Tecnologia ao Serviço da Medicina?
A tecnologia tem desempenhado um papel fundamental desde os primórdios da Medicina. De facto, grande parte da evolução na Medicina deve-se a avanços tecnológicos que vão desde o desenvolvimento do estetoscópio, até aos desenvolvimentos mais recentes, em áreas como a terapia celular/genética e engenharia de tecidos.(1) Nas últimas décadas, esta relação tem vindo a fortalecer-se com o avanço exponencial de novos desenvolvimentos tecnológicos.

Apesar de tudo, esta evolução não é igualitária nos diversos campos da Medicina. Talvez o aspeto em que a tecnologia tem tido menos impacto seja na relação médico-doente e, assim, na Medicina Geral e Familiar [MGF]. A capacidade de estabelecer uma relação empática com o doente, escutar e colocar questões são essenciais para a MGF e que estão fora do alcance da tecnologia. No entanto, os avanços mais recentes no campo da inteligência artificial [IA] prometem alterar até este que é o último reduto da Medicina humana. 

A IA está hoje presente de várias formas na nossa vida, permitindo resolver problemas complexos como prever quais os resultados da nossa pesquisa num motor de busca ou qual a série que pretenderemos ver face à nossa lista de reprodução prévia. Estas aplicações de IA analisam grandes quantidades de dados e deste modo conseguem determinar quais as características mais relevantes para a solução do problema.

Seguindo esta lógica, é possível, teoricamente, construir sistemas que sejam capazes de agregar os dados de um doente e ajudar o médico a fazer um diagnóstico, administrar ou ajustar uma terapêutica. Apesar dos limites de uma tecnologia deste género ainda serem foco de intensa discussão, os especialistas concordam que sistemas deste género estarão presentes na prática clínica num futuro próximo.2,3

Naturalmente, uma revolução deste género será gradual e não uma substituição repentina do papel do médico de família. Os primeiros objetivos teriam de ser os menos complexos como a gestão de tarefas administrativas/burocráticas: o agendamento de consultas, a prescrição de receituário crónico, a redação parcial padronizada do registo médico orientado por problemas e a codificação de acordo com a Classificação Internacional de Cuidados de Saúde Primários (ICPC-2). A automatização destas tarefas permitiria expandir o tempo disponível para o diagnóstico e acompanhamento dos utentes onde a relação empática é fundamental.

Apesar das vantagens óbvias deste tipo de sistemas, existem vários desafios na sua implementação, dos quais dois carecem da nossa atenção imediata. Primeiro, devido à maneira como a IA funciona, é imperativo o acesso ao maior número de dados possível. Isto depende não só de questões éticas e de privacidade, mas também da uniformização dos diferentes subsistemas informáticos. Segundo, esses sistemas devem estar primeiramente ao serviço do médico e do utente, para proveito de ambos, garantindo a melhoria dos cuidados de saúde e um alívio da sobrecarga que hoje recai sobre os médicos de família.

De facto, estes dois desafios são válidos não só para a implementação dos sistemas de IA, mas também para a prática clínica “comum” que hoje realizamos. Tal como os sistemas de IA, a prática de MGF depende da recolha de dados e do acesso aos registos de saúde vindos de diferentes fontes. Todavia, esta necessidade é dificultada pelo número significativo de plataformas existentes e pela heterogeneidade dos sistemas informáticos entre serviços de saúde. Em consequência, o acesso ao processo clínico eletrónico de um utente através de uma plataforma homogénea a todos os serviços de saúde com a conjugação dos programas existentes, como SClínico®️, Registo de Saúde Eletrónico, ALERTP1®️, SiiMA Rastreios®️, entre outros, seria extremamente vantajoso para os médicos de família. Seja através de um sistema informático universal ou de um sistema de IA, o princípio basilar é o mesmo: permitir aos médicos de família ter mais tempo para olhar para os seus doentes e pôr a tecnologia ao serviço da Medicina.

Referência Bibliográficas: 

  1. Selkirk SM. Gene therapy in clinical medicine. Postgrad Med J. 2004;80(948):560-570. doi:10.1136/pgmj.2003.017764
  1. Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future - Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016;375(13):1216-1219. doi:10.1056/NEJMp1606181
  2. Blease C, Kaptchuk TJ, Bernstein MH, Mandl KD, Halamka JD, DesRoches CM. Artificial Intelligence and the Future of Primary Care: Exploratory Qualitative Study of UK General Practitioners' Views. J Med Internet Res. 2019;21(3):e12802. Published 2019 Mar 20. doi:10.2196/12802
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Editorial | Jornal Médico
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