Uma Saúde mais Inteligente

Por Miguel Coimbra, Coordenador do TEC4Health e investigador do C-BER, e Carlos Ferreira, Business Developer do TEC4Health e investigador do C-BER

Há precisamente uma década, a hoje famosa AlexNet venceu um desafio internacional de classificação de imagens, convencendo a comunidade internacional interessada na investigação em Inteligência Artificial (IA) que as redes neuronais profundas eram viáveis e muito promissoras. Poucos imaginavam que esse marco lançaria uma verdadeira revolução na IA, que rapidamente alastrou a sua aplicação a todos os setores de atividade. A Saúde não foi exceção, sendo a IA hoje um dos focos mais interessantes de desenvolvimento tecnológico para este setor, ombreando com outras áreas tecnológicas mais bem estabelecidas como a instrumentação, os sistemas de informação ou a gestão hospitalar apoiada por tecnologia.

A IA tem hoje características muito diferentes de há poucos anos, que alteram profundamente os stakeholders associados a esta tecnologia. Exemplos importantes são a sua acessibilidade (o número de ferramentas disponíveis torna fácil a sua implementação por não-especialistas), e a sua enorme dependência de dados anotados (quem tem acesso aos dados consegue os melhores resultados). Para o setor da Saúde, isto aumenta muito significativamente o papel das instituições de saúde para o desenvolvimento destas tecnologias, dado o seu privilegiado acesso aos dados, e a facilidade com que profissionais de saúde conseguem eles mesmos usar as mais avançadas arquiteturas de redes neuronais profundas. Tudo isto contribui para a atual penetração importante destas tecnologias no setor, com exemplos claros como o recente prémio que o IPO do Porto recebeu na utilização de tecnologias de IA para apoio a exames de colonoscopia (Jornal de Notícias, 17/03/2022)

Existem inúmeras oportunidades muito estimulantes neste setor, para institutos de investigação e de interface como o INESC TEC. Exemplos claros são os sistemas de apoio à análise de imagens médicas, avaliação automática da qualidade de exames de sinal e imagem médica, ferramentas para rastreio de doenças operadas por não-especialistas, análise automática de relatórios médicos, ou sistemas de apoio à gestão da logística hospitalar. Analisando exemplos de atividades de investigação, desenvolvimento e inovação dentro do INESC TEC, podemos identificar vários casos de sucesso nestas áreas, tais como o projeto Gentil desenvolvido pelo IPO Porto e pelo INESC TEC que utiliza ferramentas de text-mining e NLP (Natural Language Processing) para disponibilizar informação clínica estruturada e apoiar a tomada de decisão clínica em contexto oncológico; a linha de investigação Multiscope que permitiu o lançamento de um challenge com a PhysioNet com o maior dataset público de auscultação cardíaca pediátrica, para que a comunidade científica fizesse propostas de algoritmos; ou o projeto LUCAS, focado no estudo do cancro do pulmão e que resultou num número notável de publicações científicas e resultados promissores.

Os desafios ainda são muito significativos para que este futuro se torne realidade, e muitos deles não são tecnológicos. Perante a complexidade crescente destes, como vamos certificar algoritmos de IA como dispositivos ou parte de dispositivos médicos? Como vamos integrar tecnologias disruptivas nas rotinas clínicas atuais maximizando a aceitação de tecnologia por parte dos utilizadores? Como vamos capacitar os recursos humanos para o uso destas novas tecnologias? Como vamos evoluir os modelos de financiamento da saúde para que estas tecnologias sejam viáveis?

As oportunidades são muitas, e os desafios desafiantes, mas o INESC TEC está empenhado em ser uma das muitas instituições que possam construir um futuro onde possamos ter uma Saúde mais Inteligente.