Desnecessário dizer que a medicina está progredindo com muito sucesso atualmente. Longe vão os dias de anestesia questionável e cirurgia experimental. Estamos aprendendo cada vez mais sobre o que as doenças fazem ao corpo e como tratá-las. Mas podemos melhorar nisso? Certo. Algumas doenças ainda confundem os médicos. Os pacientes estão sofrendo. Em alguns lugares melhorou, em outros não.
“Se o seu médico o visitar, ele provavelmente usa um estetoscópio. Ele mede a pressão arterial com uma braçadeira. Coisas que existiam há 100 anos ainda são a principal ferramenta de diagnóstico quando se encontraram pela primeira vez”, disse Vinod Kosla em uma conferência sobre medicina exponencial organizada pela Singularity University.
Empreendedor, inventor e tecnólogo, Kosla fundou a Sun Microsystems. Hoje, sua empresa, a Khosla Ventures, investe e ajuda as empresas de tecnologia a crescer.
Quando Kosla olha para o futuro da saúde por 10 ou 15 anos, ele vê um cenário médico fervilhando de algoritmos ávidos por dados como o AlphaGo do Google, não os médicos aos quais estamos acostumados.
“A medicina melhorou em termos práticos”, diz Kosla. "Mas agora acho que é hora de transformar essa prática em uma ciência médica."
Para fazer isso, teremos que transferir conhecimento médico para as máquinas.
Os seres humanos não são projetados para lidar com a vasta e crescente quantidade de dados de saúde que a tecnologia mais recente gera. De sensores de saúde ao sequenciamento completo do genoma, nosso mundo está inundado de dados e em breve haverá mais pontos de dados do que estrelas no universo.
Que tipo de cérebro pode processar todas essas informações? Estamos perdendo rapidamente nosso controle sobre esta posição.
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Mais pessoas estão morrendo de diagnósticos errados, erros cirúrgicos e uso fatal de drogas nos Estados Unidos do que em acidentes de trânsito, disse Cosl. Em ambos os casos, o erro humano geralmente resolve.
No passado, a falta de informação era um problema. Contamos com treinamento, experiência e intuição para preencher essa lacuna. Gradualmente, porém, o excesso de informações também se torna um problema.
Kosla diz que as doenças podem ser diagnosticadas com apenas um biomarcador - a assinatura química da doença - ou olhando para 300 biomarcadores. Você pode olhar para o paciente à sua frente e compará-lo com vários outros pacientes que viu, ou pode examinar um banco de dados de 100 milhões de pacientes nos últimos cem ou mil com sintomas semelhantes.
Harvard, Stanford - não importa. Nenhum médico pode lidar com isso.
“Na maior parte, o motivo de irmos aos médicos - para um diagnóstico, a visão brilhante do Dr. House, uma receita - cairá cada vez mais sobre os ombros das máquinas, deixando a pessoa com um papel completamente diferente em relação ao paciente e ao médico”, diz Kosla.
Mas todos nós gostaríamos disso. Libertar os médicos da tarefa impossível de reunir pilhas de informações médicas significa que eles podem se concentrar mais no atendimento ao paciente e no avanço da tecnologia.
No momento temos especialistas em tudo. Nenhum deles se comunica com o outro da maneira que gostaríamos. Mas o paciente apresenta em média sete sintomas principais. Não seria melhor se esses sintomas fossem estudados de forma consistente pela inteligência artificial e um médico - não sete - transmitisse esses resultados ao paciente?
Este novo modelo vai virar a saúde de cabeça para baixo. Em vez de vagar de especialista em especialista, os pacientes podem obter uma consulta inicial de um médico ou até mesmo de uma enfermeira. Este único ponto de contato permitirá que o paciente fique em sua zona de conforto e receba toda a ajuda de que necessita.
“Nós escolhemos não os mais inteligentes, mas os mais atenciosos. Se você vai tratar as pessoas, cuide delas, por que não escolher a abordagem mais humana?"
ILYA KHEL
