IA é cura milagrosa ou placebo?

O que é preciso mudar para que os pilotos de projetos de inteligência artificial (IA) em saúde se tornem padrão? Com essa questão, a life sciences partner da PwC, Yolanda Puiggrós abriu o painel sobre o impacto da IA na saúde. “Pela experiência que tivemos, na verdade, são necessários vários fatores envolvidos. Você precisa pensar em como é do ponto de vista da política, do reembolso ao profissional médico e quais são os resultados clínicos para o paciente”, diz o global marketing director do programa de doenças raras da AstraZeneca, Malbinder Fagura.

Sob a perspectiva dos reguladores da Escócia, no exemplo dado por Fagura (que trabalha em Cambridge, Reino Unido), o objetivo era reduzir o tempo da lista de espera e de diagnóstico de 12 meses para menos de seis semanas. “Era um programa que poderia, potencialmente, ser ampliado em toda a Escócia. Mas nenhuma inovação acontece a menos que haja uma mentalidade positiva e aspiração de mudança na indústria da saúde”, ressalva o executivo.

Regulamentação trava mudanças

Quando se trata de saúde, diz Fagura, o tempo é completamente diferente de startups de outros setores. “No momento, a tecnologia está avançando muito mais rápido do que os sistemas regulatórios. Na Europa, temos atuado com os chefes regulatórios, mas não estamos vendo mudança”, critica.

Pelo projeto de IA para a saúde escocesa, o executivo da AstraZeneca disse que foi oferecida redução de 80% de tempo nos padrões atuais de cuidado. “Mas tivemos dificuldades para escalar. Com esses números, eu deveria conseguir escalar mais facilmente, mas aí vêm os desafios da saúde. Na verdade, você precisa estar integrado durante toda a experiência do paciente e do clínico. E fazer isso é um desafio enorme. Acho que é aí que estamos do ponto de vista de startups stand-up. Dinheiro é a chave, a falta de financiamento é a chave. Se tivéssemos mais fundos, conseguiríamos ir mais longe e, provavelmente, mais rápido”, analisa.

A chave, segundo o managing partner da Cathay Innovation, Jacky Abitbol, está na mentalidade. “A mentalidade que podemos chamar de corporativa que, no fim das contas, são os clientes. Há dez anos, quase todo mundo falava sobre inovação aberta nos setores, inclusive na saúde. Portanto, tinha que ter as equipes responsáveis pela inovação, os recursos financeiros para fazer pilotos etc. Mas parou por aí, tivemos um piloto e parou. O que vemos hoje é uma mudança dessa mentalidade, onde não se trata apenas de se investir em inovação, mas de transformar os negócios e a forma como se faz isso. A IA desempenhou um papel muito importante e é aqui que estamos hoje”, diz Abitbol.

Necessidade de provar o ROI

Quando se compara a Europa com os EUA, há muitas startups no setor de saúde. Uma vez que a startup prova seu ROI, a iniciativa passa automaticamente de piloto para o projeto na Europa. “É por isso que as empresas europeias decidem, mesmo que custe mais ir para os EUA, ir para lá porque podem provar o ROI e depois voltar. Portanto, o ideal é começar a trabalhar com as startups. Em segundo lugar, precisa integrar o fluxo de trabalho porque, até recentemente, não existia nem mesmo WiFi dentro dos hospitais”, lembra o executivo.

“Você não quer dar acesso aos dados para uma startup porque talvez não conheça o ponto de vista da Carmen sobre o financiamento. Então você prefere desenvolver internamente, mas custa caro e você não tem certeza se realmente pode escalar. Vemos algumas empresas agora escalando mais rápido porque há a mentalidade certa”, ressalta Yolanda, da PwC.

Máquinas de geração de dados

Carmen Pauline Rios Benton, CEO e fundadora da Doctomatic, diz que os hospitais são máquinas de geração de dados e estão sempre coletando dados de prontuários clínicos, de resultados laboratoriais e de gestão.

“O objetivo da IA na saúde é melhorar os resultados para os pacientes. Sabemos que os sistemas de saúde são fragmentados na forma como prestamos o cuidado. Como mudamos essa tarefa de ser centrada no hospital para torná-la mais preventiva e passar a ser um espaço preventivo sem o qual não possamos fazer isso? Não consigo fazer isso sem uso seguro dos dados em nível de paciente. Num dos programas que lidero, há uma proporção de pacientes com insuficiência cardíaca em que o coração não se enche corretamente por causa da rigidez. Isso pode levar de seis a oito anos para ser diagnosticado. Se os pacientes não forem tratados, essa condição é fatal”, exemplifica Fagura, da AstraZeneca.

Portanto, quesitona, como se pode usar dados hospitalares para encontrar esses pacientes que foram deixados de lado por meio dos eletrocardiogramas de rotina, de exames de sangue, dos prontuários eletrônicos e dos ultrassons para levá-los a um especialista o quanto antes?

“Tem que entender que usamos os dados para melhorar os resultados desses pacientes. E a única forma de fazer isso é por meio de parcerias. Abrir esse conjunto de dados de forma compatível com o consentimento do paciente para treinar seus algoritmos e depois de treiná-los, precisa colocar em um processo proativo”, afirma o executivo.

Dados dos pacientes

Jorge Fernández Garcia, CIO do Hospital Clínic Barcelona, diz que tem trabalhado para treinar e implementar os eletrocardiogramas. “Potencialmente, você pode escalar isso em todos os ECGs, existem 300 milhões de ECGs feitos globalmente e US$ 100 milhões só por meio de um fornecedor nos EUA. Mas você não pode fazer isso se os dados do paciente forem bloqueados. E se fôssemos educados a entender que o poder dos nossos dados poderia ser o bem melhor para o coletivo? Se entendermos que nossos dados de saúde, sejam anonimizados ou não, têm um propósito”, afirma.

De uma perspectiva mais ampla, acho que a questão é o contrário, diz Carmen, da Doctomatic.

“Se tivéssemos sido educados desde criança para que nossos dados pudessem ser usados para o bem maior, isso nem seria uma questão hoje. Já fazemos isso para muitas startups e empresas no mundo que nos procuram porque querem acesso a dados, dados do mundo real”, afirma.