https://doi.org/10.1590/1981-52712015v42n3rb20180115editorial1
IProfessor Honoris Causa da UnB, Professor aposentado da UFRJ e Consultor Sênior da UNASUS-FIOCRUZ
Palavras-Chave: Inteligência artificial; relação médico-paciente; uso de tecnologias; dispositivos vestíveis; análise de imagens; sistemas de suporte à decisão; equipes multiprofissionais; prática médica; educação médica; flexibilidade de aprendizado
Key words: artificial Intelligence; physician-patient relationship; use of technologies; pattern recognition; decision support systems; multiprofessional teams; medical practice; medical education; flexible learning
O armazenamento de dados passou a ser gigantesco, levando ao conceito de "big data". Estima-se em 2,5 exabytes (exabyte corresponde a 10 à potência 18; para comparação gigabyte é 10 à potência 9) com um crescimento anual previsto de 57% no período de 2014-2019 (1), chegando a 24,3 exabites em 2019, admitindo-se que em 2019 vídeos deverão corresponder a 50% do tráfego na internet.
Estudos (2 ) tem sido realizados comparando IA e "machine learning" (ML) com medicina por evidências (EBM em inglês. Assim, indicou-se que enquanto EBM examina o relacionamento entre um número limitado de variáveis pré-definidas numa amostra de pequenas dimensões (centenas ou milhares de pessoas), ML examina o relacionamento entre muitas variáveis, não previamente definidas, em um grande volume de dados (centenas de milhares de pacientes), obtidos em várias fontes (prontuários eletrônicos, dados administrativos, dispositivos vestíveis e corporais, genomas, e determinantes sociais) processando algoritmos propostos. A dificuldade de entender o processamento de dados e como se formulam decisões em ML preocupa os médicos, sobretudo, se comparados com a transparência de pesquisas com os conceitos da EBM.
Sistemas computadorizados de apoio à decisão clínica têm indicado um alto grau de acurácia em suas propostas diagnósticas. Ao mesmo tempo, o supercomputador Watson da IBM registrou toda a informação médica disponível no PubMed e Medline (3), tornando mais fácil, idealmente, o acesso à informação em saúde.
Pesquisa recente da empresa de consultoria Price Waterhouse &Coopers (4) realizada em 12.000 indivíduos de 12 países da Europa, Oriente Médio e África indicou que 54% aceitariam ser atendidos por um robô com Inteligência Artificial (94% na Nigéria, 85% na Turquia e 41% na Alemanha e 39% na Inglaterra) aptos a responder a questões de saúde, realizar exames, fazer diagnósticos baseados nesses exames e. mesmo, recomendar um tratamento.
Em 2009 verificou-se que 32% dos erros médicos nos EEUU resultavam da diminuição do tempo de interação do médico com pacientes, produzindo diagnósticos equivocados, não reconhecimento da urgência, ou piora da evolução do paciente que demandariam prescrever ou realizar ações pertinentes. Mesmo em hospitais dispondo de prontuários médicos eletrônicos (5), com a possibilidade de uma melhor coleta de dados, admite-se que em torno de 78,9% dos erros médicos estariam relacionados a problemas na relação médico-paciente, num exame clínico deficiente, na falha de avaliação dos dados do paciente, ou falta de exames comprovando a hipótese diagnóstica feita.
Segundo Eric Topol (6) a assimetria de informação tende a diminuir com a facilidade atual de acesso do paciente à informação sobre saúde, levando ao seu empoderamento. Um colega me dizia outro dia que um paciente o procurou no consultório dizendo: "doutor, vim ter uma segunda opinião sobre o meu problema de saúde, porque a primeira já tive no Google"!
O uso de "smart-phones" tem possibilitado a gravação da consulta médica pelo próprio paciente (7), muitas vezes sem informar o médico. O desejo de registrar o que o médico fala, o orientando e discutindo os exames solicitados e medicação indicada é a justificativa da gravação (por vezes usadas pelo paciente em casos de erro médico).
A dificuldade de comunicação advém do emprego pelo médico de termos próprios à profissão e desconhecidos pelo paciente e, por vezes, por fatores culturais. Há 20 anos a Faculdade de Medicina de Maastricht (8) inclui um curso longitudinal de habilidades de comunicação ao longo do curso médico para capacitar o aluno a estabelecer melhor comunicação com o paciente, lidar com questões de língua e cultura e com pacientes problemáticos
Um estudo realizado pela Universidade de São Paulo, campus de Ribeirão Preto (9), avaliando 480 consultas, indicou que pacientes atendidos em 11,4 e 15 minutos consideravam o atendimento excelente, consultas de 7,6 a 11,3 minutos foram consideradas boas, sendo que consultas de 3,8 a 7,5 eram consideradas regulares e que pacientes com consultas realizadas em menos de 3,7 minutos achavam serem mal atendidas!
A mudança da prática médica deverá se refletir num currículo médico ajustado a esses novos paradigmas resultantes da mudança de uma época da informação e do conhecimento para uma época caracterizada por novas tecnologias e pela inteligência artificial (10).
Em 2013 a Associação Americana de Medicina criou (11) um consórcio, inicialmente de 11 escolas médicas, para discutir o impacto de novas tecnologias na atenção à saúde e na formação de novos profissionais. Esse número de escolas foi acrescido em 2015 de mais 21 instituições; um total de 19.000 estudantes de medicina estudam nas 32 escolas do consórcio.
O sumário desse estudo está contido no relatório (12): "Creating a Community of Innovation – The work of the AMA accelerating change in medical education". Esse estudo indicou as seguintes propostas
1. CISCO VNI Mobile,2015, Cyber Academy. Global Mobile Traffic Forestage = Computed Annual Growth Rate. Edinburgh. [ Links ]
2. Scott, I.A., Machine learning and evidence based medicine, Ann Intern Med. 2018; doi: 10.7326/M18-0115 [ Links ]
3. http://www.businessinsider.com/ibms-watson-may-soon-be-the-best-doctor-in-the-world-2014-4 [ Links ]
4. https://www.pwc.com/gx/en/industries/healthcare/publications/ai-robotics-new-health/survey-results.html [ Links ]
5. Castaneda,C., Nafley,k., Mannion,C., Bhattacharyya,P., Blake,P., Pecora,A., Goy,A e Suh,K.S., Clinical Decision Support Systems for Improving Diagnostic Accuracy and Achieving Precision Medicine, J.Clin. Bioinforma., 2015: 5,4, em: www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4381462/ [ Links ]
6. Topol, E., The Patient Will See You Now, The future of medicine is in your hands, Basic Books, NY, 2015 [ Links ]
7. Tsulukidzem, Grande, Stuart W. Thompson, Rachel, Rudd, Kenneth, e Elwyn, Glyn, Linkov, Igor, Patients Covertly Recording Clinical Encounters: Threat or Opportunity? A Qualitative Analysis of Online, TextsPLoS One. 2015; 10(5): e0125824. [ Links ]
8. Van Dalen, j., Zuidweg, J., Collet, J., The curriculum of communication skills teaching at Maastricht Medical School Med Educ. 1989 Jan;23(1):55-61. [ Links ]
9. https://istoe.com.br/182300_A+PRAGA+DAS+CONSULTAS+A+JATO/ [ Links ]
10. Wartman Steven, A., Combs, C.D., Medical Education Must Move from the Information Age to the Age of Artificial Intelligence, Acad. Med, 2017 Nov 1, DOI 10.197/ACM.0000000000002044 (EPUB. AHEAD OF PRINT) [ Links ]
11. Innovations & Oucomes of the AMA Consortium, in htps://www.ama-assm.org/innovations-oucomes-consortium [ Links ]
12. Creating a Community of Innovation: The work of the AMA Acclerating Change in Medical Education Consortium [ Links ]