IA ajudando os médicos nos diagnósticos

Em saúde a aplicação de IA está apenas começando, mas seu potencial, apesar das limitações atuais, é imenso. O setor de saúde apresenta muitos desafios e é bem problemático. É um setor em que os seus atores vivem em conflito e o sistema como um todo, não funciona de forma eficiente. As relações médico e paciente são desconectadas, com a imensa maioria dos médicos, estressados e pressionados, dispensando pouco tempo na pessoa do paciente em si e apenas olhando exames e prescrevendo medicamentos. Estes contatos esporádicos e superficiais provocam erros de diagnósticos e acabam incentivando exames e prescrições desnecessárias e supérfluas. Em hospitais a situação é bem pior. Os números são alarmantes. A cada três minutos, cerca de dois brasileiros morrem em um hospital por consequência de um erro que poderia ser evitado. Esta foi a conclusão de um estudo apresentado em 2016 no Seminário Internacional “Indicadores de qualidade e segurança do paciente na prestação de serviços na saúde”, realizado em São Paulo. Essas falhas, chamadas de “eventos adversos”, representam problemas como que vão desde erro de dosagem ou de aplicação de medicamentos até uso incorreto de equipamentos e infecção hospitalar. A pesquisa, realizada pela Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pelo Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), estima que, em 2015, essas falhas acarretaram em 434.000 óbitos, o equivalente a 1.000 mortes por dia. Erros de diagnóstico também são comuns em outros países. Uma pesquisa feita nos EUA, “The frequency of diagnostic errors in outpatient care: estimations from three large observational studies involving US adult populations” mostrou que cerca de 12 milhões de diagnósticos errados são feitos a cada ano no país.

A IA pode ajudar nos diagnósticos em diversos aspectos: colaborando com o médico na identificação de casos poucos comuns e ajudando a melhorar seu processo de diagnóstico, uma vez que a excessiva especialização faz com que cada médico olhe apenas para um pequeno detalhe da pessoa, deixando de lado todos os outros aspectos. Como um organismo não é uma máquina com peças isoladas, esta excessiva especialização faz com que o todo, não sendo observado, impede muitas vezes que o diagnóstico seja abrangente. Estima-se que existam cerca de 10.000 doenças humanas catalogadas e nenhum médico conseguiria recordar de todas elas e suas características, por mais que se aprofunde nos estudos. Como então os médicos agem, na prática? Eles identificam sinais mais nítidos e rapidamente seguem uma árvore de decisão com uma curta lista de hipóteses, conjunturas e conclusões, as vezes no processo de tentativas e erros. Na maioria das vezes estas ações são automáticas e intuitivas, baseadas nas suas experiências anteriores. O mantra é que as doenças mais comuns ocorrem mais comumente. Teorema de Bayes na sua essência.

Assim, as experiências anteriores moldam as experiências futuras. Além disso, nem sempre os médicos têm feedback de seus diagnósticos, pois muitas vezes, os pacientes, insatisfeitos com o resultado, mudam de médico.

O link para o estudo:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24742777/#:~:text=Results%3A%20Combining%20estimates%20from%20the,errors%20could%20potentially%20be%20harmful.

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