O Ministério da Saúde apresentou uma central capaz de receber, em tempo real, informações de unidades de terapia intensiva de Manaus, Recife, Brasília, Belo Horizonte, Rio de Janeiro e Porto Alegre. O sistema começou com 60 leitos conectados e deve alcançar 280 leitos em 14 instituições. Entre os indicadores acompanhados estão pressão arterial, frequência cardíaca e oxigenação.
A estrutura pode servir de base para uma rede nacional de avaliação de ferramentas de inteligência artificial na saúde. A proposta é aproveitar a variedade do Sistema Único de Saúde (SUS) para observar como os algoritmos se comportam em hospitais, regiões e populações diferentes.
Um modelo pode apresentar bom desempenho no hospital em que foi criado e perder eficiência em outra unidade. Isso ocorre porque variam os perfis dos pacientes, as doenças mais comuns, os equipamentos, os exames disponíveis e a maneira de registrar as informações. Por isso, testar a mesma tecnologia em contextos distintos é uma forma de verificar se ela mantém sua utilidade fora do ambiente original.
Escala e diversidade
A Rede Nacional de Dados em Saúde já reúne mais de 5 bilhões de registros e foi criada para integrar informações produzidas em diferentes pontos do sistema. O Brasil também combina mais de 200 milhões de pessoas com diferenças regionais e populacionais que poderiam ser usadas nesse tipo de pesquisa.
Essa capacidade é relevante sobretudo para países de baixa e média renda. Grande parte dos sistemas de inteligência artificial em saúde é desenvolvida a partir de dados de hospitais de países ricos. Quando essas ferramentas são levadas para outros locais, não está claro quanto do desempenho inicial permanece.
Uma rede de hospitais poderia acompanhar os resultados dos algoritmos e verificar se eles contribuem para melhorar o prognóstico dos pacientes. Uma ferramenta capaz de manter bom desempenho entre São Paulo e Manaus passaria por um teste que poucos países teriam condições de reproduzir.
A possibilidade, segundo a proposta, é fazer do SUS um ambiente para estudar como a inteligência artificial reage à mudança de pacientes, hospitais e países. A diversidade do sistema, que costuma ser vista como dificuldade, poderia se transformar em recurso para desenvolver tecnologias mais confiáveis em diferentes realidades.
