Mais do que um olhar sobre a bola de cristal

A medicina personalizada refere-se a diagnósticos e tratamentos adaptados exatamente a cada doente, que também utilizam tecnologias digitais e inteligência artificial (IA). Trata-se de uma tendência de futuro, especialmente em dermatologia. As soluções digitais e apoiadas por IA estão a tornar-se cada vez mais importantes e são ajudas técnicas valiosas, mas os especialistas concordam que não irão substituir os dermatologistas no futuro.

Num relatório publicado este ano na Jornal da Academia Europeia de Dermatologia e Venereologia Roderick Hay, professor emérito e antigo presidente do Fundação Internacional de Dermatologia quando questionado sobre qual será o maior desafio da dermatologia nos próximos 10 anos: “Conciliar uma série de técnicas de tomada de decisões baseadas em IA com os requisitos de um sistema de cuidados de saúde humano e centrado no doente” [1]. Hay mencionou a introdução generalizada de testes de antigénio e de testes moleculares no local de prestação de cuidados, que substituirão em grande medida os testes laboratoriais convencionais e deverão permitir um diagnóstico rápido e fiável em todos os contextos.

A IA como o braço direito dos dermatologistas

Num artigo publicado no ano passado no Journal of Clinical Medicine sobre os desenvolvimentos actuais e as tendências futuras no domínio da inteligência artificial (IA) em dermatologia, concluiu-se que a IA não pode substituir os dermatologistas, mas facilita a prática diária ao otimizar os cuidados prestados aos doentes [2]. De acordo com os autores [2], isto requer uma vontade de se envolver com as tecnologias de IA e de adquirir os conhecimentos especializados relevantes. Um domínio de aplicação da IA em que já se atingiu um nível muito elevado é o reconhecimento e a análise de imagens digitais. No entanto, os autores sublinham que este é apenas um aspeto do diagnóstico clínico e do tratamento e que a prática quotidiana consiste em combinar as realizações técnicas com as qualidades do profissional médico [2,3]. Em comparação com os seres humanos, os modelos de IA requerem muito mais dados para serem treinados. Entre outras coisas, porque aprendem associações estatísticas em vez de relações causais. No entanto, se tal for possível, os modelos de IA podem produzir resultados extremamente precisos e fiáveis [4]. Por exemplo, um scanner de 360° pode ser utilizado para criar um mapa de todas as alterações cutâneas e os doentes podem ser fotografados automaticamente e padronizados da cabeça aos pés e de todos os lados em apenas alguns minutos (“mapa do corpo”) [2]. Um software especializado pode comparar com precisão as imagens dos diferentes momentos do exame e detetar quaisquer alterações utilizando inteligência artificial e apresentá-las ao dermatologista para avaliação [5–7].

Para além dos scanners 3D de corpo inteiro para diagnóstico e acompanhamento, as aplicações de IA que podem detetar doenças cutâneas comuns com um elevado grau de precisão ou os smartwatches que podem recolher vários biomarcadores são alguns dos mais recentes desenvolvimentos apoiados pela IA que estão a impulsionar a medicina de precisão e os cuidados médicos personalizados [8]. Existe também um grande potencial para aumentar a eficiência dos processos administrativos e o armazenamento e transmissão de dados dos doentes.

Literatura:

1. Hay RJ: Pioneiros em Dermatologia e Venereologia: Uma Entrevista com o Professor Roderick James Hay. JEADV 2023; 37: 18-20.
2. Li Z, et al: Inteligência artificial na análise de imagens de dermatologia: desenvolvimentos actuais e tendências futuras. J Clin Med 2022 Nov 18; 11(22): 6826.
   www.mdpi.com/2077-0383/11/22/6826#,(último acesso em 19/10/2023)
3. Batbaatar E, et al: Determinants of Patient Satisfaction: A Systematic Review (Determinantes da satisfação dos pacientes: uma revisão sistemática). Perspect. Saúde Pública 2017; 137: 89-101.
4. “How AI is improving dermatology”, https://hub.hslu.ch/informatik/wie-ki-die-dermatologie-verbessert,(último acesso em 19 de outubro de 2023)
5. Muñoz-López C, et al: Desempenho de uma rede neural profunda em teledermatologia: um estudo de diagnóstico prospetivo de centro único. JEADV 2021; 35: 546-553.
6. Coates SJ, Kvedar J, Granstein RD: Teledermatology: From Historical Perspective to Emerging Techniques of the Modern Era: Part I: History, Rationale, and Current Practice. JAAD 2015; 72: 563-566.
7. Sinclair R, Meah N, Arasu A: Skin Checks in Primary Care. Aust J Gen Pract 2019; 48: 614-619.
8. “Dez teses sobre dermatologia digital”, BVDD, 14.02.2023.

PRÁTICA DE DERMATOLOGIA 2023; 33(5): 43