Mejorar la recopilación de datos y crear conexión entre diferentes sistemas es una tarea fundamental para garantizar la eficiencia de inteligencia artificial (IA) y su potencial en el ámbito de salud. Esto es lo que afirman los expertos que participaron en el panel sobre los desafíos y beneficios del uso de la IA durante el Cumbre de Salud y Bienestarllevado a cabo por Estadãoeste lunes 14.
Víctor Piana, director general del Centro Oncológico AC Camargo, destaca que “no tiene sentido utilizar IA cuando faltan datos”. AC Camargo ha sido uno de los referentes en el uso de la tecnología para leer exámenes y organizar la cola prioritaria de pacientes con cáncer. Según Piana, es fundamental crear una “masa única de datos”, con la colaboración entre las diferentes empresas de salud y el SUS.
“Cualquier modelo de inteligencia artificial es tan bueno como los datos que lo alimentan. Datos pequeños, pobres o sesgados generarán una inteligencia artificial pobre o sesgada”, dijo Francisco Gaia, director de Estrategia e Innovación de MSD Brasil, también en Cumbre de Salud y Bienestar.
Tiago Bahía Fontana, coordinador general de difusión e integración de datos e información en salud del Ministerio de Salud, afirmó que el gobierno viene trabajando en la integración de sistemas, que actualmente están regionalizados.
Según él, la inteligencia artificial está cada vez más presente en la agenda gubernamental. Y a diferencia de otros países en desarrollo, Brasil tiene, como ventaja en la implementación de tecnología, la capacidad de realizar grandes contribuciones financieras y garantizar una infraestructura estandarizada a nivel nacional, a través del SUS.
“Ya tenemos capacidad computacional, con nube pública. Ya tenemos eso (recopilación de datos), pero de forma fragmentada. El esfuerzo hoy es que esto sea coordinado. En el plan brasileño de IA, los proyectos de corto plazo se centran en la identificación de anomalías en las bases de datos”, dice Fontana.
Potencial de la IA en la atención sanitaria
Entre las potencialidades para el sector salud, expertos destacaron la prevención de enfermedades y complicaciones en cirugíasanalizando la historia del paciente y comparándola con datos de personas con las mismas características que tuvieron una determinada enfermedad o complicación.
“Comenzamos en atención primaria a recolectar datos iniciales de calidad y, a partir de esos datos, comenzamos a hacer preguntas, comprender cuáles son los predictores de pacientes que desarrollaron sepsis en la UCI, por ejemplo”, afirmó Carlos Roberto Ribeiro de Carvalho, director de Salud Digital del Hospital das Clínicas de la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo (HCFMUSP).
“Estos son datos vitales, provenientes de análisis de sangre e imágenes, para comprender cuáles son estos predictores para esta población que progresa a la sepsis”, dice el especialista.
También existe potencial para desarrollo de vacunas por modelos previamente mapeados y diagnóstico más rápido de tumores mediante la lectura computarizada de tomografías.
“La gente tiende a pensar que la inteligencia artificial está todavía en su infancia o en el futuro. Pero hoy en día hay vacunas que ya se desarrollan utilizando inteligencia artificial. Tenemos bases de vacunas de código abierto (término para software de código abierto al que más personas pueden acceder y utilizar)”, dice Gaia.
En la última semana, el Premios Nobel de Física y Química a investigadores del campo de la inteligencia artificial, uno de ellos vinculado a la AlfaFoldtecnología responsable de acelerar el desarrollo de la vacuna contra el Covid-19. El modelo computacional es capaz de predecir estructuras de proteínas, resolviendo problemas bioquímicos que llevan 50 años sin resolver.
La IA es rápida, pero la recopilación de datos puede llevar tiempo
Gaia sostiene que la tarea de mejorar la calidad de la recopilación de datos y reunir esta información en una base de datos calificada debe ser antes del uso real de la inteligencia artificial. “En MSD invertimos durante dos años en datos vía WhatsApp, correo electrónico y sitio web para ahora poder comunicarnos con los médicos de manera relevante”, afirma.
Carvalho afirma que el Hospital das Clínicas se dio cuenta de esto después de aplicar inteligencia artificial a los sistemas de Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) y llegar a la conclusión de que faltaban datos iniciales para que los análisis fueran, de hecho, efectivos.
Sostiene que es necesario realizar un seguimiento del estilo de vida del paciente, las comorbilidades y datos de salud simples para comprender el potencial de complicaciones y riesgos en una situación de salud más grave que pueda enfrentar. Así como mapear de manera general los predictores de enfermedades y complicaciones.
Piana destacó que las áreas de atención médica que comenzaron antes las tareas de recopilación de datos, y una de las mejores formas de hacerlo es a través de la documentación de los exámenes, que puede leerse mediante tecnología de inteligencia artificial, están obteniendo resultados más precisos hoy en día, como la radiología, un área que diagnostica. , controla y trata enfermedades como el cáncer.
“La recopilación de datos es un gran paso hacia el uso de la inteligencia artificial y no es de extrañar que la radiología esté tan por delante. Hoy en día, la IA ya nos ayuda a encontrar detalles muy sutiles en las mamografías, por ejemplo. Y eso no es competir con un radiólogo a la hora de diagnosticar el cáncer. “, dice Piana. “La IA no sustituirá al médico, sustituirá al médico que no sabe cómo utilizarla”.
“Cumbre Salud y Bienestar – ¿Ha llegado el futuro de la salud? Se realiza hoy, 14 de octubre, de 8 a 18.30 horas, en el Espacio de Eventos del Shopping JK Iguatemi, en São Paulo. Para inscribirse, acceda a este enlace.
