Como a Inteligência Artificial está revolucionando a medicina diagnóstica e laboratorial?
A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma grande facilitadora em diversas tarefas do dia a dia e, na medicina, ela vem se mostrando revolucionária nos diagnósticos, tornando-os mais completos e personalizados. Isso auxilia os médicos na escolha do tratamento mais adequado para cada paciente. De acordo com Alvaro Pulchinelli, presidente da Sociedade Brasileira de Patologia Clínica/Medicina Laboratorial (SBPC/ML), a capacidade de armazenamento e processamento de dados da inteligência artificial a torna um recurso essencial na medicina diagnóstica.
A inteligência artificial tem avançado rapidamente, especialmente na criação de algoritmos diagnósticos e na avaliação de dados genômicos. “Na área da genômica, baseada nos conhecimentos de bioinformática, houve um salto exponencial tanto na identificação de genes específicos responsáveis por doenças quanto alvos terapêuticos”, afirma o presidente da SBPC/ML. “A IA tem auxiliado na interpretação dos resultados de exames genômicos, ajudando a identificar genes que causam mutações e polimorfismos, além de permitir a análise conjunta de diversos outros exames. Isso possibilita a formulação de algoritmos para alcançar um prognóstico preciso”, diz.
Para Pulchinelli, no período da pandemia de Covid-19, a medicina laboratorial fortaleceu ainda mais o trabalho conjunto com outras especialidades, o setor de diagnóstico deu respostas rápidas para os desafios e esse é um caminho irreversível. Ele destaca, também, que a IA continua restrita aos laboratórios maiores, os quais têm departamentos de inovação, pesquisa e desenvolvimento. Contudo, em pouco tempo, isso deve se popularizar com a expansão das plataformas de acesso.
O uso de inteligência artificial por parte dos laboratórios faz parte das ações inseridas no conceito de Lab 4.0, onde esses estabelecimentos se valem da indústria 4.0, ou da quarta revolução tecnológica. As empresas deste período industrial utilizam tecnologias para tornar mais fácil os seus processos, melhorar seus produtos e otimizar a mão de obra. No caso da medicina laboratorial, a tecnologia pode prever alguma doença de acordo com o histórico do paciente e auxiliar nos padrões de qualidade dos laboratórios.
“A digitalização e automação promovidas por iniciativas como o Lab 4.0 melhoram a gestão da qualidade ao permitir monitoramento contínuo e preditivo”, explica Bruna Dolci Andreguetto, presidente da Regional Interior São Paulo da Sociedade Brasileira de Patologia Clínica/Medicina Laboratorial (SBPC/ML). No controle de qualidade, os sistemas que utilizam IA podem verificar o desempenho de equipamentos, por exemplo, bem como identificar qualquer afastamento dos padrões de qualidade. “Isso permite uma intervenção proativa, evitando problemas que poderiam comprometer a qualidade dos resultados”, salienta.
A inteligência artificial também proporciona maior precisão nos resultados, conforme explica André Doi, médico patologista clínico e diretor científico da SBPC/ML. “A IA é excelente na identificação de padrões, o que a torna extremamente precisa no diagnóstico. Isso se aplica tanto a exames de imagem quanto à análise microscópica de peças cirúrgicas e à identificação de padrões em resultados de exames laboratoriais para determinados tipos de doenças”, ressaltou.
Ainda segundo André Doi, é possível que, na medicina diagnóstica, o uso dos chatbots com a melhora dos algoritmos e a integração de informações clínicas, epidemiológicas e laboratoriais agilize as conclusões médicas. No entanto, na opinião dele, por não ter o senso crítico de um raciocínio clínico integrado, empático e sensorial, a tecnologia não substitui o julgamento de um profissional da área da saúde na tomada de decisões. “Entramos em uma nova era da medicina que é muito mais precisa, mas, correndo o risco de ser menos humanizada. Tanto pela carência de julgamento clínico e empático como por um raciocínio superficial que tenta suprimir a ativação dos sentidos humanos para uma tomada de decisão”, finaliza o diretor científico da SBPC/ML.
