Considerando o acompanhamento que o Canaltech fez sobre a iniciativa Outubro Rosa e sobre o Novembro Azul, é possível chegar à seguinte conclusão: o câncer também é um assunto tech. Acontece que, em outubro, as redes sociais se mobilizaram para trazer à tona informações sobre o câncer de mama, que é um dos três tipos de câncer de maior incidência no mundo, e o que mais acomete mulheres em 154 países. Nesse caso, os números são alarmantes: 2,1 milhões de diagnósticos pelo mundo, mais de 59 mil casos no Brasil em 2018. Para o Brasil, estimam-se 59,7 mil casos novos de Câncer de Mama Feminina para 2019, com um risco estimado de 56,33 casos a cada 100 mil mulheres. Por sua vez, de acordo com o Instituto Nacional do Câncer (INCA), no Brasil, o câncer de próstata é o segundo mais comum entre os homens (atrás apenas do câncer de pele não-melanoma), o que levou ao movimento do Novembro Azul. Nesse segundo tipo de câncer, a taxa de incidência é maior nos países desenvolvidos em comparação aos países em desenvolvimento. A estimativa de novos casos é de 68.220 incidências, segundo as estatísticas mais atuais do instituto, que são de 2018. Enquanto isso, o número de mortes chegou a 15.391, segundo dados de 2017. Assim como no caso do outubro rosa, que chama a atenção para a prevenção do câncer de mama, a sociedade se mobiliza em novembro para trazer informações em torno do câncer de próstata.
E é justamente nesta tecla que bate o diretor de Healthcare e Life Sciences da Salesforce, Rogério Sugai. Para ele, a tecnologia tem tido grandes colaborações para a prevenção do câncer, mas a principal delas é a informação. “A medicina em geral é altamente impactada pela tecnologia. Esse impacto é extremamente útil, porque é um momento que a sociedade dá foco a um assunto de suma importância. O Novembro Azul, por exemplo, trouxe esse momento de informar corretamente, quebrar os preconceitos”, afirma o profissional. É indiscutível que as redes sociais têm trazido cada vez mais informações sobre o câncer, mas não é a única área da tecnologia que tem se concentrado em ajudar: a inteligência artificial também tem unido forças para se tornar uma verdadeira aliada na causa.
Justamente com isso em mente, o time de cientistas de dados e consultores do Boston Consulting Group (BCG) especializados na aplicação de Advanced Analytics a problemas de negócios complexos, resolveu desenvolver o BCG Gamma Challenge, em parceria com a ABRALE – Associação Brasileira de Linfoma e Leucemia e com o Observatório de Oncologia. Trata-s de uma competição que instiga os participantes a buscar recomendações que possam melhorar o atendimento, diagnóstico e tratamento oferecidos atualmente aos portadores dessa doença, que é a segunda principal causa de mortes no mundo, segundo a Organização Mundial de Saúde.
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“Apenas no ano passado, o câncer causou a morte de quase 10 milhões de pessoas no mundo. Portanto, melhorar o acesso ao tratamento e diminuir o impacto desta doença na população são de extrema relevância para a saúde pública”, destaca Flávia Takey, sócia do BCG Gamma focada em Advanced Analytics & Artificial Intelligence. “O primeiro passo para isso está na elaboração de políticas mais eficientes. E entendemos que a análise avançada de dados poderá ser uma ferramenta importante para nortear novas políticas e contribuir para a melhoria do atendimento à população”, completa.
Foi em 2018 que aconteceu a edição de estreia do BCG Gamma Challenge, a qual recebeu cerca de 500 inscritos de todo o Brasil. Os participantes utilizaram data science para gerar recomendações de alto impacto para solução de problemas reais da educação pública brasileira. A segunda edição aconteceu no último dia 9, e contou com oito finalistas, que concorreram a uma bolsa de estudos para cada grupo vencedor. Os membros dos grupos poderão utilizar a bolsa para se matricular em cursos ou participar de conferências de Data Science, e os participantes dos times vencedores também poderão ir direto para a segunda fase do processo seletivo para uma vaga no BCG Gamma.
“Alguns aspectos da equipe que venceu foram interessantes e falam muito com a nossa proposta de valor, como partir do ponto de vista de especialistas no assunto. Eles são estudantes, não são especialistas em câncer, mas a primeira atitude que tiveram foi de ir a campo buscar pessoas que realmente entendessem do assunto para que, no momento em que eles fossem aplicar as técnicas de analytics, eles conseguissem entender o que estava saindo daquele dado, e partir de hipóteses que faziam sentido de acordo com quem realmente entende do campo”, conta Flávia. “Eles chegaram em recomendações muito concretas, em cima dos resultados da modelagem que eles fizeram. E isso fez bastante diferença”, acrescenta.
Inteligência artificial e Oncologia
Merula Steagall, a presidente da Abrale, relata que a organização conta com um grupo de dados, e assim consegue monitorar a média e os avanços em longo prazo. “Em relação à utilização das informações na prática para melhorar os tratamentos, muito se falou de inteligência artificial nos últimos anos para definir protocolos de tratamento”, aponta. Basicamente, o trabalho do grupo de dados é monitorar, ano a ano, qual está sendo o impacto — tanto na prevenção quanto no diagnóstico precoce e no desfecho dos tratamentos. “Em relação à utilização das informações, na prática, para melhorar os tratamentos, muito se falou sobre inteligência artificial nos últimos anos para definir protocolos de tratamento, de você conseguir chegar em algum algoritmo que vai afirmar: ‘Esse paciente deve ser tratado assim. Esse, a gente tem que tratar assado’, até para evitar que o médico tivesse que estudar tanto para conseguir definir isso”, conta.
Entretanto, no caso da oncologia, Merula afirma que essa realidade está muito distante de acontecer na prática. “Os parceiros de conteúdo e conhecimento para a área da oncologia são os principais centros mundiais, que estão em Nova York e no Texas, mas esses centros têm muitos recursos que a gente não tem no Brasil, bem como opções de tratamento. Então a gente ainda está muito defasado. Em termos de ajuda para o câncer de próstata ou outros tipos de câncer, a gente está muito longe da promessa feita”, relata a presidente da Abrale. Ela ainda acrescenta que outras áreas que são mais fáceis, como a cardiologia, que está liderando o uso da inteligência artificial na prática, mas a oncologia está em penúltimo lugar, talvez pela complexidade de se tratar o câncer.
Merula ressalta que, apesar desse cenário de definição do protocolo estar defasado, algo que avançou muito é a utilização de dados para definir a gestão, pois antigamente, a medicina brasileira se baseava nas estatísticas americanas para gerenciar tratamento de pacientes com câncer. “É complicado você fazer uma gestão de política se você não sabe nem quantos pacientes você vai tratar. Apesar de termos uma expectativa de ter mais pacientes pelas estatísticas, nem todo mundo chega ao tratamento, ao diagnóstico. Então os recursos que você precisa para o tratamento são diferentes das previsões de casos que poderiam ter”.
Por sua vez, Flávia diz que a própria falta de informações e a falta de registros do histórico dos pacientes e do tratamento que eles tiveram restringe o que os modelos conseguem fazer. “O tratamento oncológico é bastante complexo, então envolveria uma coleta de dados muito complexa, e muito do diagnóstico é tardio, o que significa que a gente não tem registro do que aconteceu com esse paciente antes dele ser diagnosticado numa fase já avançada da doença. Então tudo isso faz com que as bases de dados sejam mais precárias para se conseguir utilizar para ajudar a achar soluções para os problemas”, explica a engenheira.
A inteligência artificial substitui o homem?
Em todo o campo da saúde, tem-se muitos dados, e os médicos conseguem, cruzando uma série de dados ao longo da vida do paciente, ter todo o histórico de como ele se comportou, todas as características dele, seus prontuários e uma anamnese completa. Mas essa informação está muito dispersa e por isso é pouco utilizada. O que os especialistas veem é que com a inteligência artificial torna-se possível fazer o que não se fazia antes: justamente trabalhar essa base de dados pesadas e conseguir extrair informações relevantes. “Um caso que a gente já viu é conseguir dar recomendações de diferentes tipos de tratamentos que se pode prescrever para um paciente de acordo com características que foram observadas ao longo da vida desse paciente de forma a reduzir o índice de mortalidade, então é uma aplicação bastante direta no tratamento que só é possível agora”, afirma.
Mas quando se fala de inteligência artificial, uma questão acaba tomando as nossas mentes: até que ponto o ser humano ainda vai ser ‘necessário’, em meio aos possíveis avanços dessa tecnologia? A engenheira explica que precisa de um ser humano, realmente, para que os algoritmos deem respostas que façam sentido no mundo real. Então parte das crenças dos especialistas é que você nunca pode deixar um modelo rodar de forma livre sem entender realmente o que está por trás dele e sem colocar essas limitações para resposta tanto com a realidade como também com valores éticos. O Dr. Rogério Sugai tem um ponto de vista semelhante, quando se trata da saúde: “No caso do câncer de próstata, por exemplo, o diagnóstico tem que ser presencial. O toque ainda não foi substituído e ainda é um procedimento importante na prevenção do câncer. Ainda é necessário que seja presencial”, afirma.
A engenheira também diz que, ao usar históricos, significa que qualquer mudança drástica no cenário também não vai ser capturada pela inteligência artificial. Em saúde, por exemplo, em que os tratamentos avançam de forma super rápida e significativa, não necessariamente aquilo que funcionou no passado vai ser a resposta que vai funcionar para o futuro.
“E acho que sem uma expertise da área, para entender o que são esses eventos importantes a serem considerados, o modelo simplesmente vai continuar prevendo aquilo que aconteceu historicamente”, relata. Flávia acha difícil prever exatamente o que a inteligência artificial vai conseguir fazer, mas tende a acreditar que nunca vai existir essa IA pura e sozinha, sem a intervenção humana. Os melhores resultados que se tem de advanced analytics, no geral, não só para a saúde, sempre são frutos da interação entre o homem e o algoritmo. “Se a gente comparar o empírico do ser humano versus o da máquina e juntar as duas coisas, teremos resultados mais precisos do que as duas isoladas”, finaliza.
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Fonte: Canaltech
