Projeto do PROADI-SUS utiliza inteligência artificial para facilitar diagnósticos no SUS
Os serviços do Sistema Único de Saúde (SUS) trabalham com um grande volume de exames médicos, mas o armazenamento digital das informações geradas (imagens e relatórios), assim como a possibilidade de utilização destes dados, representam um grande desafio para o país.
Para atender esta necessidade de armazenamento e gestão de dados da saúde, o Hospital Israelita Albert Einstein trabalha no desenvolvimento de um Banco Nacional de Imagens Médicas, além da formulação de algoritmos de inteligência artificial para o SUS, por meio do PROADI-SUS.
“A plataforma será inserida na rotina de trabalho dos profissionais da saúde da rede pública, sem burocratizar processos”, explica Pedro Vieira Santana Netto, coordenador do projeto. Além da base nacional de armazenamento, o sistema conta com a criação de aplicativos que farão a digitalização dessas imagens que serão enviadas para a nuvem.
O uso do banco de imagens será de grande importância para permitir o fácil acesso a exames e consequentemente um acompanhamento do paciente, avaliando possíveis evoluções de doenças e respostas a tratamentos. Além disto, os dados armazenados serão um importante instrumento de gestão populacional para o sistema público de saúde.
Como o Banco de Imagens impacta o SUS:
Com esta plataforma, o SUS dará um novo passo em direção a aplicação de tecnologias dentro de seu atendimento, como explica Pedro. “A iniciativa permitirá o registro do histórico de exames dos pacientes, independentemente da localização do país que o indivíduo seja atendido, permitindo que exames repetitivos sejam evitados, o que consequentemente resulta em economia de recursos e otimização da jornada daquele paciente até o diagnóstico”.
Além do armazenamento de exames, o projeto também prevê o pilar de diagnóstico automatizado:
O projeto atua também na criação de algoritmos de Inteligência Artificial, que vão permitir diagnósticos automatizados de doenças a partir dos exames registrados na plataforma, dando suporte à decisão clínica de profissionais de saúde da rede pública. Devido a quantidade reduzida de médicos especialistas em algumas regiões do Brasil, essa plataforma aumentará o acesso à assistência, uma vez que o sistema auxiliará na priorização de casos alterados que deverão ser analisados por médicos especialistas.
Em um primeiro momento, a iniciativa trabalhará algoritmos para o diagnóstico de três doenças: zika vírus, tuberculose e melanoma, devido à alta incidência das doenças no país e a dificuldade de diagnóstico. Além das imagens dos exames, os algoritmos analisarão fatores como idade, sexo e comportamentos sociais dos pacientes, mapeando adversidades e trazendo um diagnóstico com alto grau de complexidade.
Em geral, para diagnosticar um melanoma, um paciente tem que procurar um dermatologista para avaliação. Com o uso do algoritmo,
por uma simples foto, a tecnologia provê um suporte ao diagnóstico do melanoma, permitindo que o caso suspeito seja priorizado para análise do dermatologista, agilizando o tratamento do paciente.
O atual momento do projeto:
O protótipo da nuvem e os algoritmos estão estruturados, com entrega prevista para o fim de 2020, com isso a plataforma seguirá para fase de validação e expansão dos serviços.
