A Inteligência Artificial tem revolucionado diversos segmentos da indústria, mas tem dificuldade de entrar na saúde por seu ambiente crítico. No Brasil existem diversas iniciativas na pesquisa e no empreendedorismo que fomentam o uso de tecnologia na saúde, mas ainda assim são poucos os casos práticos de uso real no dia-a-dia dos profissionais de saúde. O Grupo de Inteligência Artificial na Saúde da PUCRS tem inovado em criar parcerias com os hospitais e na implantação dos sistemas inteligentes para melhorias da assistência aos pacientes.
Grupo de Inteligência Artificial na Saúde
Pesquisa em I.A. na Saúde no Brasil, Grupo, Publicações, Divulgação e Oficinas Gratuitas
A necessidade de desenvolver sistemas inteligentes para o SUS fez a Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul e o Grupo Hospitalar Nosso Senhora da Conceição (GHC), ambos de Porto Alegre, a criarem o Grupo de Inteligência Artificial na Saúde (GIAS), em maio de 2018. Essa iniciativa começou com a colaboração entre a pesquisadora Ana Helena Ulbrich, farmacêutica do hospital, e o doutorando em Ciência da Computação da PUCRS, Henrique Dias.
Em setembro de 2017, os pesquisadores aprovaram no Comitê de Ética em Pesquisa do hospital o acesso à cinco anos de prontuário eletrônico para a realização do projeto intitulado Detecção Automática de Eventos Adversos Utilizando Processamento de Linguagem Natural nos Prontuários Eletrônicos de um Hospital Terciário. O foco do projeto é a automação dos processos de trabalho do Grupo de Gerenciamento de Risco e do Escritório de Gestão de Altas. Ambos os departamentos trabalham na melhoria da assistência dentro do Hospital Conceição, analisando grandes volumes de dados de forma manual.
O GIAS, então, foi criado pela professora Renata Vieira em conjunto com o professor Rafael Bordini. Para fortalecer ainda mais a multidisciplinaridade do Grupo de Pesquisa, esse firmou uma cooperação com o Programa de Pós-Graduação em Gerontologia Biomédica, através das professoras Janete Urbanetto e Carla Schwanke. Assim o GIPESP, Grupo Interdisciplinar de Pesquisa em Segurança do Paciente, também começou a desenvolver pesquisas que se beneficiam com a Inteligência Artificial.
Essa cooperação já rendeu para o o GIAS várias publicações entre revistas e conferências internacionais e nacionais. Todas as publicações têm seus códigos-fonte (o software criado pelo grupo) disponibilizados no GitHub do grupo de pesquisa — isto é, estamos falando de dados abertos e transparência também. O GitHub é uma plataforma amplamente utilizada pelas empresas de informática como Google, Facebook e Microsoft para publicação dos softwares de código aberto. Os algoritmos podem ser usados e comercializados por qualquer hospital ou empresa que tenha interesse. O foco é que eles sejam absorvidos principalmente pelo Sistema Único de Saúde do Brasil, o SUS, onde irá gerar mais impacto na população carente, aumentando a qualidade assistencial do sistema público de saúde.
Outra forma de divulgação dos trabalhos desenvolvidos pelos grupo, são apresentações dos projetos em eventos não-científicos como o Fórum da Transformação, Fórum de Interatividade e Comunicação, Google I/O Extended, Semana Acadêmica da UFCSPA, entre outros. O grupo de pesquisa também já ofereceu dezenas de Oficinas Gratuitas de Machine Learning para centenas de interessados como forma de disseminar a cultura de ciência de dados para a comunidade.
Inteligência Artificial e a Saúde no Brasil
I.A, I.A na Saúde e I.A. na Saúde no Brasil
A digitalização dos dados de saúde tem contribuído para o desenvolvimento de soluções que ajudam os profissionais da saúde nas suas atividades. A Inteligência Artificial é uma das tecnologias utilizadas nesse desenvolvimento, mas existe muita inteligência humana na modelagem desses sistemas. A mudança de cultura e a confiança nos sistemas automáticos são as barreiras mais críticas, e exige muito esforço humano para atravessar essa fronteira.No mundo todo existe um frenesi com relação à Inteligência Artificial e suas implicações no mercado de trabalho. No livro Deep Medicine, de Eric Topol, ele desmistifica bem esses conceitos na área da saúde. Não é tão simples tirar uma pesquisa do papel e implantar ela num ambiente crítico, como em um hospital. A pesquisa em computação exige menos validação do que a pesquisa em saúde, e é necessário que esses dois mundos se encontrem. Dos 50 projetos desenvolvidos pela IBM somente 4 chegaram ao mercado (artigo IEEE). O IBM Watson for Oncology, um dos projetos de sucesso da IBM tem sido abandonado pelos hospitais pela falta de contribuição na tomada de decisão.
Gerenciamento de Risco e Segurança do Paciente
Cooperações com Hospitais, IHI Trigger Tool, WHO Challenge, Prêmios
Depois das parcerias de sucesso entre o GIAS, GHC e GIPESP mais 6 hospitais se integraram ao grupo: Ernesto Dornelles, Moinhos de Vento, Mãe de Deus, Santa Casa, São Lucas (todos de Porto Alegre) e Sírio-Libanês de São Paulo. Ao todos os hospitais somam mais de 4 mil leitos com o potencial de absorver as soluções criadas pelo grupo de pesquisa.
O foco do projeto em gerenciamento de risco se deu impulsionado pela implantação da Ferramenta Global de Gatilhos para Medir Eventos Adversos do Instituto de Melhorias na Saúde (IHI Global Trigger Tool for Measuring Adverse Events).
E como a ferramenta funciona? O uso de “gatilhos”, ou pistas, para identificar eventos adversos (EAs) é um método eficaz para detectar incidentes não desejados em uma organização de serviços de saúde. Essa ferramenta é um manual de instruções onde o profissional de saúde deve buscar os gatilhos, manualmente, no prontuário eletrônico para identificar possíveis eventos adversos ocorridos com pacientes internados.
Nesse sentido, o primeiro trabalho desenvolvido pelo grupo teve o foco na identificação de prescrições potencialmente inadequadas. O erro de prescrição no ambiente hospitalar é um problema grave e epidêmico. A Organização Mundial da Saúde (OMS) lançou em 2017 o 3º Desafio Global de Segurança do Paciente com foco nos erros de medicação,, chamado Medicamentos sem Dano (Medication Without Harm). O trabalho de triagem das prescrições é realizado pela farmácia clínica dos hospitais, que tem a função de evitar que erros de medicação cheguem aos pacientes. Com o intuito de ajudar no processo de triagem de medicamentos, o grupo criou um algoritmo capaz de identificar 90% dos prescrições potencialmente inadequadas, dando alerta para as farmacêuticas. O artigo foi publicado em uma das melhores revistas internacionais sobre o tema: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
Por conta dessa publicação, os autores do trabalho Henrique Dias, Ana Helena Ulbrich, Vinicius Woloszyn e Renata Vieira, foram contemplados como destaque do 4º Prêmio Empreenda Saúde 2018 do Hospital Sírio-Libanês com a fundação Everis. O prêmio tem foco em projetos com impacto social e demonstra o potencial de impactar positivamente a população brasileira. Pelo lado acadêmico, o doutorado de Henrique Dias, foi contemplado nos anos de 2018 e 2019 com o Google Latin America Research Awards. Esse prêmio mostra a importância acadêmica e social do projeto, assim como a capacidade de produção científica do pesquisador.
Instituto de Inteligência Artificial na Saúde
Parceria com hospitais, software livre, startup sem fins lucrativos
O desenvolvimento dos algoritmos e pesquisa científica não são suficientes para que os hospitais possam adotar as tecnologias. Ainda existe um esforço importante de desenvolvimento de software para que essas inovações cheguem aos hospitais. Por conta dessa realidade, em dezembro de 2019, a pesquisadora Ana Helena Ulbrich e seu colega de pesquisa Henrique Dias criaram o Instituto de Inteligência Artificial na Saúde. O instituto foi criado para formalizar a parceria de implantação do sistema de prescrição fora do padrão com os Hospitais Mãe de Deus (HMD) e Santa Casa de Porto Alegre (HSC).
O software desenvolvido pelos pesquisadores foi batizado de NoHarm.Ai, como homenagem a campanha de segurança do paciente da OMS e ao princípio hipocrático “Primum non nocere”. O sistema foi criado em parceria com as farmacêuticas dos hospitais HMD e HSC, com foco na atuação da Farmácia Clínica, setor responsável pelas triagem das prescrições. Outros atores importantes nessa parceria são os agentes de inovação dos hospitais citados. Com a visão de implantar soluções inovadores, esses profissionais conseguem o espaço necessário para a realização desse projeto. O software criado é open-source, tem todo o seu código aberto e pode ser adotado por qualquer hospital sem custo, tudo disponível no GitHub.
A principal missão do Instituto é implantar o sistema nos hospitais da rede SUS.
O Instituto foi criado como uma empresa sem fins lucrativos. Essa estratégia visa facilitar a aproximação com as entidades públicas e principalmente com o SUS, mas com a possibilidade de gerar autonomia financeira fazendo a comercialização dos sistemas com a rede privada de hospitais. O Instituto já conta com 8 voluntários entre pesquisadores, desenvolvedores de software e profissionais da saúde.
Ainda tem um longo caminho para o Instituto chegar a todos os hospitais do SUS, mas os primeiros passos para essa missão já foram dados. Muitos parceiros, colaboradores, professores, pesquisadores, profissionais da saúde e vários atores foram importantes para a realização desse projeto. Acreditamos que essa é a primeira de muitas iniciativas de cunho social que pode surgir para a transformação da saúde no Brasil.
Até a próxima aqui no Radar Data for Good!
Co-autores deste artigo são os irmãos Ana Helena Ulbrich e Henrique Dias, fundadores do Instituto de Inteligência Artificial na Saúde.
