No início do século XX (anos 1900), os centros urbanos eram dominados por um mamífero perissodáctilo pertencente à família equidae, também conhecido como cavalo. Ele e seus artefatos, como carruagens, charretes e celas eram a única forma de locomoção urbana fora das pernas humanas. Sistemas de mobilidade animal (covered wagon) ocupavam todas as cidades e traziam a sua cadeia de suprimentos (rédeas, freios, ração, utensílios, veterinários, adestradores, carpinteiros, varejo de insumos, carroceiros, cocheiros, ferreiros, madeireiros, manufatura de diligências, coches, bondes, etc.). Por volta de 1901, a economia americana e a sociedade em geral ‘existia e gravitava’ em torno do cavalo, que, por sua vez, deixava nas ruas de Nova York, por exemplo, 220 mil litros de urina e 1,1 milhão de toneladas de estrume por dia. Todas as famílias nos EUA dependiam direta ou indiretamente dos equinos, sendo que qualquer deslocamento urbano só era possível com eles. Em 1903, foram vendidos no país 11 mil veículos automotivos (Ford). Carros passaram a conviver com cavalos na proporção de “um para mil”. Mas ninguém pensou muito nisso, afinal, o deslocamento era só um inconveniente. Em 1913, a mesma Ford vendeu 3 milhões de veículos, produzindo a maior ruptura transversal de mobilidade urbana do século. Em uma década, a Cadeia Urbana de Tração Animal desapareceu, levando junto milhões de trabalhadores em todo o mundo. No final da década de 1910, as cidades eram inóspitas ao pobre cavalo, que desaparecia e levava junto todo seu supply-chain (em 1890, havia 13.800 empresas nos EUA na construção de carruagens, em 1920 eram apenas 90). Ninguém foi capaz de perceber que a indústria automotiva iria tornar o equino tão somente um utility rural, desmontando mais de 18 séculos de dependência do quadrúpede.
Nos dias de hoje, essa disruptura passou a ser um fenômeno bastante comum nas cadeias produtivas, um “tema da terceira página dos jornais”. Ninguém mais se espanta. Mas em 2022, na saideira da Covid-19, vale perguntar: estamos percebendo corretamente o que está acontecendo com a Cadeia de Serviços de Saúde? Obviamente ela não vai desaparecer, mas estamos perfeitamente cientes das suas transformações nos próximos dez anos? Máquinas de inteligência artificial serão, por exemplo, os novos médicos deste século?
A Covid-19 está sequestrando alguns de nossos “cavalos”, trazendo o data-science para o orbe dos Sistemas de Saúde. Nos últimos dois anos faltaram leitos, insumos, vacinas, EPIs, médicos e até crença na Ciência, mas não faltou uma ‘vulcânica erupção’ de Inteligência Artificial ocupando imensos espaços nas cadeias sanitárias. Um “magma” de algoritmos descendo por todas as encostas formando um circuito de Machine-Learning4Healthcare, que engole resistências, atavismos para chegar a um dos núcleos da Medicina deste século: “engajamento médico-paciente-máquina”.
Sabemos que não há inovação sem riscos, mas também aprendemos que não-inovar talvez enseje mais riscos ainda, como mostra, por exemplo, a “Computação em Nuvem”. Cercada de miopia no seu início, varreu os céticos, superou o modismo e hoje alavanca as relações B2B e B2C. A nuvem não está “lá fora”, está dentro da nossa vida. Não há existência digital sem ela. Nós somos a nuvem. Somos parte dela, nossa operação existe por ela, nosso negócio depende dela. Hospitais e demais players de saúde só existirão se estiverem em nuvem, porque os pacientes já estão, a conectividade já está, as demandas vêm por meio dela, o atendimento passa por ela e os Serviços de Saúde estarão tão embricados em cloud como nossas vidas estão com os smartphones, que, aliás, “domiciliam” na nuvem. O risco de não estar na nuvem reduz anualmente em 8% o poder de competitividade das empresas (na Saúde, talvez mais). Da mesma forma está ocorrendo com as “máquinas inteligentes de suporte a função médica”, um celeiro neonato de aplicações que utilizam IA, produzindo valor na área diagnóstica, terapêutica, cirúrgica, na tomada de decisão, na previsão, predição e personalização de tratamentos, nas lides epidêmicas, nos controles vacinais, na investigação científica, tecnológica, experimental e referenciada, nos cuidados paliativos, nos controles dietoterápicos, farmacológicos, no autocuidado, na automedicação, no autodiagnóstico, na medicina baseada em evidências de ehr-data e de imagens digitais, nas terapias mentais, na telemedicina operacional, no telemonitoramento dos sinais vitais, na biotecnologia, na biogenética, no acompanhamento pediátrico, geriátrico, crônico...etc. Como explica o Royal College of Physicians and Surgeons of Canada: “nenhuma área da medicina permanecerá intocada à Inteligência Artificial”.
Robôs artificialmente inteligentes poderão ser o nosso segundo médico, ou o primeiro, ou suportar aqueles que desejem a perenidade. Depende do quanto a medicina esteja disposta a coparticipar da função clínica com as máquinas robóticas ou com as instâncias de aprendizado algoritmizado. A palavra médico é um substantivo porque tem substância, ou seja, possui uma essência que subsiste por si mesmo, independentemente do todo. Da mesma forma, o adjetivo “eficiente” é um atributo que dá qualidade ao substantivo. Para o filosofo alemão Heidegger (1889-1976), a “utilidade de algo pode variar de acordo com a história. Algo é útil numa época, mas pode não ser em outra”. O pensador nos remete a ideia de que para entender o ‘ser’ é preciso analisá-lo por meio de três parâmetros, que ele denomina “experiências fundamentais”: tédio, alegria e angústia. Ou seja, é a partir de como a civilização ao longo do tempo se relaciona com essas três dimensões que podemos identificar e qualificar o ‘sentido do ser’. Quando o “médico” apareceu pela primeira vez na Grécia Antiga, esses três sentimentos eram percebidos e explicados de maneira completamente diferente do que na Idade Média, ou como no final do Século XIX. Nessa direção, as habilidades, saberes e sensibilidade social da prática médica precisa ser condicionada a cada nova temporalidade, a cada novo “acordo social”, a cada novo modelo de pulsação que rege os indivíduos daquela época. Médicos no século XXI precisam perceber que as ‘experiências fundamentais’ se modificam a cada transformação social: aquilo que é “angústia pela doença” nos dias hoje é muito diferente do que na segunda metade do século passado. No pandêmico 2022, ter “alegria com a saúde” é ter cada dia mais conhecimento e informação sobre ela, ao invés de simplesmente dispor de uma assistência médica quando necessário. Quando estamos cercados de tecnologia, conectividade, devices e nossa vida é figital (física+digital+social), o que esperamos dos médicos? Por que eles continuarão a ser uteis? Se máquinas levam o ser humano a passear no espaço sideral; aplicativos nos ajudam a estudar e personalizar cada vez mais; smartphones ampliam nosso diálogo com qualquer ser em qualquer geolocalização terrestre; máquinas automotivas prescindem de motoristas; por que médicos não podem ser auxiliados por plataformas inteligentes que reduzam o risco das decisões e aumentem nossa confiança neles? Uma criança nascida na segunda metade deste século pode nunca chegar a ver um médico em sua vida. Mas verá, se este coparticipar seu atendimento com ‘autômatos inteligentes de suporte a decisão clínica’.
Um “médico-eficiente” não será mais independente do todo, pelo contrário, será dia a dia mais dependente das “potencias tecnológicas” que lhe darão razão de ser. O que não for colaborativo e participativo não será eficiente, será substituído. Robôs de cooperação profissional são máquinas argutas, movidas por IA, “educadas” por deep learning, codificadas por linguagem natural e neural de máquina e conectadas às boas práticas intelectivas que os humanos escolherem como as melhores. Ninguém vai substituir o médico, mas vai substituir a função médica de tomar decisões solitárias, isoladas e, muitas vezes, erradas. Erros médicos em hospitais e clínicas resultam na morte de aproximadamente 100 mil pessoas a cada ano, indica o estudo “Medical Error Reduction and Prevention”, realizado por Thomas L. Rodziewicz (Michigan State University) e outros, sendo publicado em 2022. “Um erro médico é uma das causas mais comuns de lesão ou morte nos EUA. Os profissionais de saúde trabalham arduamente para salvar inúmeras vidas; entretanto, a incidência de erro concomitante é alta. Todas as profissões de saúde devem se concentrar no esforço de ‘primeiro não causar danos’ e trabalhar para diminuir o erro humano e do sistema”, conclui o estudo. A contabilização do erro médico é pífia se comparada a insegurança do médico em não errar, o que gera inúmeros problemas ocupacionais, mentais e familiares.
O touch médico, a capacidade de ‘compaixonar-se’ pela dor alheia, o estímulo espiritual, a empatia e o senso cognitivo de entender o paciente e não só a sua doença jamais serão superados por máquinas. Mas até meados deste século elas farão todo o resto: diagnosticar, gerenciar as patologias, prescrever e controlar terapias, e auxiliar ‘sensorialmente’ as demandas da prática de autocuidado. O centro da revolução robótica na orla médica começou no final do século passado com o desenvolvimento das primeiras plataformas de Clinical Decision Support (CDS). Com o tempo, IA, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning (RL), Deep Neural Networks (DNNs) e, principalmente NLP (Natural Language Processing), tecnologia que ajuda dispositivos tecnológicos a entenderem a linguagem humana, foram se concentrando no entorno dos CDSs, fazendo com que essas ferramentas fossem a “extensão cognitiva da mente do médico”. Seu crescimento é de tal ordem que a FDA (Food and Drug Administration) os colocou no topo das prioridades em 2022, desenvolvendo um guideline para esclarecer as regras de IA na saúde. Como a multiplicação de soluções em CDS, triplicando a cada 100 dias, a FDA expandiu a supervisão dos algoritmos, o que não agrada a todos: a AMH (American Hospital Association), por exemplo, levantou preocupação, visto que isso poderia sujeitar os algoritmos a aprovação da agência. Nesse sentido, a FDA divulgou em outubro de 2021 uma lista de documentos necessários a aprovação de softwares inteligentes de apoio a decisão clínica. As bases do mercado norte-americano de saúde tremeram diante da perspectiva de que o governo passasse a ser um “homologador do que serve ou não como inteligência artificial na saúde” (prática comum, por exemplo, na China). Novos guidelines do FDA foram prometidos para 2022 tentando atenuar a sanha autorizadora sobre os CDSs. Nada diferente do que ocorre ou ocorrerá em todos as nações.
Médicos antenados não rejeitam a robótica-médica, fazem uso dela. Em novembro de 2021, a empresa Kaspersky publicou pesquisa onde entrevistou profissionais médicos do mundo todo. Entre outros temas, o estudo avaliou as suas perspectivas sobre a possibilidade de “máquinas inteligentes substituírem os médicos”. Resultado: 37% dos entrevistados globais concordam que isso pode acontecer com a ajuda de IA, nuvem, big data e robótica em apenas 20 anos. Mais do que isso: 38% dos entrevistados destacaram confiar mais nos conselhos da IA do que de seus próprios colegas (40% deles disseram que no futuro ficariam felizes em recomendar a seus parentes uma cirurgia realizada por robôs). Como esperado, os resultados variam em função das regiões globais: em nações da Ásia-Pacífico (APAC) 52% dos médicos acreditam que as tecnologias digitais podem substituir os médicos nos próximos 20 anos, enquanto no Oriente Médio e África (MEA) a porcentagem foi de 46% e na Rússia de 42%. Na Europa, não surpreendentemente, o percentual é de 29%.
A questão regulatória é vital: médicos estão usando cada vez mais plataformas de IA para suporte as suas decisões. Isso é bom para os consumidores, mas provavelmente é visto com olhos de desconfiança pelas sociedades médicas, que, por hábito ou filosofia, normatizam frear a robotização médica. Há razões para precauções: mesmo antes da pandemia, perto de 30% do volume total de dados no mundo é gerado pelo setor de saúde. Em 2025, a taxa de crescimento anual de dados para saúde atingirá 36%. Isso é 6% mais rápido do que na manufatura, 10% mais rápido do que nos serviços financeiros e 11% mais rápido do que na mídia e entretenimento (fonte: RBC Capital Markets). Ou se regula, ou se regula.
Basicamente existem alguns tipos de robôs comerciais: (1) Pre-programmed robots, que podem realizar tarefas simples, como um braço mecânico utilizado para soldagem numa planta industrial; (2) Humanoid robots, desehados para serem “parecidos” com humanos, com braços articulados e que se propõem a realizar atividades semelhantes às nossas (exemplo: Sophia, da Hanson Robotics); (3) Teleoperated robots, que são controlados por humanos e realizam tarefas em condições extremas, onde as pessoas tem grande risco de operar, como os drones; (4) Autonomous robots, os chamados “independentes” e que não requerem intervenção humana, realizando tarefas por conta própria, como um “aspirador de pó domiciliar”. Usam sensores para percorrer espaços e transitam com cada vez mais desenvoltura; e os (5) Augmenting robots, que aprimoram as capacidades humanas substituindo a sua parte ineficaz (membros protéticos ou exoesqueletos, por exemplo). O que nivela todos é a enorme quantidade de Inteligência Artificial embarcada. Os chamados “AI-enabled robots” resolvem problemas complexos, possuem interconectividade com plataformas de aprendizado de máquina, sendo cada vez mais poderosos para assumir tarefas repetitivas. Podem navegar, detectar e monitorar ações por meio de visão computadorizada, aprendem por conta própria e calculam suas reações de acordo com algoritmos sofisticados. Tendem a substituir vários “eixos de empregabilidade” (que não se confunde com atividades profissionais remuneradas), como, por exemplo: (1) Executivos de Atendimento a Clientes; (2) Escrituração e Entrada de Dados; (3) Recepcionistas; (4) Revisão, Edição e Identificação de Erros de Linguagem; (5) Manufatura e Trabalho Farmacêutico; (6) Serviços de Varejo; (7) Serviços de Postagem; (8) Soldados; (10) Taxistas e Motoristas de Veículos Urbanos; (11) Analistas de Pesquisas de Mercado; (12) e dezenas de outros eixos que exerçam tarefas repetitivas, ou dispendiosas, ou que exijam constante a alta velocidade de atualização, ou mesmo cujo volume de recursos humanos disponível esteja muito aquém das demandas.
Certamente que não há unanimidade na presença da robótica na civilização humana ou na medicina. O filósofo francês Jean-Michel Besnier, professor da Universidade Sorbonne (Paris), concentra sua pesquisa no ‘impacto filosófico e ético da ciência e da tecnologia nas representações e na imaginação individuais e coletivas’. Quando questionado “se o desenvolvimento intensivo de IA na área da saúde estaria levando à desumanização da medicina”, Besnier não titubeia: “Sim, todos estão cientes disso. Algumas pessoas reclamam, outras ficam felizes. Há uma desumanização porque perdemos de vista o que é cuidar e só pensamos em reparar o corpo humano. Os próprios médicos integraram esse vocabulário de ‘reparo mecanicista’ ao se referirem à sua abordagem com os pacientes. Cuidar implica levar em conta a interioridade, a vida interior do paciente. Se usarmos apenas máquinas destinadas a produzir efeitos, perdemos essa dimensão de interioridade. Reparamos os vivos, mas não curamos os humanos”.
Por outro lado, vale a ouvir Antonio A. Casilli, professor de sociologia no Polytechnic Institute of Paris, pesquisador na École des Hautes Etudes en Sciences Sociales e autor de várias obras, entre elas “En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic”, publicada em 2019. Ele se dedica a uma questão: a humanidade finalmente conseguirá se livrar do trabalho graças aos robôs? Inspirado no gênio Alan Turing, Casilli advoga que os seres humanos seriam máquinas como qualquer outra ("Um homem que calcula o valor de um número real pode ser comparado a uma máquina"). Para ele, a artificialidade da inteligência artificial reside precisamente em uma ideia: nenhum procedimento algorítmico exige que a máquina “distinga algo”, sendo, no entanto, apresentado como se a propriedade de calcular tivesse uma aparência de inteligência. “O medo da automação na modernidade também é bastante relativo. As nações com altas taxas de automação (número de robôs industriais por 10.000 funcionários) apresentam taxas de desemprego mais baixas. A Coreia do Sul, por exemplo, tem 531 robôs para cada 10.000 trabalhadores e apenas 3,4% de sua força de trabalho está procurando emprego. A densidade de robôs no Japão e Alemanha (305 e 301 por 10.000 trabalhadores) têm suas taxas de desemprego de 3,1% e 3,9%, respectivamente. A França, por sua vez, tem uma relação robô/trabalhador mais baixa (127/10.000) e uma taxa de desemprego alta (9,6%). Hoje, o robot (especialmente quando abreviado para 'bot') designa apenas entidades de software que interagem com humanos. Perante a atual onda de automatização, assistimos a persistência do trabalho humano”, explica Casilli.
Não há consenso no curto prazo, principalmente na comunidade médica. Mas há uma transição em curso, onde máquinas robóticas e médicos humanos já cooperam e coparticipam cada vez mais da saudabilidade humana. Se você perguntar a um pai, com filho menor de 12 anos, quando ele “deixará de ser pai”, a resposta será definitiva: nunca. Mas no contexto da “responsabilidade paterna”, centrada em cuidar, se responsabilizar, sustentar, educar e iluminar um filho, a mesma pergunta feita quando o filho tiver mais de 30 anos possivelmente terá uma resposta atenuada em função da independência do “garotão”. A pós-modernidade tende a transformar pais em “candelabros”, com filhos orgulhosos, afetivos, fazendo questão de alocá-los na mesa de jantar, mas sabendo que, como candelabros, são lindos e majestosos, mas não “geram mais tanta luz”. O dilema do médico com a robótica clínica pode seguir na direção contrária: profissionais de saúde que trabalharem em conjunto com as máquinas inteligentes nunca serão substituídos, nunca perderão a luz, nunca deixarão de iluminar os pacientes. Os demais, respeitosamente, ornarão a mesa da sala de jantar, como candelabros.
Guilherme S. Hummel
Scientific Coordinator Hospitalar Hub
Head Mentor – EMI (eHealth Mentor Institute)
