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A junção dos menores e mais baratos sistemas eletrônicos com os maiores e mais caros e complexos sistemas de computação prometem mudar a forma como as doenças são diagnosticadas.
De um lado, serão usados sensores portáteis, de vestir ou colados sobre a pele, aptos a monitorar funções vitais e identificar moléculas marcadoras de doenças. Do outro, supercomputadores, capazes de processar quantidades assombrosas de dados e interpretar textos complexos.
Será a convergência da nanotecnologia com os megadados (big data) para compor um sistema computacional global de apoio ao diagnóstico médico, monitorando continuamente a saúde de milhões de pessoas.
“Estimamos o prazo de uma ou duas décadas para que um sistema global entre em funcionamento. Porém, sistemas mais simples, não universais, poderão ser viabilizados em tempo muito menor. Todas as previsões feitas em nosso estudo baseiam-se em coisas que já existem, mas ainda não foram integradas,” garante o professor Osvaldo Novais Júnior, da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos.
Coleta e mineração de dados
De acordo com o pesquisador, a construção de um sistema computacional global de apoio ao diagnóstico médico pressupõe a combinação de três ingredientes. “Primeiro, é preciso coletar dados úteis para a proposição de diagnósticos. Refiro-me a um enorme conjunto de variáveis capazes de sinalizar diferentes condições de saúde ou de doença. Essa coleta tem muito a ver com nanotecnologia, pois envolve sensores, biossensores, sistemas de imagens – enfim, vários recursos que conjugam física, química, biologia e ciências dos materiais.”, explica.
“O segundo ingrediente são textos, que tanto podem ser descritivos de condições de pacientes como descritivos de doenças. Sabemos que é muito difícil tratar textos por meios computacionais. Mas já existem tecnologias para isso, e cada vez melhores”, afirma.
“O terceiro ingrediente é minerar todas essas informações, para que façam algum sentido. Aqui, entram várias técnicas classificatórias, baseadas em estatística ou em computação. De maneira simplificada, podemos dizer que será utilizado aprendizado de máquina. E há dois tipos: o aprendizado não supervisionado, em que são fornecidos muitos dados e é solicitado ao computador que os classifique; e o aprendizado supervisionado, em que são fornecidos exemplos e é solicitado ao computador que compare os novos casos com os anteriores. São duas abordagens baseadas em conceitos de big data, que é a capacidade de processar velozmente um grande volume de dados variados,” explicou Osvaldo.
Doutor Computador
A melhoria dos sistemas de inteligência artificial capazes de minerar dados ficou explícita em 2011, quando o computador Watson, da IBM, venceu os humanos em um jogo de perguntas livres ao ser capaz de ler meio bilhão de páginas de informações em três segundos.
Como conta o pesquisador, “uma adaptação do Watson, chamada de Doutor Watson, já está sendo desenvolvida na área de diagnósticos. Ela não vai usar resultados de exames, mas cruzar sintomas com doenças, levantar os presumíveis diagnósticos e classificá-los em uma escala probabilística. O que chamamos de ‘sistema computacional global de apoio ao diagnóstico médico’ é algo que vai além, agregando a essa escala uma grande quantidade de dados sobre o paciente em questão e também uma grande quantidade de dados relativos a muitos outros pacientes”, diz.
Neste cenário futuro, os médicos dependerão menos de sua experiência e do que se lembram a respeito de um determinado paciente. Em vez disso, terão diagnósticos automáticos produzidos a partir de informações de sensores, bases de dados com milhões de casos clínicos semelhantes, ampla disponibilidade de acesso por meio de nuvens computacionais e inteligência computacional advinda de aprendizado de máquina.
“Os grandes desafios desta perspectiva são a integração de múltiplos sistemas hospitalares heterogêneos existentes, a necessidade de adequação de protocolos médicos já consolidados e a padronização dos dados clínicos para um formato estruturado. Tudo isso exigirá reuniões, negociações, definições de padrões etc. Com certeza não será fácil, mas as vantagens são tantas que a opção parece irresistível”, conclui o pesquisador.
