É fácil entender porque a revolução digital é o tema do momento. Ela já está impactando todas as atividades humanas. Porém, uma novidade deu um upgrade no segmento farmacêutico: a inteligência artificial (IA). Isso vai além de um simples robô que responde às perguntas no seu smartphone. Essa tecnologia já está mudando a face da assistência farmacêutica.
A utilização da IA impacta, diretamente, a promoção, o acesso aos medicamentos, o cuidado e a gestão da saúde. Com a geração de dados precisos, que podem ser compartilhados em tempo real, o campo da assistência farmacêutica passou a dialogar com as máquinas que possibilitam integrar informações precisas para o desenvolvimento de processos inovadores.
O que se percebe é que, atualmente, grande parte dos farmacêuticos que trabalha no atendimento ao público perde muito tempo se dedicando a tarefas logísticas e burocráticas que poderiam ser automatizadas por modelos inteligentes. O farmacêutico, assim, se transformaria de um cuidador da produção, armazenagem e dispensação para um mantenedor de bancos de dados que irão retroalimentar suas ações.
Pesquisadores, profissionais do setor da saúde e da área de tecnologia da informação (TI) já utilizam a inteligência artificial em diversos setores da saúde. No âmbito público, o prontuário eletrônico no Sistema Único de Saúde (SUS) e técnicas de vinculação foram indicados como possibilidade para a integração de informações oriundas de diferentes bases de dados. A possibilidade de a inteligência artificial estar presente na gestão dos dados da assistência farmacêutica, de forma transversal, interligando dados da produção, da logística e do cuidado, abre margem para uma nova era.
O farmacêutico, cientista de dados e consultor junto ao Ministério da Saúde, dr. Felipe Ferré, explica que os dados integrados da assistência farmacêutica podem contribuir para melhor previsão do consumo e, inclusive, alimentar modelos preditivos de programação.
Isso significa que, com a automatização de funções logísticas, o farmacêutico pode se dedicar para a atividade em que é mais útil à população - a clínica. Além disso, pode interagir com o sistema de suporte à decisão clínica, sobretudo para pacientes com multimorbidade ou polifarmácia. “Um exemplo de recurso é a ontologia - modelo de dados lidos por máquinas e humanos que integram o conhecimento acerca de objetos e papéis biológicos, como as rotas metabólicas”, diz Ferré.
Ele conta que algoritmos alimentados por ontologias biológicas podem sugerir, com maior acuidade, um estudo na literatura em face de alguma pergunta ou, ainda, para descobrir os eventos adversos e terapêuticos esperados para um dado do paciente, de modo a reorientar o regime terapêutico mais efetivo e com menor possibilidade de efeitos inesperados: “Assim, espera-se que muito do conhecimento ainda confinado nas academias, seja disponibilizado aos gestores e clínicos, desta vez organizados e bem distribuídos”.
Inteligência artificial está ao alcance dos profissionais?
Segundo Ferré, está sim. E ele explica que os gestores municipais, estaduais e federais já podem contar com a plataforma de Inteligência de Negócios e Inteligência Artificial, a Base Nacional de Dados de Ações e Serviços da Assistência Farmacêutica (Bnafar) do SUS. Ferré conta que os dados sobem para o barramento, para qualificá-los, programar o volume de medicamentos para aquisição, prever qual é a melhor alternativa terapêutica por segmento populacional, entre outros.
“A inteligência artificial é usada de forma trivial para recomendação de compras, em mecanismos de busca de páginas da internet, entretanto, ainda resta um campo fértil para ser adotada na área da saúde, em especial, na assistência farmacêutica. Farmacêuticos criativos são bem-vindos, tanto no uso, como na formulação daquilo que nem chamo mais de tecnologia do amanhã, mas do hoje. Quem não estiver atento, ficará para trás”, afirma o farmacêutico Ferré.
Um modelo
O Ministério da Saúde já trabalha com a integração de dados produzidos pelos sistemas gerenciadores da assistência farmacêutica, o que possibilita a rápida verificação de informações descritivas e monitoramento de quantitativos e tendências, utilizando ferramentas de Inteligência de Negócios (BI - do inglês, business intelligence).
Essa tecnologia já é utilizada para receber dados de 15 Estados sobre o estoque, entrada, saída e dispensação de medicamentos. Além disso, ela facilita o monitoramento de informações dos pacientes e das unidades de saúde de modo a evitar desabastecimento de medicamentos e perda por vencimento.
A experiência adquirida com manejo de dados em diversos processos de extração, transformação e carga está sendo utilizada no repositório da Base Nacional de Dados de Ações e Serviços da Assistência Farmacêutica (Bnafar), cujos registros são devidamente validados e apresentados por meio de painéis.
A Bnafar é a consolidação dos dados nacionais de posição de estoque, entradas, saídas, avaliações e dispensações realizadas pelos estabelecimentos de saúde dos municípios, estados e Distrito Federal para os medicamentos padronizados na Relação Nacional de Medicamentos Essenciais (Rename), e do Programa Farmácia Popular do Brasil. Instituída em outubro de 2017, ela contém os dados dos componentes básico, especializado e estratégico da assistência farmacêutica.
“Espera-se que os modelos preditivos elaborados por meio de ferramentas de última geração, além da otimização com dados geoespaciais, darão suporte à decisão ainda em 2019, pelo desenvolvimento de soluções de ciência de dados, com a visualização de dados adequados de modo a cobrir os mais variados perfis de utilização da Bnafar”, ressalta Ferré.
Inteligência artificial e a assistência farmacêutica
Ferré diz que a assistência farmacêutica não se faz sem tecnologia da informação. Segundo ele, a Política Nacional de Medicamentos, portaria 3.916, de 30 de outubro de 1998, reforça a importância da assistência farmacêutica numa década que mostrou ser irreversível a utilização de microcomputadores nas ciências administrativas, seja no âmbito público ou privado. “Onde há um medicamento existe assistência farmacêutica, seja na indústria, farmácia, distribuidora, hospital ou Unidade Básica de Saúde”.
Muitos sabem que, inicialmente, e ainda em muitos lugares, os controles de movimentação e dispensação de medicamentos eram realizados em planilhas, o que nos anos 1990 foi um grande avanço. Com o aumento do volume produzido e consumido de tecnologias farmacêuticas os sistemas de informação foram se aperfeiçoando até serem consolidados como sistemas gerenciadores de bancos de dados.
Pelo menos com dez anos de atraso, o desafio, segundo Ferré, é trazer ao dia a dia do farmacêutico uma tecnologia como BI, a qual organiza os dados para que possam ser cruzados e contabilizados de forma ágil, processando repositórios com milhões, ou mesmo, bilhões de registros por meio de alguns cliques.
“A organização de repositórios massivos de dados com técnicas de Big Data contribui em modelos preditivos e tomada de decisão, como para automatizar novas compras com algoritmos estatísticos sofisticados ou algoritmos de inteligência artificial. Sem o uso adequado da tecnologia, ainda que existam recursos financeiros, pode haver desabastecimento e pessoas podem ser prejudicadas por descontinuarem tratamentos que, muitas vezes, implicam em mais custo social e financeiro”, relata Ferré.
A assistência farmacêutica é o conjunto de ações voltadas à promoção e à proteção, e apresenta três tarefas essenciais: logística, cuidado e produção. Quanto à primeira, Ferré diz que é possível utilizar os modelos de algoritmos genéticos para a previsão de rotas de abastecimento. As possibilidades de trajetos entre três ou quatro pontos de abastecimento pode ser feita sob demanda. Porém, quando esse número atinge dezenas torna-se um problema complexo, em especial quando existe mais de um fornecedor ou modalidade de compra.
“Algoritmos genéticos podem selecionar a melhor combinação entre diversos fatores (tempo de estrada, quantidade de carga a transportar, modalidade aérea ou terrestre, riscos, prazos etc). Quanto ao cuidado é possível prever interações medicamentosas, isto é, quando dois medicamentos usados simultaneamente podem apresentar efeitos diferentes do esperado no uso em separado. As interações podem ser previstas com algoritmos supervisionados, isto é, treinados com base em interações conhecidas de modo a extrapolar a possibilidade ou não de interagir a combinações, cujos efeitos ainda são desconhecidos. Na produção, temos o exemplo da bioinformática, ciência a qual usualmente utiliza modelos de mineração de dados e possibilita prever a atividade de moléculas antes mesmo dos experimentos biológicos, clínicos ou populacionais e auxiliam na Pesquisa e Desenvolvimento de novos medicamentos” explica.
Tarefa multidimensional
Ferré ressalta que pacientes com elevado risco devem ser monitorados com critérios diferenciados. A triagem de pacientes, ou mesmo a determinação do grau de risco, é uma tarefa multidimensional e difícil de estabelecer de forma trivial. “Existem técnicas de mineração de dados, como as de agrupamento, que possibilitam distinguir segmentos populacionais para diversas finalidades. Um estudo realizado por ele com um grupo de idosos polimedicados na Chapada Diamantina (MG) mostrou que, a partir do perfil de utilização de medicamentos - como o uso concomitante de medicamentos, a presença de medicamentos não recomendados para idosos, idade acima de oitenta anos, entre outros – os recursos humanos podem ser mais bem alocados na atenção a determinados casos”, relata Ferré.
As interações desconhecidas entre fármacos são descobertas tradicionalmente via experimentação animal, ao se aplicar conjuntamente duas substâncias, observando-se os efeitos, em estudos clínicos em pacientes saudáveis ou em populações observando-se eventos de saúde sob uso concomitante de medicamentos. “A experimentação in silico, isto é, por meio de modelos de inteligência artificial, torna possível comparar todos os pares de fármacos existentes e predizer os efeitos de combinações ainda não estudadas in vitro, in vivo ou in populo com base em interações conhecidas”.
Ferré relata também que técnicas de inteligência artificial são capazes de prever interações desconhecidas ao explorar as propriedades farmacocinéticas e farmacodinâmicas em formato de texto. “Por exemplo, eu citaria o conhecimento acerca de toxicidade, absorção, eliminação, bem como utilização de classificações como a Anatômica-Química-Terapêutica (ATC) da Organização Mundial de Saúde; ou ontologias como as existentes no consórcio Gene Ontology (GO); ou rotas metabólicas, como a do grupo japonês Keeg. Dessa forma, a lista de interações a serem estudadas clinicamente é reduzida drasticamente ao se adotar candidatos a interações via modelos computacionais”.
O desafio e a prática
O médico e coordenador do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para a Saúde (Cidacs/FIOCRUZ), Maurício Lima Barreto, diz que o grande desafio é inserir as práticas de assistência, de cuidado humano, de produção de medicamentos, entre outras, às novas dimensões do conhecimento, como: o avanço das tecnologias e das inovações, o salto da inteligência artificial, o big data e o do saber exponencial.
“O desafio é a transformação dessa massa de dados em um sistema unificado e transversal, pois o manejo desses dados ainda é muito complexo, além de regulamentar regras para acesso e disponibilização. É necessário lembrar também da privacidade desses dados, já que existem bases que exigem privacidade e regras para cumprir. A ideia do uso desses dados e da privacidade deles está em debate”, enfatiza Barreto.
Embora muitos acreditem que a automação seja uma ameaça ao mercado de trabalho, máquina e homem trabalharão cada vez mais unidos para facilitar o dia a dia das profissões. Barreto confia que cada vez mais as informações estão sendo digitalizadas, e isso traz um grande estímulo para o desenvolvimento de novas alternativas em termos de se pensar a pesquisa e outros desafios enfrentados no campo da saúde, que é um setor muito complexo.
Questões desafiadoras
Há quem diga que a humanidade enfrenta questões extremamente desafiadoras. Houve alguns avanços nos últimos anos devido ao desenvolvimento de novas tecnologias, mas ainda existem grande derrotas. “Estamos inseridos em um universo que cada vez mais novas tecnologias são desenvolvidas para resolver problemas e, por isso, é importante acumular, renovar e ampliar o conhecimento sobre os efeitos dessas tecnologias”, ressalta Barreto.
O médico reconhece que isso tem sido um imenso desafio para o setor da saúde porque o Brasil não consegue adquirir e acompanhar o desenvolvimento tecnológico com a rapidez e com a competência adequada imposta por essas inovações. E, ao surgir todo esse conjunto de informações digitalizadas que está disponível, uma questão prevalece: como integrar essas informações de maneira segura e transversal?
Barreto tem essa resposta: “Temos aprendido a integrar dados em nível de unidades espaciais. Outra possibilidade é integrar esses dados em nível do indivíduo, porque o que uma pesquisa em saúde em geral faz é coletar dados sistematicamente sobre uma determinada população. E, por meio da engenharia reversa dos dados, é possível construir verdadeiros cortes populacionais a partir dos dados existentes”.
Já Ferré afirma que modelos mais racionais e integrativos estão em discussão, conceitos estão em desenvolvimento e, evidentemente, respondem à convergência das necessidades, seja na pesquisa clínica, seja no cuidado da saúde. “Precisamos de modelos integrativos eficientes para poder dar respostas, e a ideia de integração massiva pode ser uma alternativa.
O ex-Coordenador geral de Monitoramento das Políticas Nacionais de Assistência Farmacêutica do Departamento de Assistência Farmacêutica do Ministério da Saúde (DAF/MS), Heber Dobis Bernarde, explica que a estratégia de saúde digital é uma iniciativa que todos os países estão desenvolvendo, e o Brasil entrou na corrida para construir padrões que integram base de dados de diferentes fontes.
“Estamos construindo essa estratégia almejando justamente unir todos os dados com modelos que articulem essa informação e contemplem o ecossistema do SUS. Então, as bases que muitas vezes são articuladas e geridas de formas diferentes vão começar a ser integradas. Desde a hospitalização aos procedimentos laboratoriais e notificações de agravos, tudo isso em um formato único. Hoje, a questão se resume em centralizar esses dados que estão descentralizados, porém eles dialogam. Estamos trabalhando na unificação dos dados, para que eles estejam disponibilizados de forma integrada e transversal”, explica Bernarde.
A plataforma de Zika, do Ministério da Saúde, que tem como objetivo estudar os efeitos da doença em longo prazo usando o linked (dados ligados entre si) é um exemplo. “A população contaminada pelo vírus foi inserida em três fases: pré-zika, fase epidêmica e a pós-zika. Eles são monitorados para registro e relatos de acontecimentos no campo da saúde, no desenvolvimento cognitivo, acesso à escola, entre outros. Essa parte atingida pela epidemia será, por meio de linked sucessivos, acompanhada em longo prazo”, relata o farmacêutico Ferré.
Efeitos adversos
Outro desafio lançado junto à Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), é criar uma plataforma para a vigilância de efeitos adversos de medicamentos. “Reunimos um grupo grande do Cidacs, do Laboratório Nacional de Computação Científica e de outras universidades para pensar essa estrutura. O projeto foi concebido, mas não foi desenvolvido, porém está em andamento. É um projeto que vai integrar dados de diversas dimensões para um objetivo único, pensar que a vigilância farmacológica entrou na fase da quarta geração e utiliza toda a potencialidade do Big Data para esse objetivo”, conta o gerente de Farmacovigilância da Anvisa, Marcelo Vogler de Moraes.
Segundo ele, serão utilizados diversos dados que a Agência já possui sobre saúde, dados das redes sociais, bibliográficos, sistemas de linguagem natural que rapidamente possa processar informações da bibliografia existente e uma plataforma de simulações metabólicas para estudar em ciclo a viabilidade ou a possibilidade de associações e notificações que tenham sido feitas sobre associações de medicamentos.
Moraes conta que esse conjunto teria sido integrado utilizando linguagens complexas de conexão para atender ao objetivo central de aumentar a possibilidade de vigilância dos medicamentos: “Estamos discutindo com a diretoria de assistência farmacêutica do Ministério da Saúde (DAF/MS) a possibilidade de desenvolver uma plataforma para a vigilância dos efeitos dos medicamentos biológicos, por ser uma área importante do SUS com grandes investimentos, mas também com grandes desconhecimentos sobre efeitos benéficos e adversos”.
O que vai mudar
Ferré comenta que, com a adesão de ferramentas da inteligência artificial muitas tarefas podem ser automatizadas, como a previsão de estoque e a predição terapêutica do tratamento, isto é, a substituição de tarefas tradicionais levará à ação em outras áreas, inclusive, mudando o perfil da profissão. “Mais do que um cuidador da produção, armazenagem, dispensação e efeitos clínicos de medicamentos, os farmacêuticos devem se ver como mantenedores de bancos de dados que irão retroalimentar suas ações”.
De acordo com ele, a atividade farmacêutica é complexa quanto ao funcionamento de um medicamento. “Não adianta a melhor tecnologia farmacêutica estar convenientemente nas mãos de alguém com a indicação para o uso se o sujeito não aderir ao tratamento, ou se informações importantes não foram coletadas. Assim, com auxílio da tecnologia, a assistência farmacêutica se ocupará em pautar o elenco ótimo para cada população e, via a consolidação do cuidado farmacêutico, irá se aproximar cada vez mais do objetivo final de qualquer profissão da área da saúde - o paciente”.
Avanços
O mestre, doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo e professor titular da Universidade de São Paulo (USP), Eduardo Mario Dias, apresentou dois projetos tecnológicos à Secretaria de Ciência, Tecnologia e Insumos Estratégicos do Ministério da Saúde para fortalecer o sistema nacional de controle de rastreabilidade de medicamentos.
Há cinco anos no campo de tecnologia do Hospital das Clínicas da USP, o primeiro contato de sucesso do diretor do departamento de assistência farmacêutica do Ministério da Saúde, Renato Teixeira, foi com a Anvisa, o que o motivou a trazer a ideia da tecnologia com o objetivo de aprimorar a distribuição de medicamentos pelo País, gerando economia de tempo e recursos.
Já segundo Bernarde, a partir do convênio firmado com a USP, será possível a aplicação dos algoritmos preditivos que tem como objetivo aprimorar o processo de definição das quantidades dos medicamentos a serem adquiridos e distribuídos pelo Ministério da Saúde a partir de dados consolidados sistematicamente na Bnafar.
Um segundo projeto está ligado ao Departamento de Ciência e Tecnologia (DECIT) do Ministério da Saúde, que visa ao controle de termolábeis que necessitam de cuidados especiais quanto ao modo de armazenamento por possuírem propriedades físico-químicas diferenciadas.
Fazem parte da classe de medicamentos termolábeis, medicamentos biológicos e imunobiológicos, vacinas, algumas substâncias injetáveis, como insulina, entre outros. “Trata-se de uma classe de medicamentos sensíveis a grandes variações de temperatura, isso quer dizer que eles jamais devem ser congelados ou aquecidos”, disse Dias.
Segundo os idealizadores, qualquer variação de temperatura pode fazer o medicamento perder sua eficácia e estabilidade, gerando a perda do produto e prejuízos econômicos podendo ainda afetar diretamente a saúde dos pacientes.
O professor Dias ressalta que o Ministério da Saúde já oferta dados e com a utilização da inteligência artificial, consegue fazer uma melhor preleção na compra e distribuição de medicamentos, chegando a significativos índices de economia à pasta.
Para que resultados mais contundentes possam ser colhidos é preciso que haja um grande banco de dados, que depende das informações que são repassadas pelos usuários.
Ineficiência
O Governo já opera, desde 2016, com supercomputadores capazes de ampliar em até dez vezes a capacidade de armazenamento de indicadores do SUS. Porém, dados do Ministério da Saúde mostram que muitos municípios ainda não conseguem repassar informações por meio dos sistemas que podem integrar e registrar as informações de atendimentos do SUS em Unidades Básicas de Saúde. Boa parte dos municípios alegam não ter estrutura para realizar esse trabalho. “A informatização total permitiria acesso a uma base de dados excepcional e que poderia ajudar muito o avanço da inteligência artificial. O achismo passa a ficar de lado e as decisões são tomadas com base em dados”, afirma Bernarde.
É importante lembrar que o repasse das informações é necessário também para que os municípios recebam os investimentos. Esses dados devem ser repassados para o Ministério por meio do Hórus, ou por meio do próprio sistema municipal adotado. “A prerrogativa é que haja transparência e eficiência no envio das informações para a Base de Dados da Assistência Farmacêutica (DATASUS) que é monitorada pela Secretaria de Gestão Estratégica do Ministério da Saúde e possui a responsabilidade de coletar, processar e disseminar informações sobre saúde”, ressalta a ex-diretora do DAF-MS, Cleunice Gama.
Como se preparar para lidar com a tecnologia
Mediante esses avanços tecnológicos e com a integração das informações, os farmacêuticos devem se preparar para atuar mediante essa evolução. Ferré diz que, antes de tudo, o farmacêutico deve se inteirar acerca da cultura da ciência de dados.
“Embora as graduações sejam repletas de conteúdo das ciências exatas, poucos farmacêuticos saem da faculdade ou exercem suas profissões atentos à melhor utilização da máquina e, atualmente, o dia-a-dia de boa parte ainda é submerso em planilhas de cálculo”, lamenta ele.
Ele não afirma que os farmacêuticos devem aprender programação de computadores - embora devesse ser ensinado nas escolas de primeiro grau - tão pouco desenhar algoritmos preditivos. Porém, a modelagem dos dados é importante, bem como a intuição sobre como os programas de computador funcionam. “Existem inúmeras palestras gratuitas e plataformas com cursos. Recomendo fortemente que cada profissional gaste algumas horas de sua formação continuada em ciência de dados. As aplicações são imediatas”, finaliza ele.
