Por Anderson Campos da Costa, MSc

 

Introdução

Em 2023, a Ordem dos Médicos (OM), através de seu Bastonário, Dr. Miguel Guimarães, alertou para oito “grandes desafios” que o Serviço Nacional de Saúde (SNS) enfrenta e que merecem a maior atenção por parte do Estado.

A saúde está inserida num contexto em que os avanços tecnológicos acontecem a um ritmo acelerado, e Portugal não está imune a essa tendência, especialmente no que concerne ao uso da Inteligência Artificial.

Diante do cenário apresentado pelo Doutor Miguel Guimarães, a Inteligência Artificial habilita-se como grande aliada no enfrentar dos desafios da saúde em Portugal, que serão individualmente abordados neste artigo.

 

1º Desafio:  A educação e literacia em saúde.

1. Plataformas de Educação: A IA pode ser utilizada para desenvolver plataformas educacionais interativas e personalizadas que ofereçam conteúdo relevante e adaptado às necessidades individuais dos utilizadores, desde prevenção de doenças até hábitos de vida saudável.
2. Chatbots e Assistência Virtual: Os Chatbots suportados por IA oferecem apoio instantâneo e respostas personalizadas a questões sobre saúde, desde informações sobre sintomas, tratamentos, medicamentos e direcionar os utilizadores para recursos adicionais, como artigos e vídeos educativos.
3. Análise de Dados e Pesquisa Personalizada: Os Algoritmos de IA podem analisar Big Data de saúde para identificar tendências, padrões e insights relevantes para a educação em saúde. Isto ajuda na personalização de programas de educação e prevenção de acordo com as necessidades específicas de diferentes grupos demográficos e regiões.
4. Avaliação e Aprendizagem Personalizada: Os Sistemas de IA podem fornecer avaliações e feedback personalizados sobre o conhecimento em saúde dos utilizadores, identificando áreas de fraqueza e sugerindo recursos adicionais para aprendizagem. Tal garante que o ensino seja adaptado às necessidades individuais e promova uma melhoria contínua na literacia em saúde.

Estas são apenas 4 soluções baseadas em IA que suportam a capacitação dos cidadãos para tomar decisões informadas sobre a sua saúde e promover um estilo de vida mais saudável.

 

 

2º Desafio: Para que a questão da descentralização das competências de saúde em Portugal seja abordada é indispensável destacar a importância do Registo de Saúde Eletrónico (RSE) destinado a recolha, armazenamento e partilha digital dados clínicos produzidos pelo cidadão e por entidades de saúde de acordo com os requisitos da Comissão Nacional de Proteção de Dados (Autorização n.º 940/2013).

Este grande conjunto de dados (Big Data) é o que torna possível a imediata aplicação de soluções de IA para enfrentar esse desafio, vejamos:

1. Telemedicina: A IA pode ser usada para criar sistemas de telemedicina que permitem que os doentes/pacientes comuniquem com profissionais de saúde de forma remota. Assim, reduz-se a necessidade de centralização física, permitindo que pessoas em áreas remotas ou com dificuldades de mobilidade acedam a cuidados de saúde de qualidade.
2. Triagem e Encaminhamento Inteligente: Os Sistemas baseados em IA podem ser implementados na triagem de doentes/pacientes, identificando a gravidade dos sintomas e encaminhando-os para o profissional de saúde apropriado. Isto reduz a carga nas unidades da saúde mais centralizadas, distribuindo equitativamente os pacientes.
3. Análise de Big Data: A IA pode analisar grandes conjuntos de dados de saúde (Big Data) para identificar padrões e tendências que podem informar políticas de saúde e estratégias de alocação de recursos. Desta forma, otimiza a distribuição de competências de saúde em todo o país, garantindo que os recursos estejam onde são mais necessários.
4. Monitorização Remota e Prevenção: Dispositivos de saúde conectados e integrados com sistemas de IA para monitorizar remotamente a saúde dos doentes/pacientes e identificar precocemente problemas de saúde. Neste âmbito, pode ajudar a prevenir complicações e reduzir a necessidade de internamentos, aliviando a pressão nas unidades de saúde centralizadas.

A IA tem o potencial para suportar a descentralização das competências de saúde em Portugal, facilitando o acesso a cuidados de saúde de qualidade em todo o país e garantindo uma distribuição mais equitativa dos recursos de saúde.

 

3º Desafio: A cooperação efetiva, regulada e fiscalizada entre o setor público, o setor privado e o social.

Salientamos algumas formas sobre como a IA pode enfrentar este desafio:

1. Integração de dados e interoperabilidade: A IA pode ser utilizada para desenvolver sistemas de interoperabilidade de dados que permitam a troca de informações segura e eficiente. Isto pode incluir dados de saúde do doente/paciente, registos médicos eletrónicos, dados demográficos e epidemiológicos, entre outros. A interoperabilidade dos dados facilita a colaboração entre entidades e melhora a coordenação dos cuidados de saúde.
2. Plataformas de colaboração: A IA pode ser usada para desenvolver plataformas digitais que facilitem a colaboração entre o setor público, o setor privado e o social em iniciativas de saúde. Estas plataformas podem incluir ferramentas de comunicação, partilha de recursos, colaboração em pesquisa e desenvolvimento, além da eficiente coordenação de esforços para desafios específicos de saúde.
3. Transparência e prestação de contas: A IA pode ser usada para aumentar a transparência e a prestação de contas em relação às atividades e decisões na saúde. Neste contexto, pode incluir sistemas automatizados para monitorização e auditoria que acompanham o uso de recursos, a qualidade dos cuidados de saúde e o cumprimento de regulamentos e diretrizes.
4. Segurança e privacidade dos dados: A IA pode ser aplicada para garantir a segurança e a privacidade dos dados de saúde, protegendo as informações confidenciais dos doentes/pacientes e cumprindo os regulamentos de proteção de dados, em especial o Regulamento Geral de Proteção de Dados e o GDPR da União Europeia. Tal é fundamental para promover a confiança e a colaboração entre as partes envolvidas.
5. Governança e regulamentação: A IA pode ser utilizada para desenvolver sistemas de governança e regulamentação que garantam a ética e a conformidade em todas as atividades relacionadas com a saúde. Assim, pode incluir a implementação de diretrizes éticas para o uso da IA em saúde, a supervisão de práticas de desenvolvimento de tecnologia e a aplicação de regulamentos para garantir a segurança e a eficácia das soluções de IA.

Em resumo, a IA pode desempenhar um papel fundamental na promoção de uma cooperação efetiva, regulada e fiscalizada entre o setor público, o setor privado e o social em Portugal no campo da saúde, construindo um ecossistema de saúde mais colaborativo, transparente e centrado no utente.

 

 

4º Desafio:  A variação na prática clínica.

A variação na prática clínica na saúde em Portugal impacta negativamente os resultados de saúde. A Inteligência Artificial (IA) pode desempenhar um papel significativo na abordagem desse problema, aqui estão algumas maneiras:

1. Padronização de Protocolos Clínicos: A IA pode analisar grandes volumes de dados clínicos e identificar padrões e melhores práticas em diferentes áreas da medicina. Com base nesta análise, os algoritmos de IA podem recomendar protocolos clínicos padronizados para o tratamento, reduzindo a variação na prática clínica.
2. Suporte à Tomada de Decisão Clínica: Os Sistemas de IA podem fornecer suporte à tomada de decisão clínica, oferecendo aos médicos insights baseados em evidências sobre as opções de tratamento mais eficazes e adequadas para cada doente/paciente. Isto pode ajudar a garantir que as decisões clínicas sejam baseadas em dados sólidos e consistentes, independentemente do médico ou local de atendimento.
3. Aprendizagem de Máquina em Tempo Real: Algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser implementados em sistemas de saúde para monitorar continuamente e aprender com a prática clínica em tempo real. Tal permite a adaptação rápida a novas evidências e o ajuste de protocolos de tratamento conforme necessário, ajudando a manter a prática clínica alinhada com as melhores práticas e evidências científicas atuais.
4. Feedback e Melhoria Contínua: Os Sistemas de IA podem ser usados para fornecer feedback aos profissionais de saúde sobre as suas práticas clínicas, comparando os seus resultados com benchmarks e identificando áreas para melhoria. Desta forma, incentiva uma cultura de aprendizagem contínua e melhoria da qualidade, ajudando a reduzir a variação na prática clínica ao longo do tempo.
5. Monitorização de Qualidade e Desempenho: Algoritmos de IA podem ser usados para analisar dados de desempenho clínico e identificar discrepâncias ou variações na prática clínica. Tal permite que as organizações de saúde identifiquem problemas e façam intervenções direcionadas para melhorar a qualidade e consistência dos cuidados.

Em resumo, a IA pode promover a padronização, a evidência baseada em dados e a melhoria contínua da qualidade dos cuidados de saúde, garantindo que os doentes/pacientes recebam cuidados consistentes e baseados nas melhores práticas, independentemente do médico ou local de atendimento.

 

5º Desafio:  A ineficiência no uso da informação de saúde.

Este desafio pode ser abordado com sucesso através do uso estratégico da Inteligência Artificial (IA), salientamos algumas soluções:

1. Análise Avançada de Dados: A IA pode ser usada para analisar grandes volumes de dados de saúde de maneira eficiente e rápida. Algoritmos de IA podem identificar padrões, correlações e insights valiosos nos dados que podem ser usados para melhorar os cuidados de saúde, otimizar processos e identificar áreas de ineficiência.
2. Previsão da Procura e Recursos: Os Algoritmos de IA podem prever a procura por serviços de saúde com base em dados históricos e variáveis ​​como sazonalidade, tendências epidemiológicas e fatores demográficos. Isto pode ajudar os prestadores de cuidados de saúde a antecipar e planear adequadamente a alocação de recursos, reduzindo assim a ineficiência operacional.
3. Automatização de Processos: A IA pode automatizar processos administrativos e operacionais em organizações de saúde, reduzindo a carga de trabalho manual e libertando tempo e recursos para atividades mais críticas. Tal inclui tarefas como agendamento de consultas, faturação, gestão de registos médicos e triagem de doentes/pacientes.
4. Personalização do Tratamento e Cuidado: Os Algoritmos de IA podem analisar dados de saúde individualizados para fornecer recomendações e planos de tratamento personalizados para cada doente/paciente. Desta forma, não apenas melhora os resultados do tratamento, mas também evita a prescrição desnecessária de medicamentos ou procedimentos, reduzindo o desperdício e a ineficiência.
5. Monitorização e Gestão de Doenças Crónicas: A IA pode ser usada para monitorizar continuamente doentes/pacientes com doenças crónicas e identificar precocemente sinais de agravamento ou complicações. Isto permite uma intervenção precoce e proativa, reduzindo o número de hospitalizações e visitas de emergência, bem como o custo associado à gestão dessas condições.

Ao adotar soluções de IA de forma estratégica e responsável, Portugal pode aproveitar os benefícios da análise de dados avançada, automação de processos e tomada de decisão assistida por máquina para melhorar a eficiência do uso da informação de saúde. Tal não apenas resultará no melhor resultados para os doentes/pacientes, mas também numa utilização eficaz dos recursos disponíveis.

 

6º Desafio:  A desfragmentação dos cuidados de saúde.

A solução deste desafio está na aplicação estratégica da Inteligência Artificial (IA), vejamos:

1. Integração de Dados de Saúde: A IA pode facilitar a integração de dados de saúde de diferentes fontes e sistemas de informação, incluindo todos os dados disponíveis no Registo de Saúde Eletrónico (RSE), permitindo que os profissionais de saúde tenham uma visão abrangente e unificada do histórico médico de cada doente/paciente, independentemente de local em que foram atendidos.
2. Partilha de Informações e Colaboração: Os Sistemas de IA podem facilitar a partilha segura de informações de saúde entre diferentes prestadores de cuidados de saúde, permitindo uma colaboração mais eficaz no atendimento ao doente/paciente. Assim, ajuda a garantir uma continuidade adequada do cuidado e evita a duplicação de esforços ou procedimentos desnecessários.
3. Coordenação de Cuidados: Os Algoritmos de IA podem ser utilizados para coordenar os cuidados de saúde de forma mais eficiente, especialmente em casos de pacientes com condições crónicas ou complexas que requerem cuidados de múltiplos prestadores. A IA pode ajudar a garantir que todos os profissionais de saúde envolvidos tenham acesso às informações necessárias e estejam alinhados em relação ao plano de tratamento.
4. Análise Preditiva e Prevenção: Os Algoritmos de IA podem analisar dados de saúde para identificar padrões e tendências que possam indicar riscos de saúde ou necessidades futuras de cuidados. Tal permite uma abordagem mais proativa relativamente à prevenção de doenças e à promoção da saúde, ajudando a evitar complicações e internamentos desnecessários.

Em síntese, a IA pode atuar na integração mais eficaz de dados, na partilha de informações, na coordenação de cuidados e na prevenção de doenças. Ao adotar soluções de IA, Portugal pode melhorar significativamente a qualidade e eficiência do seu sistema de saúde.

 

7º Desafio:  A “duplicação” da medicina defensiva e do desperdício.

Além das soluções baseadas em IA para a Análise Avançada de Dados e o Suporte à Tomada de Decisão Clínica, outras soluções vão ao encontro deste desafio, vejamos:

1. Sistemas de Alerta e Monitorização: A IA pode ser usada para desenvolver sistemas de alerta que identificam casos de medicina defensiva ou desperdício de recursos. Estes sistemas podem monitorizar continuamente as práticas clínicas e alertar quando padrões suspeitos são detetados, permitindo a verificação e intervenção oportunas.
2. Automação de Processos Administrativos: A IA pode automatizar processos administrativos, como agendamento de consultas, faturação e gestão de registos médicos. Isto reduz a carga de trabalho administrativa da equipa, permitindo que os profissionais se concentrem mais no cuidado ao doente/paciente e menos em tarefas burocráticas que podem levar a práticas defensivas.
3. Educação e Consciencialização: A IA pode ser usada para educar profissionais de saúde e doentes/pacientes relativamente a práticas clínicas baseadas em evidências e uso eficiente de recursos. Desta forma, pode ajudar a promover uma cultura de uso responsável de recursos de saúde e reduzir a pressão sobre o sistema de saúde causada pela medicina defensiva.

A IA atua diretamente na eficiência do uso de recursos, garantindo um cuidado de saúde mais eficaz e centrado no paciente.

 

 

8º Desafio:  A adoção de inovação terapêutica e tecnológica na saúde.

A Inteligência Artificial (IA) pode atuar na consolidação de evidências que suportem a adoção de inovações terapêuticas e tecnológicas na saúde. Além da Análise de Big Data já abordada, destacam-se:

1. Análise de Literatura Científica: Algoritmos de IA podem ser usados para analisar grandes volumes de literatura científica, incluindo estudos clínicos, revisões sistemáticas e artigos de pesquisa. Estes algoritmos podem identificar tendências, padrões e insights relevantes que documentam e sustentam a adoção de inovações terapêuticas e tecnológicas.
2. Avaliação de Eficácia e Segurança: A IA pode ajudar na avaliação da eficácia e segurança de novas terapias e tecnologias, analisando dados de ensaios clínicos, estudos observacionais e relatórios de eventos adversos. Algoritmos de IA podem identificar padrões nos dados que indicam a eficácia e segurança de uma inovação, fornecendo assim evidências valiosas para a sua adoção.
3. Modelagem Preditiva: Algoritmos de IA podem ser usados para desenvolver modelos preditivos que estimam os impactos potenciais da adoção de uma inovação terapêutica ou tecnológica na saúde da população. Estes modelos podem prever resultados de saúde, custos de tratamento e outros desfechos relevantes, ajudando a fundamentar a decisão de adoção.
4. Avaliação de Custo-Efetividade: A IA pode ajudar na avaliação da relação custo-efetividade de novas terapias e tecnologias, analisando dados de custos e resultados de saúde. Algoritmos de IA podem realizar análises de custo-benefício e simulações económicas para determinar se uma inovação oferece valor suficiente para justificar a sua adoção.
5. Síntese de Evidências: Algoritmos de IA podem ser usados para sintetizar evidências de múltiplas fontes e estudos, ajudando a resumir e organizar informações complexas de forma mais acessível e compreensível para tomadores de decisão, profissionais de saúde e doentes/pacientes.

 

Conclusão

A Inteligência Artificial (IA) oferece um vasto arsenal para transformar a prestação de cuidados de saúde em Portugal, enfrentando uma série de desafios e oportunidades únicas. Exploramos diversas questões que podem e devem ser enfrentadas pela IA na saúde em Portugal, desde a promoção da saúde e prevenção de doenças até a adoção de inovações terapêuticas e tecnológicas, passando pela otimização dos recursos e pela melhoria da eficiência do sistema de saúde.

No contexto da saúde em Portugal, a IA pode desempenhar um papel fundamental na mitigação das disparidades de acesso aos cuidados de saúde, na padronização dos protocolos clínicos, na integração dos sistemas de informação e na promoção de uma abordagem mais centrada no doente/paciente. No entanto, é crucial reconhecer os desafios éticos, regulatórios e de implementação associados à adoção generalizada da IA na saúde.

Para aproveitar ao máximo o potencial da IA na saúde em Portugal, é essencial um compromisso contínuo com a colaboração entre o setor público, o setor privado e o social. Tal inclui investimentos em infraestrutura digital, desenvolvimento de competências em saúde digital, criação de políticas claras e eficazes, e garantia de equidade no acesso e uso da tecnologia.

Em última análise, a IA tem o poder de impulsionar a inovação, melhorar os resultados de saúde e promover a sustentabilidade do sistema de saúde em Portugal. No entanto, o seu sucesso dependerá da capacidade do país em abordar os desafios existentes e criar um ambiente propício para a adoção responsável e eficaz da IA na saúde.

 

Referências

Fernando Bento, Catarina Silva, Carlos Costa. (2019). “Inteligência Artificial na Saúde: o Papel da Computação e dos Dados”.

Sara C. Madeira, Sara A. Rüegg, André Falcão. (2018). “Machine Learning in Healthcare: Opportunities, Challenges, and Perspectives”.

António Câmara, Catarina Reis, Joana Matos Dias. (2020). “Desafios Éticos e Regulatórios da Inteligência Artificial em Saúde em Portugal: Reflexões e Orientações”.

Rajkomar, Alvin, “Scalable and accurate deep learning with electronic health records”; Digital Medicine, volume 1, número 18, 2018.

Michael F. Drummond, Bernie J. O’Brien, Greg L. Stoddart, David G. Torgerson; “Methods for the Economic Evaluation of Health Care Programmes”; 4ª edição, 2015.

Chandrasekaran, Arun et al.; “Big Data Analytics for Healthcare“; Springer, 2019.

 

Sobre o Autor: Anderson Campos, CEO, Membro do Board da EFFICAZX

Anderson Campos possui mais de 30 anos de experiência no mercado de retalho, particularmente a nível Gestão de Riscos e Negócios Eletrónicos.

Desempenhou funções como Gestor Executivo no Lloyds Bank TSB / HSBC Bank TSB (Brasil), Sócio Diretor na Hoepers, Campos & Noroefé Advocacia (Brasil), Sócio Fundador na ACBR – Agência Brasileira de Controlo de Risco (Brasil) e sócio fundador da EFFICAZX (Brasil e Portugal). É Professor, Orador e membro do Comissão de Direito Luso Brasileiro da OAB (Rio de Janeiro, Brasil) e da Ordem dos Advogados do Brasil.

É licenciado em Engenharia de Alimentos pela Universidade Estácio de Sá (Brasil) e em Ciências Jurídicas pela Universidade Salgado de Oliveira (Brasil), MBA em Administração e Sistemas de Informação pela Universidade Federal Fluminense (Brasil) e mestre em Segurança da Informação e Direito no Ciberespaço pelo Instituto Superior Técnico, Faculdade de Direito da Universidade de Lisboa e Escola Naval Portuguesa (Lisboa). Fala português e inglês.

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