PUBLICAÇÃO DO CONSELHO REGIONAL DE FARMÁCIA DO ESTADO DE SÃO PAULO
Nº 128 - NOV - DEZ/ 2016 - JAN/2017
COMISSÕES ASSESSORAS / INDÚSTRIA
Inteligência Artificial em benefício da saúde
Programas de computador estão ajudando a pesquisa por novos produtos, mas o Brasil ainda está atrasado no uso dos recursos tecnológicos
O uso da tecnologia na área da saúde pode trazer grande diferencial nos resultados do tratamento dos pacientes e também no desenvolvimento de novos medicamentos. A inteligência artificial apresenta soluções fantásticas ao analisar milhões de dados e oferecer possibilidades de respostas que seriam inviáveis para a mente humana. Termos como big data, e-healthcare, electronic medical records e cognitive computing são recursos tecnológicos muito utilizados em diversas aplicações do conhecimento humano, como na medicina e nas indústrias farmacêuticas mais avançadas do planeta. No entanto, no Brasil, ainda conta com aplicação reduzida.
O Big Data, por exemplo, é um recurso capaz de analisar um grande volume de dados, com uma velocidade de processamento bastante rápida, numa variedade de fontes de pesquisa muito ampla. Esses três “v’s” (volume, velocidade e variedade) são os pilares dessa tecnologia que é capaz de analisar praticamente tudo que envolve dados estruturados e não-estruturados, como imagens, vídeos, áudios e documentos. A aplicação das informações processadas é muito ampla, sendo possível facilitar a tomada de decisão em todas as fases de estudos clínicos.
Já o cognitive computing, ou computação cognitiva, simula o pensamento humano analisando situações complexas que são caracterizadas por ambiguidade e incerteza, situações dinâmicas, ricas em informações que mudam frequentemente e, muitas vezes, são conflitantes. As respostas evoluem à medida que o sistema aprende mais e redefine seus objetivos. O sistema de computação cognitiva oferece uma síntese não apenas de fontes de informação, mas de influências, contextos e insights e sugere uma resposta considerada “melhor” em vez de “certa”.
Dr. Flávio Kawakami considera que a indústria brasileira ainda conduz os estudos clínicos de forma muito precária Para o dr. Flavio Kawakami, consultor e colaborador do Sindicato da Indústria de Produtos Farmacêuticos no Estado de São Paulo (Sindusfarma), a indústria brasileira ainda conduz os estudos clínicos de forma muito precária, basicamente utilizando ferramentas como o Excel. “Se esta é uma fase crítica, em que é tomada a decisão de lançar ou não um medicamento inovador, cruzando todos os dados obtidos durante os estudos clínicos, como confiar em algo tão primitivo? Há uma total falta de entendimento das necessidades da área de pesquisa e desenvolvimento por parte das áreas de tecnologia da informação nas empresas e as soluções apresentadas não são aderentes às necessidades”, criticou.
Segundo o dr. Kawakami, o motivo da não utilização dos recursos tecnológicos está relacionado com o tipo de profissional que a indústria contrata para trabalhar na área de Tecnologia da Informação. “Como profissional desta área, se estivesse num cargo de diretoria, estabeleceria perfis diferenciados para a contratação, começando pela premissa de trazer pessoas que nunca trabalharam na indústria farmacêutica e que venham de segmentos dinâmicos, como o financeiro ou de bens de consumo”, opinou.
Para o consultor, há motivos para isso, como o requisito regulatório de validação de sistemas que desestimula as áreas de TI a propor inovações mesclado com a falta de entendimento das necessidades da área de pesquisa e desenvolvimento do ponto de vista de dados e processos. Dr. Kawakami considera que os profissionais de TI que nasceram na indústria desconhecem o poder destas ferramentas tecnológicas no apoio às decisões da área de P&D por estarem, na maioria das empresas, com um foco maior nas áreas geradoras de resultados como vendas e marketing.
“Eu acho válido a busca pelo resultado, mas e a busca pela perpetuação da empresa? Tais ferramentas consolidam dados de forma estruturada apontando caminhos a partir de estatísticas. Seria possível saber, em questão de segundos, quais são as reações adversas conhecidas de determinada molécula, classificadas por região, etnia, sexo, idade e economizar tempo e, consequentemente, recursos significativos. Trabalhei numa grande indústria americana e tinha uma vice-presidência de TI dedicada à área de P&D”, comentou.
Experiências positivas
Apesar do atraso da indústria nacional nesta área, há experiências bem-sucedidas no uso da inteligência artificial: num desses exemplos, a empresa TheraSkin está utilizando uma ferramenta de inteligência artificial em sua área de pesquisa e desenvolvimento que está auxiliando o desenvolvimento de novos medicamentos dermatológicos.
Com poucos meses de uso, a empresa já aprovou os resultados. Enquanto um pesquisador demora alguns dias para vasculhar papers científicos, o sistema faz isso em questão de minutos e em um volume muito maior de dados.
O mesmo sistema utilizado pela empresa brasileira tem sido usado mundo afora em pesquisas de oncologia, análise de evidências científicas, entre outros campos. Um caso emblemático no Japão foi capaz de diagnosticar uma forma rara de leucemia em uma paciente.
Outro bom exemplo brasileiro é a aplicação da computação cognitiva por uma rede de medicina diagnóstica. Um dos objetivos tem sido extrair dados de literatura médica, além de identificar medicamentos e ensaios clínicos relevantes.
Por Carlos Nascimento
