Machine Learning impulsiona a transformação tecnológica na área da saúde

A tecnologia é considerada uma área imprescindível para todos os setores de negócios no mundo. Na área da saúde, ela também veio para ficar e a cada dia comprova a sua necessidade, já que vem colaborando com novos recursos para melhorar a experiência de pacientes e procedimentos tanto administrativos quanto assistenciais.

No Brasil, muitos hospitais, prestadores de serviços de saúde, laboratórios e operadoras têm investido na transformação digital, utilizando recursos da Inteligência Artificial (I.A.), Big Data e Analytics.

Desse modo, variados problemas do setor estão sendo resolvidos, levando a atendimentos mais eficazes e até à realização de diagnósticos de forma precoce. “Apesar de ser uma área desafiadora, devido à sua grande complexidade por se tratar de dados não estruturados, estamos vendo cada vez mais dispositivos médicos baseados em I.A. serem lançados e regulamentados pelas agências pertinentes”, explica o Cientista de Dados do departamento de Big Data e Analytics do Einstein, Michel Fornaciali, que também é um dos Coordenadores do Curso de Atualização em Machine Learning em Diagnóstico por Imagem do Ensino Einstein.

Segundo ele, a principal novidade sobre a transformação digital no mercado que envolve a saúde é o uso das técnicas de I.A., que estão em franca expansão. “O Machine Learning (aprendizado de máquina) traz potencial de aplicação em diversas áreas, em especial à melhoria do cuidado ao paciente, ao progresso do atendimento populacional direcionando políticas públicas e a redução de custos por meio da otimização de processos”.

Nesse sentido, pode-se gerar soluções que prevejam diagnósticos baseados em exames clínicos, evitando ou reduzindo o número de intervenções invasivas; realizar mapeamento de pessoas vulneráveis a determinadas doenças e geolocalizá-las e agrupar pessoas com sintomas semelhantes, identificando os mais comuns para melhor decidir sobre os tratamentos viáveis. “Podemos ainda otimizar a escala de profissionais da saúde e aprimorar a gestão de estoques, entre outras aplicações”.

Diagnóstico por meio de imagem

Conforme Michel, o diagnóstico auxiliado por computador via imagens também vem apoiando cada vez mais as equipes multiprofissionais, devido à capacidade de a máquina “olhar” para determinadas informações na imagem médica e buscar por padrões visuais, que demonstram características de certas patologias investigadas.

A análise automática de imagens é uma aplicação inerente ao aprendizado de máquina, o qual teve grandes avanços após o advento do Deep Learning, aprendizagem por meio dos dados, utilizando redes neurais artificiais profundas. Mas, ainda é um desafio em qualquer setor extrair valor de imagem, além do grande diferencial estratégico.

Tal tecnologia amplia a eficácia das soluções detectadas, as quais podem ter finalidades múltiplas. Um exemplo é processar uma imagem de radiologia para detectar automaticamente a existência ou não de um tumor. Havendo um nódulo, é possível segmentá-lo, saber o nível de comprometimento com outros órgãos e mensurar com mais precisão o seu tamanho.

Profissionais adeptos à transformação digital

O mercado digital está cada vez mais ofertando oportunidades para profissionais e futuras atuações na área da saúde. “A principal habilidade é a capacidade analítica, ou seja, de criticar os dados e informações, nem sempre obviamente relacionados, com o intuito de gerar conhecimento de valor para a tomada de decisões de forma lógica e científica”.

Isso sempre tendo como premissa a importância de se sistematizar o processo: gerar dados, coletá-los, agregá-los e processá-los em maior quantidade, de forma internalizada na rotina. Portanto, essa habilidade está ligada ao pensamento crítico, à criatividade, à resolução de problemas e à curiosidade para investigar fontes e se aprofundar nas correlações das informações obtidas.

“Isso não significa que todos os profissionais irão programar as condutas a partir dos dados propriamente achados, mas que serão capazes de entender relatórios, consultar KPIs (Key Performance Indicators, ou, em português, Indicadores-Chave de Desempenho), interpretar dashboards e outras ações do gênero, bem como basear suas decisões nessas fontes analíticas de informações”, esclarece Michel.

Desse modo, ele ressalta que todos os profissionais da saúde podem conhecer os conceitos da transformação digital e descobrir como as soluções baseadas em I.A. são construídas. Inclusive, estar por dentro dos processos e técnicas é um caminho para colaborar com o desenvolvimento dos sistemas de saúde suplementar e público.

Logo, os profissionais desse mercado podem ser tanto ligados à assistência, como Médicos, Enfermeiros, Fisioterapeutas, Fonoaudiólogos, quanto da área administrativa, envolvendo diversos níveis hierárquicos, como Coordenadores, Gestores e Diretores. “Temos oportunidades de aplicação do aprendizado de máquina para solucionar problemas e gerir processos tanto no cuidado do paciente quanto na gestão de diferentes tipos de recursos”.

Outra habilidade pertinente apontada por ele, como parte da transformação digital, é a disposição para o trabalho em equipe e em grupos multidisciplinares, que passa a ser indispensável para o sucesso. “É um desafio engajar pessoas para que o resultado seja a partilha de conhecimentos, o uso eficiente das novas tecnologias e a criação de soluções que resultem em I.A., porém, essa situação já é perfeitamente palpável para nós”.

Formação dos profissionais no Einstein

Visando alcançar eficiência dentro desses contextos, o Einstein criou quatro carreiras analíticas. São elas: o Cientista de Dados – profissional com competências para modelar os dados -, o Engenheiro de Dados – o qual organiza e processa o dado -, o Analista de Dados – que revisa um conjunto de dados a fim de obter informações que auxiliem na tomada de decisões – e o Consultor de Analytics, responsável por interagir com as especificidades da saúde e dessas tecnologias.

Para que os profissionais assimilassem essa atual realidade dentro da Instituição, foi desenvolvido um Programa de Capacitação em Dados, que resultou na criação de trilhas de fundamentos de dados analíticos, estatística, linguagem de programação e de modelagem, entre outros. Além disso, as lideranças também passam por treinamentos específicos, cuja primeira turma foi composta por integrantes da Diretoria Executiva, e hoje em dia também está aberto ao público externo (conheça o Curso de Atualização em Big Data, Analytics e Inteligência Artificial para Lideranças na Saúde).

Essa especialização entre os profissionais de todo o ambiente hospitalar do Einstein só tem crescido e deve ser uma tendência dos próximos anos para todo o setor da saúde no país.

De acordo com o Cientista de Dados, os novos tempos mudarão a forma de os indivíduos lidarem com o seu bem-estar e de os profissionais interagirem com seus pacientes. “Sem dúvida, os instrumentos de trabalho estarão cada vez mais precisos para garantir a gestão mais eficiente da saúde”.