Saúde

“Deveríamos mudar a forma como treinamos os médicos residentes”

O médico Leo Anthony Celi, do MIT, é referência em estudos sobre como o big data pode revolucionar a medicina. (Foto: MIT Technology Review en español/Flickr)O médico Leo Anthony Celi, do MIT, é referência em estudos sobre como o big data pode revolucionar a medicina. (Foto: MIT Technology Review en español/Flickr)

Em breve, big data, machine learning e data analytics não serão apenas termos do cotidiano de programadores mundo afora, mas também farão parte do dia a dia dos médicos. É o que espera Leo Anthony Celi, pesquisador do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, e um dos cientistas mais respeitados globalmente na área de estudos sobre medicina e big data — que nada mais é do que a união de um volume grande e complexo de dados.

Em entrevista à GALILEU, Celi compartilha como a tecnologia pode ser usada no dia a dia dos profissionais da saúde e quais são os desafios para tornar cada vez mais comum o ensino de novas técnicas de análise de dados aplicados à medicina. Confira:

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Qual é a maior dificuldade hoje: desenvolver ferramentas tecnológicas mais eficazes ou inserir os dados nos sistemas de maneira eficiente?
A questão tecnológica é fácil, porque o processo de armazenamento de informação está se tornando cada vez mais barato e eficiente. O maior obstáculo, na realidade, é a retenção de informações. Os dados de que precisamos não são apenas médicos: também temos que saber onde a pessoa mora, se fuma ou não, fatores econômicos e sociais e o estilo de vida dela. Só que esses dados não estão disponíveis e não somos capazes de integrá-los às informações médicas para uma melhor análise. As pessoas têm medo de dividir detalhes sobre como vivem. Mas acredito que, se explicarmos que isso vai nos ajudar a cuidar melhor de outros pacientes e delas mesmas, a forma como entendem o conceito de privacidade pode mudar.

O que é necessário para que escolas médicas compreendam a importância de tecnologias como big data e machine learning para a profissão?
Definitivamente deveríamos mudar a forma como treinamos os médicos residentes. Ainda ensinamos muito sobre fatos e mecanismos, mas eles também precisam saber como aprender com base nos dados. Boa parte do que realizamos nos pacientes é fundamentado no que sabemos de casos semelhantes. Por esse motivo, entendemos que a ciência de dados deve ser uma peça-chave para o treinamento das novas gerações de profissionais.

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De que forma a IA pode ajudar os pacientes nas UTIs dos hospitais?
Coletamos muitas informações nas UTIs [Unidades de Terapia Intensiva] e elas podem determinar se um paciente vai viver ou morrer. São decisões urgentes e críticas que envolvem um olhar mais amplo. É por isso que o estudo científico sobre o uso de machine learning na medicina se dá especificamente nessas áreas do hospital.

A IA pode ser útil no desenvolvimento de pesquisas mais conclusivas?
Há uma grande mudança ocorrendo agora com o machine learning e a IA. Estamos percebendo que fatos médicos têm um prazo de validade. Hoje essas informações são válidas, mas daqui a cinco anos as pessoas podem ter mudado a forma como vivem, por exemplo. Por isso, nós da comunidade do machine learning acreditamos que o algoritmo que desenvolvemos deve ser sempre atualizado e recalibrado para termos certeza de que ele ainda faz o que foi criado para fazer.

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Dá para afirmar que as informações dos pacientes utilizadas em estudos hoje são confiáveis?
Os dados que temos disponíveis atualmente são bons o suficiente. Não acredito que devemos esperar até ter certeza de que a informação seja 100% precisa, porque esse momento nunca vai chegar. Durante todo o processo, quando lidamos com dados percebemos o que deve ser melhorado, e isso vai continuar acontecendo.

Poderia falar um pouco sobre como você acredita que será o futuro da inteligência artificial na medicina?
Parece promissor, mas chegar lá requer muito trabalho e deve mudar a medicina em termos de prover cuidado e tratamento aos pacientes. Os jovens médicos estão muito empolgados e percebem que qualquer um pode realizar pesquisas, algo que nunca cogitaram fazer antes. Eles entendem que podem ser parte da equipe e que não precisam ser apenas receptores passivos. O machine learning torna possível que qualquer médico possa contribuir com o conhecimento.

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