O caminho que a Diagnósticos da América — mais conhecida como Dasa — trilhou em inteligência artificial começou em 2017 e a adoção de ferramentas de IA só vem aumentando.
Recentemente, a rede de saúde integrada, que inclui medicina diagnóstica e hospitais, divulgou que tem usado IA para identificar achados críticos em exames, auxiliando médicos e pacientes no diagnóstico e tratamento precoce de tumores, doenças cardiológicas, entre outras.
Todos os exames realizados passam automaticamente pelo rastreio, via IA, que tem como base o banco de dados da rede.
Felipe Kitamura, médico e diretor de inovação aplicada e inteligência artificial da Dasa, explicou que foram desenvolvidos algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) para leitura de laudos de exames.
O algoritmo lê cerca de 6 mil laudos por dia em busca de uma lista de 43 tipos de achados críticos. São doenças, entre elas alguns tipos de câncer, que têm a necessidade de seguimento especializado.
“A gente percebeu que é bastante comum nos sistemas de saúde do mundo todo tentar escrever o laudo o mais rápido possível, para disponibilizar mais rapidamente. Mas, quando disponibilizo os resultados, não tenho garantia de que a pessoa vai buscar o resultado e têm pessoas que até nem buscam.
Este é um gap que existe no mundo todo; de não termos garantia de que o paciente dará continuidade do tratamento. Esta foi a motivação de criarmos o projeto”, contou Felipe Kitamura ao Convergência Digital.
Dasa faz milhares de exames e manualmente não conseguiria ter a mesma eficiência do algoritmo, que lê entre 6 mil a 10 mil laudos por dia e avisa para os médicos que laudam os exames, os radiologistas na Dasa, quando há algum achado crítico.
Assim, os profissionais da Dasa entram em contato com os médicos prescritores e avisam.
Nesse ponto, entra uma outra amarração da Dasa.
É bastante comum acontecer de o médico prescritor não ter uma rede de apoio para a doença achada. A Dasa, daí, oferece ajuda para agendar consulta para dar seguimento ao tratamento nos hospitais da rede.
Somente no ano passado, foram 2033 comunicações de achados em que os pacientes seguiram seus tratamentos na rede, seja nos hospitais ou clínicas especializadas da Dasa.
Um dos grandes diferenciais da aplicação de IA é justamente essa agilidade na comunicação entre o médico do laboratório e o médico prescritor do exame.
Uma rapidez que faz toda a diferença, pois, segundo a companhia, geralmente, o tempo entre o diagnóstico de um câncer e o início do tratamento leva em torno de 60 dias. Com esse sistema de IA, esse intervalo é reduzido para apenas 15 dias.
“É importante salientar que existe o ganho assistencial do paciente de ser tratado o mais rápido possível e o ganho financeiro de navegar o paciente para nossa rede”, disse o médico e diretor.
Esse projeto começou no início do ano passado com câncer de mama e foi expandido outras doenças. “Hoje identificamos uma gama de doenças importantes e continuamos melhorando os algoritmos e desenvolvendo-os para mais doenças.
Também temos adaptado estes algoritmos para regionalismos, porque os médicos têm jeitos diferentes de escreverem o laudo”, pontuou.
IA em movimento
Kitamura contou que a Dasa começou a criar a área de IA entre o fim de 2017 e o início de 2018; e, desde então, tem tentado aplicar na prática algoritmos de IA para obter benefícios concretos. “Tem sido um caminho de muito aprendizado.
Aos poucos, fomos criando time multidisciplinar, com pessoas de diversas áreas e com formações diferentes, incluindo cientistas de dados, médicos e outros. O time vem trabalhando para criar algoritmos ou validar algoritmos que foram criados por terceiros, depois fazer a implementação dos algoritmos e o monitoramento deles”, detalhou.
O fato de ser multidisciplinar agrega inovação e amplia os escopos dos projetos, com o aporte de diferentes visões sobre os temas.
“Temos um olhar de TI, ciência de dados e medicina juntos”, disse Felipe Kitamura. Nos últimos anos, a Dasa testou dezenas de algoritmos, sempre tentando medir os benefícios que eles trazem para pacientes, médicos etc.
“E, como acontece em inovação, muitas tentativas falham, mas em dois projetos tivemos resultados muito bons, práticos e concretos.
Um deles é este de rastreio de doenças e outro foi de aceleração de exame de ressonância, que diminui o tempo de o paciente ficar no scanner, dando mais conforto e facilitando o agendamento”, disse.
O projeto da ressonância tem também como resultado possibilitar a execução de mais exames com menos aparelhos, o que leva a benefícios financeiros. O projeto começou a rodar em escala em 2022. A maior parte do desenvolvimento ocorreu em 2022 e avançou gradativamente, começando pelos exames de coluna. Hoje, funciona para a maioria das partes dos corpos.
A IA ajuda a acelerar o exame de ressonância. Isso porque o aparelho é passível de vários ajustes, como resolução, tempo e ruído da imagem. Funciona assim: a redução de tempo leva a um aumento do ruído da imagem, que é tipo um “chuvisco” na imagem. O que o algoritmo faz é ajustar para ter menos ruído mantendo o tempo mais rápido.
