O Hospital Einstein Israelita utilizará dados globais de saúde para avaliar de forma inédita os melhores tratamentos para câncer de pâncreas, o tipo de neoplasia mais letal atualmente, e para sepse, além de validar um algoritmo de inteligência artificial (IA) para medição óssea. Os três projetos fazem parte da Mayo Clinic Platform_Connect , uma rede que conecta diferentes instituições em todo o mundo para acelerar descobertas científicas na saúde.

Além do Einstein, a plataforma conta com a University Health Network , do Canadá, o Sheba Medical Center , de Israel, a Mayo Clinic e a Mercy , dos Estados Unidos, a Universidade Aga Khan , no Quênia, e o Hospital Nacional da Universidade de Seul , na Coreia do Sul. Cada unidade disponibiliza as informações dos pacientes somente pelo acesso dentro da plataforma e de forma anonimizada, respeitando as legislações locais de proteção de dados e de segurança e privacidade dos indivíduos.

A iniciativa teve início com a compilação de exames laboratoriais, prontuários eletrônicos, dados genômicos, entre outros dados de cerca de 10 milhões de pacientes da Mayo Clinic . Agora, o Einstein completou a inserção de mais de um milhão de brasileiros. Ao todo, a plataforma abrange mais de 15 milhões de pessoas de sete países e três continentes.

— Grande parte do nosso sistema de saúde é baseada em diagnósticos tardios. É difícil de navegar, caro e pode ser muito confuso. Nosso objetivo é unir as melhores organizações de saúde do mundo para entender as jornadas de milhões de pacientes e construir novas tecnologias, como modelos e aplicações de IA, para ajudar os pacientes do futuro a receberem o melhor cuidado nos previsões mais iniciais possíveis — explica John Halamka , professor da Universidade de Harvard, nos EUA, e presidente da Mayo Clinic Platform .

Todos os dados são anonimizados e permanecem sob controle da instituição em que o paciente foi atendido. Sidney Klajner , presidente do Einstein, explica que, agora, os três projetos clínicos liderados pela instituição brasileira utilizam essa ampla gama de informações para responder perguntas importantes na medicina:

— Uma delas é sobre câncer de pâncreas. Existe um questionamento em relação ao tratamento, pois costuma-se fazer primeiro a quimioterapia e depois operar. No entanto, apresentamos alguns casos em que o paciente perde o benefício da cirurgia devido à espera pelo uso de quimioterápicos. Queremos colocar essa dúvida para ser respondida com as informações de milhões de pacientes que já temos disponíveis na plataforma.

Isso é especialmente importante devido à alta letalidade da doença. Segundo a Sociedade Americana do Câncer , a taxa de sobrevida em cinco anos após o diagnóstico é de apenas cerca de 13%. Um dos motivos é que o olho humano do radiologista consegue identificar apenas cerca de 10% dos casos no tempo de realização de uma cirurgia, enquanto os demais são descobertos já em estágios avançados.

Nesse contexto, a Mayo Clinic também desenvolveu um algoritmo de IA para identificar mais cedo a doença, algo particularmente importante para Halamka, que perdeu o sono em 2013 devido ao diagnóstico:

— Hoje conseguimos prever três anos antes de qualquer radiologista conseguir identificá-la em uma imagem, porque a IA consegue detectar mudanças tão grandes que o olho humano não consegue enxergar. O mundo da IA ​​está avançando tão rapidamente que é difícil prever até os próximos 10 meses. E agora o Einstein vai responder qual é a melhor intervenção para esses pacientes.

O segundo projeto envolve uma sepse, uma ocorrência inflamatória sistêmica a uma infecção. Klajner explica que não existe um consenso sobre o uso ou não de medicamentos corticosteróides para esses pacientes. Por isso, o objetivo é analisar os dados clínicos, resultados de laboratório, biomarcadores, tratamentos realizados e os desfechos dos pacientes da plataforma para entender qual a melhor estratégia.

— Já o terceiro projeto, que chamamos de IA Scan, utiliza um IA para obter uma acurácia melhor na análise da medida óssea no tratamento ortopédico, especialmente em casos onde há disparidade de tamanho devido a má formação ou problemas de alinhamento. A plataforma nos permitirá validar e fortalecer esse algoritmo para uso em larga escala — complemento.

Segundo os especialistas, como esses dados já existem, a plataforma permite que as respostas sejam obtidas de forma mais rápida, ou que se traduzam em melhorias mais precoces no atendimento a pacientes pelo mundo. Além disso, ela abrange diversas questões, o que possibilita a análise de diferentes estratégias para cada contexto em que será utilizado, afirma Halamka.

— Se eu desenvolvo um algoritmo nos EUA, por exemplo, é complicado saber se ele funcionaria no Brasil. O clima é diferente, a alimentação é diferente, as pessoas são diferentes. Mas, com essa parceria, podemos validá-lo e alcançar mais pacientes. Democratizar o conhecimento e encontrar mais curas. Estamos entrando em uma era de ouro, onde nossa tecnologia é boa o suficiente, nossas políticas de proteção de dados são adequadas e as sociedades estão exigindo cuidados de maior qualidade. Esperamos alcançar pelo menos 4 bilhões de pessoas até 2030, porque estamos trabalhando em uma base global.