O documento discute o uso de tecnologias digitais na medicina tropical, incluindo: 1) O uso de prontuários eletrônicos, sistemas de apoio à decisão clínica e processamento de linguagem natural para auxiliar no diagnóstico de doenças tropicais. 2) O potencial do processamento de imagens e "big data" para antecipar surtos epidemiológicos e prescrever ações preventivas. 3) Exemplos de pesquisas brasileiras que usam redes neurais para processar imagens médicas

1. Saúde Digital em Medicina Tropical
Luiz Carlos Lobo, outubro 2021 1

2. Saude Digital e Medicina Tropical
Saúde Digital compreende o uso de
recursos de Tecnologia de
Informação e Comunicação (TIC)
para produzir e disponibilizar
informações confiáveis, sobre o
estado de saúde para quem precisa,
no momento que precisa.

3. Saúde Digital e Medicina Tropical
Saúde digital abrange o uso de
tecnologias que vão desde o uso de
sensores vestíveis (“wearable”) como
relógios inteligentes, glicosímetros, ecg e
defibriladores, ao emprego de sistemas
disponibilizados em “smartphones” ,
inteligência artificial, prestação de
serviços remotos (“internet das
coisas”), robôs, processamento de
imagens”,“bigdata”, realidade virtual

4. Saude Digital e Medicina Tropical
Prontuário Eletrônico
e.SUS – AP Prontuário adotado em todos os municípios e
estados do país. Orientado pelas queixas dos pacientes -
Busca de palavras chaves e sintomas (uso de robôs de
captura) que poderiam indicar uma enfermidade tropical
 febre – aguda, intermitente, recorrente
 tosse- seca, produtiva
 diarreia – esporádica, frequente, pastosa, liquida
 dor – abdominal, muscular, articulações, cabeça
 ritmo cardíaco – bradicardia, taquicardia, irregular
 icterícia
 ascite

5. Saúde Digital e Medicina Tropical
Sintomas bem caracterizados poderiam,
eventualmente sugerir hipóteses diagnósticas e
gerar. no “smartphone” do médico, protocolos de
diagnóstico e tratamento de enfermidades como
malária, arboviroses. leishmaniose visceral, doença
de Chagas, febre amarela, hanseníase, cólera,
esquistossomose, filariose linfática, hepatites.
Como as doenças tropicais são, geralmente,
endemias regionais, o médico não se atina com a
hipótese de malária no sul do pais, por exemplo.

6. Saude Digital e Medicina Tropical
Sistemas de Apoio à Decisão Clínica: sistemas
que analisam a sequência de queixas de um
paciente e geram possibilidades diagnósticas,
exames a serem solicitados e medicamentos
eventualmente a serem prescritos.
 DXPlain, da Universidade de Harvard
 Isabel Health Care, empresa privada
 Suporte à decisão de várias empresas
“clinical decision support coalition” indicando
os parâmetros como transparência, algoritmos,
ou critérios de tomada de decisão empregados

8. Saude Digital e Medicina Tropical
Centralizar a informação no paciente significa registrar no
seu prontuário todas as suas informações, do seu ambiente
sócio econômico, a dados de saúde obtidos na atenção
primária, coligidos em outros níveis de atenção, exames
complementares realizados, com seus laudos e medicações
propostas.
Esse prontuário obtido pela equipe de saúde deverá estar
espelhado no smartphone do paciente e disponibilizado via
“nuvem” a pessoas autorizadas.
A tecnologia “blockchain” poderia ser empregada para
assegurar a privacidade da informação. Um embrião desse
processo foi desenvolvido no DATASUS como ConecteSUS

9. Saúde Digital e Medicina Tropical
Processamento de linguagem natural
deve ser oferecido ao profissional de
saúde, evitando que ele tenha ficar
digitalizando dados do seu paciente no
computador.
Eric Topol indica que na atualidade o
médico passa mais tempo voltado ao
seu computador que interagindo com o
enfermo.

10. Saude Digital e Medicina
Tropical
Prontuários Hospitalares – vários
sistemas nos municípios, estados e
hospitais privados
Sistemas funcionando em
“background” podem ser utilizados
para verificar dados de pacientes,
como interação e incompatibilidade
de medicamentos, dados de exames
complementares discrepantes,
exames solicitados e/ou a serem
realizados

11. Inteligência artificial é o uso
de computadores que,
analisando um grande
volume de dados e seguindo
algoritmos definidos por
especialistas na matéria, são
capazes de propor soluções
a problemas, entre os quais
os da saúde.
IA
11

12. IBM WATSON – 2011 - 80 TRILHÕES DE
OPERAÇÕES/SEG.
12

13. “Big data “ está sendo gradualmente
introduzido no sistema de atenção à
saúde.
Dados de prevalência, incidência e
evolução de enfermidades, permitiriam
gerar dados estatísticos, antecipar surtos
epidemiológicos e prescrever ações
preventivas.
Permite, diagnosticar, tratar e
avaliar a evolução de pacientes IA
13

14. INPUTS
Queixas Principais
História: da doença atual
H .patológica pregressa
H. familiar
Estilo de vida:
Exercício físico, Fumo
Condições de vida
Residência, Renda
Ambiente
Dados funcionais
Exames realizados
Especiais
Medicamentos atuais
Hipóteses diagnósticas
Adapatado de Eric Topol
Diagnóstico
Orientação Terapêutica
Alimentação
Estilo de vida
PACIENTE OUTPUT
Rede neural de processamento

15. Saúde Digital e Medicina Tropical
CARACTERÍSTICAS DE PESQUISA EM GRANDE VOLUME
DADOS – BIG DATA
 Utiliza dados obtidos sem protocolo de pesquisa, ou sem
buscar testar uma hipótese;
 Pesquisa relações entre muitas variáveis não especificadas
previamente e numa base diversificada de dados;
 Utiliza um grande volume de dados não estruturados (terabytes
ou petabytes), grande número de participantes (milhares ou
centenas de milhares), numa base diversificada de dados
(prontuários médicos, dados administrativos, bancos de dados,
sensores, genomas, genogramas, dados socioeconômicos e
ambientais);

16. Saúde Digital e Medicina Tropical
Acesso a Bancos de dados do MS
Acesso a informações disponíveis em
Bancos de Dados como:
 Mortalidade
 Doenças de notificação compulsória
SINAN
Uso de robôs na captura de dados
quando autorizados pelo MS
Várias empresas fornecem esse serviço,
Microsoft Power Automate 16

17. Saúde Digital e Medicina Tropical
Processamento de Imagens por IA
A cientista Fei-Fei Li (Universidade de Stanford)
criou em 2007 a Image Net em um sistema
aberto (open source), registrando 15 milhões de
imagens catalogadas e iniciando
o processo de reconhecimento de imagens
(pattern recognition) por sistemas
computacionais, mostrando a viabilidade do
reconhecimento de imagens baseando-se em
algoritmos e na categorização feita por
humanos.

18. Processamento de Imagens
Em 2015, Thrun (Stanford University) e equipe
começaram a validar a IA usando um conjunto
de 130.000 imagens de lesões de pele, das
quais14.000 foram diagnosticadas por
dermatologistas para reconhecer três tipos de
lesão: benignas, malignas e crescimentos não
cancerosos.
O sistema acertou 72% das vezes, comparando-
se com um acerto de 66% feito por
dermatologistas qualificados. 18
Saúde Digital e Medicina Tropical

19. Saúde Digital e Medicina Tropical
Processamento de Imagens
Experiências têm sido desenvolvidas por
universidades brasileiras criando bancos de imagens
e as processando por redes neurais
Universidade Brasília:
Avaliação de mamografias
Imagens de dermatologia
Universidade de São Paulo
Patologia – ressonância em autopsias não
invasivas
Radiologia – tomografias em COVID19

20. O reconhecimento de padrões (pattern
recognition) pelo computador poderá
indicar o “know what” de um problema
de saúde. Mas caberá ao médico discutir
o caso com seu paciente agregando o
seu “know-why”, orientando-o e aliviando
suas tensões já que o computador não
tem emoções e uma compreensão do
“outro” . 20

21. Pesquisa da Price Waterhouse &Coopers realizada
em 12.000 indivíduos de 12 países da Europa,
Oriente Médio e África indicou que 54% aceitariam
ser atendidos por um robô com Inteligência Artificial
(94% na Nigéria, 85% na Turquia e 41% na
Alemanha e 39% na Inglaterra) aptos a responder a
questões de saúde, realizar exames, fazer
diagnósticos baseados nesses exames e. mesmo,
recomendar um tratamento.

22. Poderemos ensinar robôs a
tomarem decisões éticas?
BBC Magazine
Outubro de 2017
IA
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