A relação entre Medicina e evidências faz parte da rotina do setor. É importante frisar que, cada vez mais, a base de conhecimento médico se multiplica com mais velocidade. Em 1950, a estimativa era que essa duplicação acontecia em um período de 50 anos. Hoje, o mesmo volume é registrado em apenas 73 dias. “Dentro desse cenário, como é possível tomar uma decisão em um mar de dados, e como selecionar as melhores evidências?”, questiona Sandro Marques, professor da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) e consultor de dados e research collaborator para a equipe de cirurgia de sono na Escola de Medicina de Stanford.
Uma estratégia interessante para Medicina e evidências é a análise dos Dados do Mundo Real (RWD), coletados por meio de dispositivos inteligentes, como relógios e outras interfaces. “As jornadas, no entanto, são geralmente incompletas. Assim, o segredo está em trabalhar com as jornadas dessa maneira, buscando relações dentro dos dados que temos”, diz.
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Conforme Marques, um exemplo de análise é a relação do consumo do plano de saúde e uma possível doença crônica, ou o impacto de um antibiótico, prescrito em um tratamento, em um fator de risco pré-existente. “Temos que aprender a fazer perguntas baseadas na análise de dados, com a consciência de que nem sempre as evidências coletadas são válidas para todas as faixas etárias, gêneros, etc”.
Na relação Medicina e evidências, a gestão desses dados no suporte à decisão clínica também se torna necessária, de acordo com o médico e consultor de inovação e tecnologia do Hospital AC Camargo Cancer Center, Carlo Sacomani. Assim como em outras áreas, a medicina e a saúde estão em constante evolução e, consequentemente, é necessário manter-se atualizado para oferecer o melhor tratamento e o diagnóstico adequado ao paciente. “Aqui entra o sistema de suporte à decisão clínica, que funciona como um auxiliar, como se fosse o ‘waze’ da medicina. Ele te dá um norte, uma orientação”, exemplifica.
O médico reforça a importância validação desses dados, assim como a necessidade de ter uma base com qualidade desde a ponta. “Outro fato importante é a necessidade de repensar a gestão de alertas realizadas no sistema. A maior parte dos profissionais tende a fechar os pop-ups de alerta, muitas vezes ignorando informações importantes entregues pelos sistemas de suporte. Não seria o momento de mudar a interface e a forma como esses alertas são gerenciados?”, finaliza.
Inteligência Artificial e a saúde
E se fosse possível tratar doenças graves antes mesmo delas existirem? Esse é o objetivo de algumas pesquisas e aplicações da IA à saúde, trabalhados no Vale do Genoma. “Na medicina de precisão, há a associação de risco e doença. Por meio da análise de genes, é possível localizar riscos de um paciente desenvolver doenças graves como câncer, por exemplo”, detalha David Livingstone, médico e coordenador da Rede de Estudos Genômicos do Paraná, no âmbito do Novo Arranjo de Pesquisa e Inovação em Genômica (NAPI Genômica).
Quando é possível prever um desfecho negativo, como uma doença grave, é possível realizar o tratamento prévio de maneira mais eficiente, com melhores ganhos e, consequentemente, mais barata. “Quando o paciente que tem esse gene é tratado antes da doença se manifestar, diversos estudos apontam para o ganho de sobrevida. Você evita desdobramentos ruins e mais caros”, diz. Isso demonstra, segundo ele, a necessidade de se incorporar a medicina de precisão, com base em algoritmos, que possibilitam tratamentos mais eficazes e com menos desperdício.
* Com informações da Unimed Paraná
