão todos os pacientes que podem ser tratados de forma preventiva, muito antes de virarem portadores de doenças crônicas ou falecerem por condições agudas e letais.

Os dados em saúde revelam muitos segredos, como a descoberta de futuros doentes, mas também a probabilidade de alta ou óbito entre pacientes internados ou acompanhados ambulatorialmente. Tem sido cada vez mais surpreendente descobrir todas essas informações e poder utilizá-las no ecossistema da saúde em benefício de médicos, demais profissionais do setor e pacientes.

Não saber interpretar esses dados pode significar perdas significativas, como um custo muito maior por paciente acompanhado (até cinco ou seis vezes superior), além de taxas maiores de mortalidade. Tudo isso ocorre porque o momento de detecção tradicional da doença é quando ela já se instalou, tornando-se muitas vezes mais grave e custosa para os pacientes. A boa notícia é que soluções de inteligência artificial (IA) já estão prontas e maduras para antecipar esse momento de identificação da doença, reduzindo os gastos e melhorando o prognóstico e desfecho dos pacientes.

Um estudo recente realizado pela startup brasileira Neuralmed, composto por uma população de 10 mil diabéticos, revelou que quando o paciente entra em fase aguda os gastos com o tratamento passam de R$ 2 mil reais mensais para um patamar superior a R$ 10 mil mensais. Com um programa preventivo e com o auxílio da IA, o custo inicial até pode aumentar por um curto período, porém voltará à normalidade rapidamente e trará redução significativa de custos no médio e longo prazos, com um potencial de economia de milhões de reais.

Gráfico comparativo da detecção de doença por métodos tradicionais (momento destacado pela coluna vermelha) e por uma solução baseada em IA (momento destacado pela coluna azul).

Sob as lentes da tecnologia, para a prevenção, vemos um filme do paciente; para o tratamento de sintomas, uma única foto isolada. Com a IA jogando a favor do sistema, os futuros pacientes crônicos são encontrados principalmente por meio da análise de dados de outras doenças e acometimentos ao longo do seu histórico de saúde, além das medicações já prescritas, pelas menções em exames de texto não estruturados e em outros documentos médicos. Isso é o que chamamos de saúde personalizada e de precisão – tão desejada e com imensos benefícios para todos os atores do ecossistema da saúde, especialmente para os pacientes.

Em resumo, o sistema de saúde precisa parar de trabalhar como funilaria, reparando defeitos, e investir em autoescola, com foco na educação, detecção e tratamento precoces. Atualmente, levando-se em conta essa analogia, insistimos em consertar os carros avariados, a um custo bem maior e com menor chance de reparos bem-sucedidos, enquanto deveríamos ser muito mais cuidadosos e alertas com os primeiros sinais de desgaste. Com o auxílio dos dados tratados pela IA, iremos, enfim, assistir ao tratamento cedendo lugar para a prevenção. Não se trata mais de um desejo, mas de uma realidade possível e animadora.

Artigo escrito em parceria com Anthony Eigier, formado em economia pela Northwestern University e fundador de uma aceleradora de startups. É CEO e fundador da NeuralMed, startup que desenvolve soluções de auxílio à triagem e fluxo de pacientes nas instituições de saúde, utilizando a IA para analisar imagens e textos médicos.