Na área dos cuidados de saúde, encontramo-nos diariamente rodeados de pequenas e grandes inovações que prologam a vida e qualidade da mesma. Num futuro breve veremos transformações progressivas a diversas velocidades nos pacientes, na sua exigência e no seu compromisso com a sua saúde, nos profissionais de saúde e no papel cada vez mais decisivo e empoderado por uma tecnologia digital segura e omnipresente.

O surgimento de modelos de Inteligência Artificial (IA) em grande escala, como o GPT-4, é um dos avanços mais significativos na computação em décadas. Estas inovações estão a transformar rapidamente todas as funcionalidades de valor acrescentado que obtemos da tecnologia, como demonstrado pela integração do GPT-4 da Microsoft no Bing, Edge, Microsoft 365, Power Platform, GitHub e outras soluções. Mais recentemente, a Nuance Communications, uma empresa da Microsoft, anunciou o DAX Express, que utiliza uma combinação única de IA conversacional e generativa para redigir automaticamente notas clínicas após as consultas dos pacientes – ajudando a reduzir o esforço cognitivos dos prestadores de cuidados e a aumentar o gosto pela prática de medicina (ao mesmo tempo que liberta tempo para os cuidados).

Impulsionar a medicina de precisão e os cuidados conectados

A utilização da tecnologia na indústria da saúde, e a forma como os cuidados de saúde são prestados, estão também a mudar rapidamente — alterando o modelo tradicional de prestação de cuidados de saúde, de um modelo de diagnóstico e tratamento para um modelo que dá prioridade à prevenção e a cuidados individualizados com elevada precisão.

Os recentes avanços em machine learning e na IA impulsionaram as tecnologias computacionais que nos permitem agregar dados complexos de várias fontes de dados, com o potencial de obter informações valiosas que expandem rapidamente a nossa base de conhecimentos e impulsionam descobertas mais complexas e inovações mais rápidas. Ao mesmo tempo, continua em aberto a questão de saber qual a melhor forma de utilizar e regular estas tecnologias em contextos reais e à escala dos cuidados de saúde. No entanto, acreditamos que estamos no caminho certo para atingir o objetivo da medicina de precisão – uma mudança na prática clínica que será possibilitada por diagnósticos de precisão, terapêuticas de precisão e tecnologias de cuidados conectados.

Para atingir este objetivo, é fundamental colaborar com organizações de saúde com uma apetência acrescida para a transformação, conhecimentos profundos e um compromisso para impulsionar a mudança necessária. A Microsoft, em particular, tem estado envolvida numa série de projetos que tem como objetivo tornar os cuidados de saúde mais orientados por dados, preditivos e precisos, permitindo que todas as pessoas do planeta vivam um futuro mais saudável. A título de exemplo, temos:

• Modelos de base multimodal para a medicina – O domínio da biomedicina envolve uma grande quantidade de dados multimodais, tais como imagens de radiologia e relatórios baseados em texto. A interpretação destes dados em escala é essencial para melhorar os cuidados de saúde e acelerar a investigação. Estamos a explorar uma nova estrutura auto-supervisionada que pré-treina modelos de visão-linguagem utilizando pares de relatórios e sequências de imagens. A nossa abordagem, designada BioViL-T, obtém resultados de ponta em várias tarefas a jusante, como a geração de relatórios e a interpretação da progressão da doença, concentrando-se em regiões da imagem relevantes ao longo do tempo. O BioViL-T faz parte de uma colaboração contínua com a Nuance para desenvolver soluções de IA escaláveis e flexíveis para radiologia que possam capacitar os prestadores de cuidados e melhorar os fluxos de trabalho existentes.
• Imunómica – O sistema imunitário humano é um motor de diagnóstico espantoso, que se adapta continuamente para detetar qualquer sinal de doença. Essencialmente, o estado do sistema imunitário conta uma história sobre praticamente tudo o que afeta a saúde de uma pessoa. E se pudéssemos “ler” esta história? A nossa compreensão científica da saúde humana seria espantosamente avançada. Mais importante ainda, isso proporcionaria uma plataforma para uma nova geração de diagnósticos médicos precisos e múltiplas opções de tratamento. Estamos a estabelecer uma parceria com a Adaptive Biotechnologies para desenvolver ferramentas de machine learning e de biotecnologia que nos permitirão concretizar esta ambição.
• Engenharia de proteínas – Vários grupos de investigação estão a explorar o potencial do machine learning para melhorar a compreensão das proteínas e do seu papel fundamental em vários processos biológicos. Estamos também a utilizar a IA para conceber novas proteínas para fins terapêuticos e industriais. Ao aplicar o machine learning para extrair padrões de bases de dados de sequências, estruturas e propriedades, esperamos treinar modelos que possam tornar a engenharia de proteínas mais eficiente e gerar diretamente proteínas que desempenhem as funções desejadas. A capacidade de gerar estruturas proteicas computacionalmente distintas, mas viáveis, é extremamente promissora para a descoberta de novos conhecimentos biológicos e para o desenvolvimento de terapias direcionadas para doenças que anteriormente não podiam ser tratadas.
• Investigar o microambiente do cancro através de investigação ex vivo – Estamos a trabalhar em formas de identificar características específicas das células cancerígenas e dos microambientes circundantes que possam ser alvo de tratamento. Ao estudar a forma como as células cancerígenas e o ambiente que as rodeia interagem entre si, pretendemos criar uma abordagem mais precisa ao tratamento do cancro que tenha em conta fatores genéticos e não genéticos.

Em Portugal, e no mundo, estes avanços na medicina, biologia e tecnologia irão permitir eliminar as diferenças de cuidados de saúde entre regiões, idades e capacidade financeira, aproximando o sistema de saúde dos cidadãos e elevando os profissionais de saúde, no seu cada vez mais visível, papel na saúde.