SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO EM MEDICINA Extraído da versão eletrônica (CD) do livro "Atualização Terapêutica - Manual Prático de Diagnóstico e Tratamento", 1998 Daniel Sigulem1, Meide Silva Anção2, Monica Parente Ramos3, Beatriz de Faria Leão4 1 Professor Adjunto Doutor,
Disciplina de Nefrologia, Departamento de Medicina. Coordenador
do Centro de Informática em Saúde (CIS), UNIFESP/EPM.
A humanidade está atravessando um importante processo de mutação que consiste na migração de uma sociedade de produção industrial para uma sociedade marcada pela informação e pelo conhecimento. Informação é a essência de qualquer atividade humana O seu adequado desenvolvimento e utilização baseiam-se em elementos humanos altamente qualificados, na inovação, na pesquisa e na economia de mercado As tecnologias da informação são simultaneamente o produto do ambiente sócio-cultural dentro do qual elas se desenvolvem e dos sistemas substantivos e estratégicos destes ambientes. O termo tecnologia da informação, em seu sentido amplo, compreende toda a tecnologia concernente à coleta, armazenamento, processamento, uso, comunicação, transmissão e atualização de qualquer forma e tipo de informação, independentemente de suas técnicas de suporte. Desta forma, a tecnologia da informação inclui todas as tecnologias relacionadas à documentação, processamento de dados, ciência da informação, tecnologias de computação, robótica, inteligência artificial, comunicação, tecnologias espaciais, bem como todas as tecnologias relacionadas ao processamento de sinais gráficos e audiovisuais. O objetivo fundamental da Informática Médica é o de colocar à disposição do médico a informação, onde e quando ela for necessária. Da mesma forma que os bancos e as companhias aéreas não podem funcionar sem o apoio da informática, torna-se progressivamente cada vez mais difícil a prática da boa Medicina sem o auxílio das tecnologias da informação. Grande parte da atividade dos médicos consiste em processar informações: a obtenção e registro de informações sobre o paciente, as consultas aos seus colegas de profissão, a pesquisa de literatura científica específica, o planejamento de procedimentos diagnósticos, as estratégias de tratamento, a interpretação de resultados de laboratório e os estudos radiológicos ou a condução de estudos epidemiológicos. É, no entanto, a contínua preocupação com o bem-estar do paciente e a conseqüente necessidade de um processo de decisão ideal, que coloca a Medicina em uma posição diferenciada em relação aos outros campos dependentes do manuseio da informação.É pressuposto básico que somente através do uso adequado da informação e da telecomunicação, isto é, da Telemática -ou mais propriamente na área da saúde a Telemedicina - poderemos, de forma consistente, construir uma verdadeira política de saúde neste país. A conexão entre todos os órgãos prestadores de serviços de saúde, através de uma rede de Telemedicina, compreendendo unidades básicas de saúde, os serviços de atendimento secundário e os hospitais terciários, não só permitirá a circulação da informaçãoadministrativa fundamental para uma adequada política de saúde, como primordialmente facilitará a informação médica, constituída pelo registro eletrônico do paciente; este deve conter não só o conjunto de informações básicas necessárias para o adequado cuidado do paciente, mas também ter disponível todas as ferramentas necessárias para uma adequada tomada de decisão, tais como os sistemas inteligentes e os semi-inteligentes de apoio ao diagnóstico, acesso a última atualização terapêutica por meio eletrônico, a disponibilização de especialistas de centros universitários para discussão e revisão de radiografias, biópsias e condutas médicas. Mais ainda, deve criar para o profissional da saúde as condições necessárias para uma adequada reciclagem pelo uso dos modernos meios de ensino eletrônico, integradores de sons, textos, imagens e movimento.A principal motivação para o desenvolvimento dos Sistemas de Apoio à Decisão em Medicina (SAD) reside no aumento progressivo da quantidade de dados, informações e conhecimentos que o médico de hoje deve utilizar para exercer adequadamente a sua profissão.Esta explosão de informações atinge o médico de diversas maneiras provendo diagnósticos e terapêuticas novas ou de difícil estabelecimento, aparecimento de novos princípios químicos, inovações da área da biologia molecular, desenvolvimento de novas drogas, surgimento de informações sobre interações de drogas as quais ontem eram desconhecidas, e hoje são críticas por ocasião da nova prescrição. Especialidades como geriatria nas quais o médico tem que prescrever 5 ou 6 medicamentos diferentes; surgimento de novos testes laboratoriais, ou marcadores tumorais, que nem sempre são acompanhados de comprovação cientifica adequada, fazem dos Sistemas de Apoio à Decisão uma necessidade obrigatória para uma adequada prática médica. Outra motivação, é a decorrente da crescente democratização e disponibilização da informação para a comunidade não acadêmica, oferecendo assim aos pacientes importantes e atualizados conhecimentos sobre as suas próprias patologias, criando, desta forma, para o médico um ambiente de intensa contestação, que o obriga a ter acesso a rápida e eficiente busca de atualização de conhecimento. No entanto, talvez o fator mais importante nos países do assim chamado primeiro mundo e, que infelizmente, para a grande maioria da população brasileira é pouco relevante, é a maior demanda de qualidade de saúde que a sociedades avançadas buscam, onde não basta fazer um diagnóstico correto e terapêutica adequada, mas que estes procedimentos sejam feitos ao menor custo possível.Além disso, com a progressiva redução de custo dos computadores bem como a simplificação de seu uso, a alocação dessas máquinas conectadas ou não a linhas telefônicas em lugares carentes de especialistas, seguramente como já ocorre em vários pontos do mundo, deve melhorar a qualidade da medicina oferecida ao paciente.Um grande número de escolas médicas, organizações governamentais e não-governamentais tornaram disponíveis tanto para a comunidade acadêmica quanto para a leiga, desde atlas eletrônicos até os mais recentes guidelines de prática médica. Desde simples textos até sofisticados softwares de educação e reciclagem que incorporam som, texto, imagem e movimento, a exemplo daqueles desenvolvidos pelo CIS-EPM e disponibilizados no Web da UNIFESP (www.epm.br) bem como os seus "links" oferecem ao médico as condições necessárias para sua atualização e aprendizado contínuo, para que possa exercer a prática médica compatível com as demandas da sociedade atual. A informação de apoio à decisão está sempre disponível em algum servidor da Internet localizado em algum lugar do mundo é uma questão apenas de ir buscá-la. Evolução cronológica das aplicações do computador na medicina
Histórico e evolução dos SAD em Medicina Desde os primórdios da informática houve entusiasmo no sentido de usar o computador como ferramenta de auxílio no diagnóstico médico. Assim em 1959, Ledley e Lusted descreveram a utilização da lógica simbólica e da estatística como métodos para auxiliar o processo de decisão e apontaram o computador como o instrumento adequado para auxiliar o processo de diagnóstico. O processo de diagnóstico médico depende basicamente da qualidade da informação coletada do paciente e do conhecimento da área em apreço. No que diz respeito à coleta de dados é necessário que estes sejam em número suficiente e que contenham os tópicos de maior relevância para a identificação do diagnóstico e o subseqüente planejamento terapêutico. Entretanto, mesmo com dados adequados e conhecimento pertinente, é necessário que se faça o uso de uma abordagem inteligente na solução dos problemas. O médico deve desenvolver a capacidade de selecionar adequadamente seus objetivos, de saber quando sua experiência pessoal deve ser empregada, de ter claras noções sobre o custo e o benefício dos procedimentos diagnósticos e terapêuticos empregados. Alguns dos termos mencionados tais como dados, informação e conhecimento, são definidos abaixo:Dados: Dados são fatos e conceitos expressos sob a forma de declarações. Ou seja, um dado médico pode ser considerado como o valor de um parâmetro específico - como, por exemplo, o valor de um intervalo QT, para um objeto em particular - no caso um paciente, em um tempo específico - como a data de sua digitalização.Informação: conjunto de dados interpretados ou aos quais foi adicionado algum valor. A partir da análise de dados individuais de diversos pacientes é possível a emissão de relatórios que totalizem e sumarizem os mesmos, dando-nos a informação sobre a situação global. Por exemplo, pode-se extrair a informação de que 90% dos pacientes, de uma determinada base de dados, apresentam uma determinada alteração.Conhecimento: conjunto de regras, utilizadas para gerar conhecimento a partir dos dados e da informação heurística. A aplicação de um método estatístico, por exemplo, pode sintetizar a informação e gerar conhecimento sobre uma população de pacientes. De acordo com Blum, em seu livro A História da Informática Médica, as aplicações do computador para a área da Saúde podem ser analisadas de acordo com as décadas em que foram instaladas, conforme demonstra a tabela abaixo. As primeiras aplicações datam da década de 60 e buscavam reproduzir no ambiente hospitalar, os sistemas gerenciais adotados na área industrial e comercial. Surgem, então, os primeiros sistemas de informatização hospitalar (SIH) em equipamentos de grande porte. A partir dos primeiros sistemas gerenciais até a década de 80, consolida-se a utilização do computador no meio médico, principalmente pelo sucesso operacional das aplicações orientadas por dados e pela maturidade das aplicações orientadas pela informação tais como os sistemas de gerenciamento de pacientes. Os SAD nesta época baseavam-se em metodologias matemáticas e estatísticas, tais como o teorema Bayes. Neste período, o armazenamento de dados em forma digital cresceu exponencialmente. A necessidade de metodologias e mecanismos de ordenação, análise e interpretação desta massa de dados foi o grande desafio da década de 80.A década de 90 é caracterizada pelo desenvolvimento de softwares e equipamentos capazes de processar um grande volume de informações distribuídas em servidores, conectados em redes, que se somam e formam a Internet - criando, particularmente ao médico, acesso irrestrito à informação, fazendo valer o paradigma da Informática Médica disponível onde e quando ela for necessária. Com a evolução tecnológica, surgem equipamentos cada vez mais rápidos, confiáveis e menores, ao mesmo tempo que evolui a linha de pesquisa em Inteligência Artificial (IA). Esta é uma área do conhecimento que destina-se ao estudo e desenvolvimento de aplicações do computador para processar conhecimentos, e não apenas informações. É nesta fase que surgem os Sistemas Especialistas (SE). Estes são sistemas que buscam reproduzir a perícia de um profissional humano numa área específica do conhecimento. A síntese da informação e a geração do conhecimento têm sido, portanto, um dos grandes desafios da sociedade dos anos 90.Este processo ocorre de forma hierárquica e foi representado através de uma pirâmide por Tuthil (1990) em seu livro Knowledge Engineering (figura 1). Na base desta pirâmide encontram-se os dados, que após sofrerem análise, transformam-se em informação, que por sua vez, após um processo de síntese se transforma em conhecimento. As aplicações do computador na Medicina reproduzem estas fases com muito sucesso. No entanto, cabe ressaltar que pertence aos homens a capacidade de, através de julgamentos, da aplicação de conceitos morais e da experiência adquirida ao longo dos anos, a transformação do conhecimento em sabedoria.Shortliffe (1990) em seu livro Medical Informatics, define os sistemas de apoio à decisão (SAD) em Medicina, como todo software que auxilie os médicos na solução de problemas. De acordo com esta definição, são caracterizados como sistemas de apoio à decisão, tanto os softwares que utilizam dados e informações quanto aqueles que utilizam o conhecimento, os Sistemas Especialistas (SE). Assim, pode-se dizer que o principal objetivo dos Sistemas de Apoio à Decisão é o de fornecer apoio aos médicos no processo diário de tomada de decisão, com base em conhecimento especializado.
Desenvolvimento de SAD As etapas de desenvolvimento de um SAD são as seguintes: aquisição de conhecimento, representação do conhecimento e avaliação do conhecimento e do SAD. Cada uma destas etapas consiste por si só em uma área de pesquisa muito bem delimitada. Aquisição de conhecimento A aquisição de conhecimento pode ser realizada através de uma extensa revisão da literatura; através da análise de prontuários de pacientes, na tentativa de identificar entre os dados coletados dos pacientes, quais foram importantes para a elaboração da hipótese diagnóstica ou quais as evidências que levaram à solicitação de outros procedimentos, pela análise de bases de dados informatizados; através de entrevistas com especialistas em um determinado domínio do conhecimento e através da análise do trabalho do especialista durante todo o seu processo de decisão. Representação do conhecimento Fase subseqüente à da aquisição de conhecimento, busca traduzir o conhecimento para um formalismo computacional, isto é, para uma linguagem que o computador possa entender e processar. Para atingir este objetivo foram criados vários formalismos de representação de conhecimento, baseados em diferentes metodologias, com diferentes graus de sofisticação. A escolha do formalismo de representação de conhecimento está diretamente relacionada ao grau de complexidade do conhecimento que deve ser explicitado. Para aquelas áreas em que o conhecimento não é muito complexo e de fácil parametrização, as árvores decisórias constituem, ainda hoje, uma excelente escolha. Vários sistemas especialistas foram construídos com esta técnica, com grande sucesso. Nas áreas onde o conhecimento é um pouco mais complexo mas pode, ainda, ser explicitado através de regras do tipo Se premissa Então constituem-se num método bastante utilizado. Regras deste tipo são denominadas regras de produção. Por exemplo, uma regra de um Sistema de Apoio à Decisão em Diabetes Tipo II: Se As regras de produção têm sido largamente utilizadas no desenvolvimento de sistemas especialistas na área Médica e em outros domínios. Dentre eles, destaca-se o sistema especialista Mycin, desenvolvido por Shortliffe em 1977, para apoiar antibioticoterapia em doenças infecciosas. Quando o domínio a ser representando é de grande complexidade e muito amplo costuma-se utilizar formalismos de representação de conhecimento mais sofisticados e baseados em modelos cognitivos. Dentre eles, destaca-se o modelo de frames, proposto em 1977 por Minsky. Os frames, de acordo com a definição inicial, possibilitam a descrição de estereótipos ou quadros típicos. Um frame é uma entidade abstrata, caracterizada por seus atributos (slots). Como no exemplo da figura 2, um quadro sobre a hipertensão de origem renal do Sistema de Classificação da Hipertensão Arterial, desenvolvido no CIS-EPM: Frame: Hipertensão
Renal Figura 2 - Exemplo de frame
No exemplo acima encontra-se a descrição do frame hipertensão renal, caracterizado pelos seguintes atributos: gatilho, achados essenciais, achados complementares e achados de negação. A abstração utilizada para a construção deste tipo de frames para a definição de diagnósticos baseia-se na suposição que qualquer diagnóstico pode ser definido por um conjunto de achados médicos (dados de história, exame físico e investigação) e que estes achados podem ser agrupados de acordo com a importância que possuem para o diagnóstico em questão. Desta forma, o gatilho de um frame representa aqueles achados que, se presentes, tornam este diagnóstico uma das possíveis hipóteses diagnósticas do paciente. Os achados considerados essenciais são todos aqueles que, se presentes, confirmam o diagnóstico descrito pelo frame. Os achados complementares são todos aqueles que reforçam a opção pelo diagnóstico descrito no frame ainda que isoladamente não o confirmem. Finalmente, os achados de negação são aqueles que, se presentes, excluem o diagnóstico em questão. Os
sistemas especialistas médicos que são hoje sucesso
comercial tais como o QMR e Iliad, ambos para apoiar o diagnóstico
em Medicina Interna valem-se do formalismos de frames para representar
conhecimento. Para suprir esta dificuldade com o aprendizado, novas metodologias têm sido propostas. A principal delas é o Raciocínio Baseado em Casos (Case Based Reasoning), baseado na Teoria da Memória Dinâmica, proposta por Roger Schank, em 1982. Estes são sistemas que representam conhecimento a partir de uma base de casos, isto é, através de relatos. Um caso pode ser de qualquer tamanho ou forma, até mesmo em linguagem natural (texto livre). Em Medicina, o caso pode ser a ficha clínica do paciente. Estes sistemas são capazes de dado um novo caso, lembrar casos semelhantes (processo de recuperação), propor adaptações para resolver o novo caso e, principalmente, oferecer alertas para não reproduzir erros já ocorridos no passado. Diferentemente dos sistemas especialistas convencionais, os sistemas baseados em casos são capazes de aprender com a experiência, tornando-se, por este motivo alternativa extremamente atraente para o domínio da Medicina. Ainda que esta seja uma metodologia recente várias empresas estão adotando este tipo de solução com sucesso em áreas tais como: análise de crédito e atendimento ao cliente em serviços de manutenção. Existe pelo menos um exemplo de sistema baseado em casos na Medicina. Trata-se do sistema Casey que faz diagnóstico em cardiopatias congênitas. Paralelamente à construção de sistemas especialistas ou sistemas baseados em conhecimento, como também são denominados, a área de Inteligência Artificial (IA) também avançou em outra direção, ou seja, na área conexionista. Esta linha de ação baseia-se na crença de que o comportamento inteligente só pode ser obtido através do maciço processamento paralelo, tal qual ocorre nas conexões neurais do Sistema Nervoso Central dos seres humanos. Esta linha conexionista é implementada através da construção de sistemas baseados em redes neurais artificiais. Resumidamente, as redes neurais artificiais podem ser descritas como modelos matemáticos que recebem um conjunto de evidências de entrada (camada de entrada), possuem várias camadas intermediárias de nós que se conectam amplamente às camadas adjacentes e, finalmente uma camada de saída que evidencia os resultados do processamento desta rede. A figura 3 abaixo exemplifica uma rede neural artificial para o diagnóstico de Hipertensão Arterial: os nós de entrada representam os sinais, sintomas e resultados de exames que o paciente possa apresentar ao passo que os nós de saída representam os possíveis diagnósticos.
A principal característica dos sistemas conexionistas é sua capacidade de aprendizado automático, a partir de um conjunto de exemplos, também chamado conjunto de treinamento. As redes neurais artificiais são, portanto, capazes de aprender, todavia não explicam como o fizeram. Isto se deve ao fato que neste tipo de representação o conhecimento corresponde a pesos nos arcos de conexão entre os nós de entrada, intermediários e os nós de saída da rede. Desta forma, pode-se treinar um sistema conexionista para reconhecer caracteres, visualizar bordas em imagens ou, até mesmo, reconhecer voz. Os sistemas conexionsitas têm sido largamente utilizados no desenvolvimento de aplicações para reconhecimento de padrões, tais como: voz, imagens, linguagem natural e identificação de arritmias no eletrocardiograma. Se, de um lado os sistemas especialistas são capazes de representar conhecimento explicitamente e, por este motivo, explicarem as conclusões que chegaram, de outro são com exceção dos sistemas baseados em casos, incapazes de aprender com a experiência, necessitando a intervenção humana para tal. Em contrapartida, os sistemas conexionistas aprendem facilmente, porém não explicam como o fizeram. Com o objetivo de agregar num único paradigma as vantagens destes dois enfoques surgiram os sistemas híbridos. Estes agregam múltiplos paradigmas de representação de conhecimento com as redes neurais artificiais. Surgem, portanto, sistemas que, além de aprender, com a experiência, são capazes de explicarem como o fizeram. Várias áreas têm se beneficiado deste novo enfoque. Leão, em 1996, descreve o sistema híbrido Hycones desenvolvido com sucesso para apoiar o diagnóstico em diferentes domínios da Medicina (Cardiologia e Nefrologia) e, também a utilização em áreas totalmente distintas, como Engenharia Elétrica. Validação de SAD A validação de um SAD é normalmente um processo ad hoc. Na maioria da vezes as indicações do SAD são comparadas com as de um comitê de especialistas sendo as diferenças calculadas. Observa-se que os SAD adequados apresentam performance superior aos profissionais em treinamento e igual à dos especialistas. As diferenças entre o sistema e os especialistas não são maiores que aquelas encontradas entre especialistas. Utilização de SAD na Medicina Os SAD podem ser didaticamente classificados de acordo com as funções que desempenham: ferramentas para o gerenciamento de informações; ferramentas para a focalização de atenção e ferramentas voltadas à assistência ao paciente. Ferramentas para o tratamento da informação São aquelas que se destinam a organizar e facilitar a recuperação da informação médica. Os sistema gerenciadores de consultórios pertencem a esta categoria. Por exemplo, o programa Clinic Manager, de gerenciamento ambulatorial, desenvolvido no CIS-EPM, fornece ao médico informações, em tempo real, sobre os dados coletados do seu paciente, desde os administrativos, até aqueles relacionados à história, exames subsidiários e diagnósticos. Também pertencem a esta categoria os livros eletrônicos como o Atualização Terapêutica bem como os sistemas de auxílio a recuperação bibliográfica, tais como Medline ou a base de dados Lilacs. Nestes sistemas os dados, a informação e até o conhecimento estão apenas armazenados no computador, mas a sua interpretação e todas as decisões são função do profissional que os utiliza. Ferramentas de focalização da atenção Os sistemas que têm a função da focalização da atenção, são aqueles que monitorizam dados, através de emissão de alertas. Por exemplo, os sistemas de laboratório clínico que emitem alertas na presença de valores discrepantes daqueles esperados; como também os sistemas de interação de drogas que são capazes de emitir alertas em função da prescrição realizada. Ferramentas específicas para consultas As ferramentas específicas para assistência ao paciente são aquelas destinadas a apoiar o profissional da saúde em sua área fim. Os sistemas especialistas de apoio ao diagnóstico, mencionados anteriormente, enquadram-se nesta categoria. Estes sistemas costumam ser também classificados de acordo com o tipo de orientação que fornecem a forma como operam. Na forma mais convencional os SAD emitem opiniões diagnósticas, a partir dos dados fornecidos. Os maiores exemplos de sistemas especialistas médicos, tais como: QMR e Illiad (Medicina Interna) e, ainda, o programa de dor abdominal (de Dombal) apresentam esta funcionalidade. Este último após avaliação bem-sucedida em 20.000 casos é de utilização obrigatória nos serviços de pronto atendimento da Inglaterra. Adicionalmente, o sistema especialista Hipernet - para o diagnóstico em Hipertensão Arterial, desenvolvido no CIS-EPM em 1990 - também oferece a mesma funcionalidade. Neste caso, a partir dos dados fornecidos o sistema indica qual é a chance do paciente ter alguma das 9 etiologias diagnósticas da Hipertensão Arterial. Alguns SAD em vez de oferecerem um diagnóstico sugerem uma determinada ação. Como é o caso do sistema Mycin ao indicar terapia antibiótica adequada ao tipo de infecção do paciente. Os SAD também podem ser caracterizados pela forma como a orientação é oferecida. Todos os sistemas citados até agora são passivos, isto é, eles aguardam que o usuário vá consultá-los. No entanto, existem aqueles sistemas que estão embutidos dentro de sistemas que manuseiam dados - como os sistemas de gerenciamento de informações, os quais atuam mesmo na ausência de solicitação. Como exemplo, o Sistema Help - um sistema integrado de informação hospitalar, desenvolvido em Utah nos EUA - emite avisos e alarmes na presença de dados anormais de exames de laboratório, de terapia medicamentosa e de estudos radiológicos. Finalmente, Os SAD podem, ainda, ser caracterizados de acordo com o estilo de consulta: sem hipóteses predeterminadas ou capazes de criticar uma terapia ou planos de terapia predeterminados pelo médico. Exemplos destes sistemas são o Attending, desenhado para criticar planos de anestesia e o Oncocin, desenhado inicialmente como um sistema de consulta e depois adaptado para criticar planos de quimioterapia. Como têm sido utilizados os Sistemas de Apoio á Decisão Algumas questões importantes e relacionadas com a sua utilização não poderiam deixar de ser mencionadas: Shortliffe afirma que a decisão correta é apenas parte do sucesso de um Sistema de Apoio à Decisão. Os fatores que interferem em sua utilização também devem ser estudados: Aquisição de dados dos pacientes A utilização de um Sistema de Apoio à Decisão, pressupõe que se coletem e se utilizem dados fidedignos e integrais dos pacientes. No Brasil e em vários países nós ainda encontramos os dados dos pacientes, em prontuários não-informatizados e de recuperação e interpretação muito difícil. Integração dos sistemas Normalmente, os sistemas de apoio à decisão existentes não se encontram conectados em sistemas de gerenciamento de informações mais amplos como os sistemas de registros hospitalares e ambulatoriais, o que acaba gerando a necessidade de redigitação e duplicação de dados sobre o paciente. Resistência
dos usuários Além disso existe uma série de razões para que os profissionais ainda não utilizem maciçamente os sistemas de apoio à decisão, que devem ser na medida do possível, contornadas. Algumas delas são:
Tendências da área
Conclusões Aumento da quantidade de informações que necessitam ser manipuladas pelo médico para um adequado processo de diagnóstico e tratamento do paciente, vem intensificando a necessidade do uso dos Sistemas de Apoio à Decisão. Além disso, hoje é certo que o uso adequado dos SAD aumenta a qualidade do cuidado oferecido ao paciente, o que do ponto de vista ético torna imperiosa a sua utilização. |
