Resumo

O autor traça o quadro panorâmico da informática médica delineando o futuro através de exemplos pontualmente já presentes nas suas várias formas de expressão em desenvolvimento laboratorial.
A selecção de tais formas de expressão consideradas assenta em pressupostos de pressão selectiva positiva consequente às repercussões, de igual modo tomadas em consideração, de determinados avanços desde logo previsíveis em relação à tecnologia de materiais de suporte informático.
Conclui, finalmente, com uma nota de optimismo após apontar algumas das limitações que se levantam aos sistemas exemplificadamente descritos.

Nas últimas semanas a Dª Maria Manuela tem sentido umas dorsalgias que não têm melhorado com a aspirina e repouso no leito que lhe foram prescritos, pelo que se decide a recorrer ao seu "médico de família" na cidade onde vive desde há algum tempo. Conta-lhe então que a dor começou pouco depois de ter estado a jogar ténis, coisa que já não fazia há cerca de um ano. O exame pouco mais revela do que uma ligeira diminuição da mobilidade do ombro esquerdo.

O clínico vira-se para o seu computador pessoal e, tendo acesso a uma rede informática de âmbito nacional, liga para o computador do hospital da cidade onde a Dª Manuela residia anteriormente; neste, existem processos clínicos somente acessíveis a pessoal médico autorizado, e com a devida permissão do paciente. Assim, e em alguns segundos, o clínico descobre que a Maria Manuela foi submetida à exérese de um nódulo mamário cinco anos atrás, tendo ficado livre de qualquer sintomatologia, a tal ponto que se esqueceu de o mencionar ao referir a dorsalgia.

Desligando a sua chamada à rede, o clínico liga agora a um sistema de diagnóstico chamado de QMR, sigla de Quick Medical Reference; este sistema, que tem armazenados conhecimentos referentes a cerca de 600 doenças, sugere que a Dª Manuela pode ter artrite, tensão muscular, ou recorrência tumoral com metastização na coluna. O clínico, confiante pelo facto da "segunda opinião" do QMR vir de encontro às suas preocupações, pede um cintilograma ósseo.

Este panorama já não é um sonho futurista, pois não dista tanto assim o dia em que os médicos verão no computador um instrumento tão essencial quanto o seu estetoscópio.

Os sistemas de informação médica que actualmente saem dos laboratórios de investigação podem agrupar-se em duas categorias: sistemas de comunicações, que armazenam, procuram, e selectivamente transmitem dados quando tal lhes é pedido, e sistemas ditos periciais, cuja aplicação consiste em auxiliar no diagnóstico, tal como o QMR o fez na situação descrita, ou então que propõem, monitorizam, e ajudam a lidar com o curso da terapêutica.

Os avanços actuais tornam previsível uma eficácia muito maior por parte destes sistemas, e isto porque, independentemente dos progressos a nível de hardware, muitos laboratórios há, como o da Escola Médica da Universidade de Stanford, cuja ênfase vai para métodos de desenvolvimento de programas capazes de representar informação médica especializada, tornando-a rapidamente disponível para o clínico. Neste ponto podem descrever-se, em primeiro lugar, as promissoras capacidades dos sistemas de comunicações e dos de aconselhamento. Discutir-se-ão depois alguns dos problemas fundamentais com que se debatem hoje as tentativas para alcançar programas capazes de raciocinar sobre as situações à semelhança do médico.

A necessidade de sistemas de comunicação resulta, em parte, das dificuldades crescentes com que se debate o médico, ou o investigador biomédico, para ler, memorizar, e lembrar-se de todas as informações necessárias para resolver um determinado problema; o clínico pode, por falta de meios, deixar passar indetectadas ou sem tratar, determinadas queixas, ou uma patologia, durante meses ou anos, durante os quais as tecnologias de diagnóstico e terapêutica se podem ter modificado enormemente.

Assim foi que os clínicos começaram por usar bases de dados com literatura e referências bibliográficas, de entre as quais o sistema mais conhecido é o MEDLINE, residente num grande computador pertencente à National Library of Medicine, em Bethesda nos EEUU; este sistema detém os títulos essenciais dos artigos da literatura biomédica que surgiram em todo o mundo nos últimos 25 anos, bem como todos os resumos dos mais recentes. Cada artigo está indexado através de palavras-chave e frases cuidadosamente seleccionadas, de tal modo que é relativamente fácil obter uma lista de títulos relevantes, pedindo depois resumos dos artigos mais sugestivos daquilo que se pretende. Apareceram também sistemas de referências bibliográficas que armazenam por completo o texto dos artigos, permitindo localizar nesse texto frases pertinentes.

À medida que mais possibilidades se juntam a este repertório, o computador a cargo de bibliotecas vai-se tornando um dos principais meios para aceder à literatura biomédica e a bases de dados sobre doenças. Estas bibliotecas não serão mais encaradas como locais físicos, id est, edifícios repletos de livros e revistas, mas como meios de distribuir informação; este ponto de vista não colide de facto com o modelo tradicional das bibliotecas médicas como centro de informação, simplesmente as novas tecnologias permitem que o modelo se escape das estruturas físicas que habitualmente o confinavam.

Se os sistemas de comunicações permitem aceder à informação, os sistemas periciais, de aconselhamento, estão a ser desenvolvidos de modo a permitir, agora, aplicar as informações armazenadas na solução de um problema específico como o são os que surgem na vida real. Tomemos como exemplo o sistema Roundsman, um sistema dito de crítica, uma vez que o clínico descreve o seu problema propondo um plano de acção, e o Roundsman, a partir desses elementos, faz uma crítica desse plano.

O objectivo central deste sistema é, por um lado, permitir aceder a dados de artigos, e por outro, fornecer o significado dos dados à luz do conhecimento especializado. Na fase inicial em que se encontra o Roundsman actualmente, ele pode fornecer uma análise em relação à situação de um doente em particular entrando em linha de conta com várias opções de cancro da mama segundo as abordagens sugeridas por 24 artigos; para alcançar esta capacidade codificou-se primeiro informação sobre os vários artigos através de pequenos trechos: por exemplo 'Doe and Roe, New England Journal of Medicine, 1986... em todos os casos estudados foram removidos nódulos linfáticos verificando-se que continham células tumorais... 473 casos... selecção aleatória para tratamento... 236 casos por mastectomia... 237 por exérese nodular... '. Muitos outros detalhes do modelo do estudo e dos resultados foram introduzidos.

Sobre a informação seleccionaram-se posteriormente opiniões, com toda a sua subjectividade, junto de um especialista (o tipo de médico a que um colega poderia pedir conselho sobre um caso difícil). As opiniões consideradas necessárias são armazenadas juntamente com os dados que cobrem a gama das diferentes situações que se possa eventualmente pedir a Roundsman para tomar em consideração. Suponhamos que o especialista nos diz que as conclusões do estudo devem ser aplicadas cautelosamente em doentes com carcinoma no estádio II porque os doentes do estudo (com nódulos linfáticos invadidos) estão em fase mais avançada; o conselho do perito e o seu modo de abordar a questão são metidos na memória do sistema.

Vamos considerar agora o que poderia ter acontecido quando a hipotética Dª Manuela descobriu que tinha um nódulo e se dirigiu a um cirurgião. Ele examina-a, chama o Roundsman no seu computador, introduz as características da sua doente, e propõe-se fazer uma exérese nodular. O Roundsman responde: 'Doe and Roe relataram no New England Journal of Medicine em 1986 que a exérese nodular era eficaz em tais casos, mas deve ter-se em linha de conta que a população estudada pertencia a uma amostra com pior prognóstico que o desta doente.' Após chamar a atenção do cirurgião para esta e outras considerações, Roundsman sugere que, apesar das discrepâncias, os resultados de tal estudo, de um modo geral, apoiam o plano de exérese nodular.

O Roundsman faz pois comentários coerentes sobre um plano terapêutico que se lhes proponha, tal como neste excerto, fornecendo dados de um artigo publicado, e tecendo considerações sobre o mesmo. O modo como foi gerado o último parágrafo deste exemplo pode ser descrito através dos seguintes passos: Em primeiro lugar o médico introduz os dados referentes ao seu paciente e faz a sua proposta terapêutica (1). Em seguida o sistema organiza os dados que lhe chegam num 'contexto clínico' (2), procurando depois um artigo com interesse (3), após o que recolhe os dados relevantes (4). Na fase seguinte chama a sua base de conhecimento capaz de apreciações especializadas (5) e utiliza-a para comparar o contexto clínico com os dados relevantes. Uma afirmação dissemelhante torna-se assim num elemento a relatar (6). O sistema, antes da frase, faz um comentário geral (7), põe as situações particulares entre parênteses (8), se posiciona a frase numa lista em que existe uma anterior acrescenta o 'em segundo lugar' (9), põe maiúsculas e faz pontuação onde e se tal é requerido (10), e mostra o resultado.

A distinção entre os programas para sistemas de comunicação e os para sistemas de aconselhamento pode compreender-se melhor se tivermos presentes as capacidades e objectivos de dois sistemas experimentais, respectivamente o PQD (Physician Data Query) e o Oncocin. Ambos os sistemas estão orientados para protocolos de tratamento tumoral, ou seja, planos cuidadosamente elaborados para levar a cabo ensaios clínicos nos quais se pretendem comparar abordagens terapêuticas alternativas. Um protocolo propõe determinados procedimentos cirúrgicos, regimes quimioterapêuticos ou de radiação, e tabelas de doses e tratamento. Delineia também as respostas adequadas a questões algo mais subtis como o que fazer quando um doente tem reacções tóxicas à terapêutica, ou quando se deve concluir que uma determinada abordagem terapêutica não está a ser eficaz.

PDQ é um sistema de comunicação: uma base de dados operada conjuntamente pelo National Cancer Institute e pela National Library of Medicine (nos EEUU, naturalmente), base essa que pode fornecer aos clínicos informações acerca dos protocolos de um grande número de ensaios clínicos formais a serem levados a cabo a cada momento. Com um computador pessoal e um modem, o médico pode aceder ao computador central na biblioteca e, com a ajuda de programas adequados, identificar os protocolos aplicáveis conforme os casos. Os protocolos apresentam caracteristicamente novas abordagens a casos difíceis - abordagens que o médico pode estar capacitado para adoptar (a menos que o protocolo envolva a administração de uma droga experimental). Por outro lado, o médico pode saber em que Hospitais estão em curso ensaios terapêuticos, bem como o nome dos médicos que participam em tais ensaios, e assim orientar o seu doente.

Suponhamos que o cintilograma ósseo pedido para a Dª Manuela confirma a presença de metástases na coluna. O seu médico pode obter do PDQ os nomes dos centros médicos mais avançados no tratamento de situações de metástases de cancro mamário, e orientá-la então para um desses centros.

O sistema PDQ foi concebido para fornecer uma vasta gama de informações, e não para auxiliar o seu utilizador a aplicar essa informação a um caso específico. Já o Oncocin foi concebido como um sistema para complementar o PQD no sentido de auxiliar os médicos que têm em mãos situações particulares de doentes com problemas tumorais, após se ter estabelecido um protocolo, e de haver uma terapêutica em curso. Oncocin é simultaneamente um sistema de ficheiro clínico e um sistema de aconselhamento (os quais hoje em dia ainda só conseguem lidar com um número reduzido de protocolos terapêuticos). Ele mantém o processo clínico actualizado sobre o decorrer da terapêutica e o estado do paciente, tendo ainda conhecimento suficiente para assumir um papel activo, sugerindo o modo como o protocolo deve ser adaptado às necessidades de um determinado doente.

Suponhamos que no centro regional de oncologia a Dª Manuela inicia um ensaio clínico de um novo regime quimioterapêutico. Em cada visita os médicos, que têm de efectuar uma série de tratamentos quimioterápicos complexos, podem obter orientação do Oncocin. Nele ficam guardados os resultados de cada análise, mantendo-se um estado actualizado da paciente, propondo, a cada visita, o modo como a dose de cada droga deve ser ajustada de acordo com a resposta à terapêutica.

Os detalhes do protocolo representam-se no computador em estruturas conhecidas como regras de inferência. Por exemplo, uma regra poderá dizer: 'SE a contagem de leucócitos da paciente for INFERIOR ao normal, mas SUPERIOR a 3000 células por mm3, ENTÃO administre-se a droga A, mas em doses de 75% da dose habitual.' Tais regras permitem ao Oncocin aconselhar acerca da terapia adequada a administrar aquando de uma determinada visita, e chamá-la para efectuar determinadas análises.

O écran de alta resolução do sistema simula um impresso já familiar ao oncologista, o qual descreve a sua paciente preenchendo os locais adequados. O Oncocin dá conselho sobre o modo como preencher os espaços em branco de outras áreas do écran. Se o utilizador tem perguntas a fazer acerca do aconselhamento, o Oncocin tenta explicar-lhe com base na lógica do protocolo, tal como foi armazenado nas regras do programa. O utilizador continua certamente a ser livre para seguir ou não o conselho, até porque nenhum programa de computador pode ter acesso a todas as variáveis envolvidas, variáveis essas que o médico que leva a terapêutica a cabo deve ter em linha de conta quando toma uma decisão a respeito do seu doente. Assume-se pois que o utilizador deve ter informações adicionais de que se vale para ajustar os conselhos dados pelo Oncocin.

As principais questões investigacionais para sistemas como o Roundsman e o Oncocin estão ligadas, como veremos, à programação, mas outras, ligadas a avanços na tecnologia dos materiais de suporte, tais como processadores mais rápidos e circuitos integrados com capacidade de memória muito maior, virão com toda a certeza facilitar o uso das rotinas de tais sistemas. Seja o caso, por exemplo, dos circuitos integrados de memória que actualmente só podem ter um número limitado de protocolos em simultâneo. Se o protocolo do doente não está em memória viva, então a máquina tem de procurar a informação necessária no seu armazém de memória de massa, seja o caso de um disco, trocando-a pela informação que tem em memória viva. Isto é um processo lento - talvez demasiado lento para o permitir o uso clínico rotineiro. Circuitos integrados de memória de alta capacidade estão actualmente a ser desenvolvidos, e isto irá reduzir substancialmente a necessidade de tais trocas de informação entre as memórias viva e de massa.

Creio que ficou claro do acima exposto sobre Roundsman e Oncocin que o estilo de interacção entre os sistemas conselheiros e os seus utilizadores pode variar. Roundsman, tal como foi dito, é um sistema de crítica: reage ao modo como o utilizador está a pensar - seja uma proposta para levar a cabo determinada acção, ou uma hipótese de diagnóstico - e se necessário sugere alternativas. Um sistema de consulta, por seu turno, gera análises independentes e recomendações, as quais podem ser comparadas pelo utilizador com a sua própria maneira de pensar. Se por um lado o Oncocin está orientado para o manejo da doença de um paciente, já o sistema de aconselhamento QMR (Quick Medical Reference) anteriormente referido, está orientado para o diagnóstico.

O QMR é uma adaptação a micro-computador do Internist-1, um grande programa de diagnóstico desenvolvido na Escola Médica da Universidade de Pittsburgh. Tem conhecimentos acerca de 577 doenças e das suas inter-relações com 4100 sinais, sintomas e outras características semiológicas. Pode auxiliar os profissionais de saúde de três maneiras. No seu modo mais elementar o QMR é um sistema pericial de consulta que fornece hipóteses de diagnóstico para um determinado doente. Para o conseguir pergunta a si mesmo quão frequentemente é que pacientes com uma determinada característica padecem de determinada doença ou quão frequentemente é que os pacientes com determinada doença apresentam uma dada característica. O sistema pode pedir informações de que necessite se estas lhe não forem fornecidas à partida, e pode sugerir exames analíticos ou apontar áreas que necessitem de mais investigação. Pode analisar a informação recolhida e fornecer o diagnóstico ou diagnósticos mais prováveis.

Em segundo lugar, pode o QMR ser utilizado como um tratado electrónico, enumerando quais dentre as características do doente costumam ocorrer em determinada doença ou, doutra forma, relatando quais das suas 577 doenças podem estar associadas a uma determinada característica. Em terceiro lugar, como uma folha de cálculo médica, podendo combinar várias características ou doenças, e determinar as implicações. Podemos, por exemplo, especificar dois problemas médicos aparentemente não relacionados e obter sugestões acerca do modo como patologias coexistentes, em determinadas circunstâncias, dar origem a ambos os problemas.

Em relação ao Internist-1, o predecessor do QMR, provou-se que, para diagnosticar casos difíceis, este tinha uma eficácia quase idêntica à dos clínicos académicos. O QMR tem uma base de conhecimento e capacidade de diagnóstico igualmente ampla, à qual se juntaram os modos de tratado electrónico e de folha de cálculo. O QMR está a ser testado actualmente em Pittsburgh e outras instituições colaborantes.

Quando um sistema de aconselhamento tal como o QMR funciona isoladamente, está condenado a ficar à espera que um utilizador procure conselho. Além disso, habitualmente o utilizador de um sistema de aconselhamento deve introduzir manualmente informações acerca do doente que podem já existir num sistema de comunicação próximo. Deverá um sistema de aconselhamento introduzir os dados de tal fonte, de modo a poder fornecer conselho sempre que tal possa estar indicado? Um dos primeiros sistemas integrados de informação hospitalar capaz de o fazer, a que se chamou Help, tem vindo a ser desenvolvido ao longo dos últimos 15 anos no Hospital LDS, em Salt Lake City.

O Help corre num computador central que está ligado a terminais e impressoras através do hospital. Actualmente, por exemplo, há pelo menos quatro terminais e uma impressora em cada departamento hospitalar, e um terminal para cada cama nas Unidades de Cuidados Intensivos; o plano é ter um terminal ao lado de cada uma das 520 camas do hospital. O computador central é, antes do mais, uma facilidade para manuseio de dados, armazenando as histórias clínicas de cada paciente conforme colhidas na entrada, e mantendo uma ficha actualizada das medicações instituídas, bem como dos resultados laboratoriais e do diário. Além de servir como sistema de manuseio de dados, o computador central incorpora milhares de subprogramas lógicos especiais chamados sectores do Help. A finalidade destes é monitorizar todos os dados disponíveis para cada paciente, e estar atento a qualquer das condições especificadas como de alerta. Quando tal condição é identificada, Help desencadeia uma mensagem de aviso para os membros do pessoal mais indicados.

Quando a hipotética Dª Manuela foi hospitalizada pela primeira vez para ser operada ao seu nódulo mamário, um sistema como o Help poderia ter monitorizado a sua medicação, os resultados dos seus exames analíticos e os seus sinais vitais. Pode rever em segundos, seja dia ou seja noite, os resultados das suas análises, o que não acontece com o clínico. Suponhamos que a Dª Manuela estava a tomar digoxina para uma condição cardíaca. Se os resultados das análises revelassem uma baixa da potassemia, o Help teria avisado o pessoal de permanência nesse sector de que um nível baixo de potássio no sangue representa um risco acrescido numa paciente a tomar digoxina, mais acrescentando que a Dª Manuela poderia requerer cuidados imediatos com uma solução oral de cloreto de potássio.

Help é um bom exemplo de como a flexibilidade e a eficácia de um sistema de aconselhamento pode ser aumentada com a integração num sistema de comunicações. E o Help é apenas um começo. A tecnologia das redes locais deverá tornar possível juntar aos sistemas de informação hospitalar um sistema de aconselhamento especializado tal como Roundsman, um sistema de diagnóstico, e mesmo uma facilidade que traga as radiografias, as ecografias, os TAC's e outros meios de representação pela imagem vindos do departamento de radiologia, para os terminais em cada sala e ao lado de cada cama.

Os sistemas informáticos orientados para a medicina podem, pois, ser categorizados em sistemas de comunicação e sistemas de aconselhamento. Os de comunicação armazenam e transmitem material bibliográfico, processos clínicos - incluindo resultados analíticos actualizados -, e outros tipos de dados. Já os de aconselhamento participam activamente no diagnóstico e/ou no manejo de cuidados a prestar ao doente.

Considerando o seu poder e a sua disponibilidade em versões experimentais, pergunta-se qual a razão que faz com que os referidos sistemas se não tenha difundido mais na prática clínica hodierna, o que de certa forma se encerra na máxima empregue pelos seus detractores: 'Expert systems (?)... experts don't use them and the others don't care'. O que acontece de facto é que a metodologia para construir um sistema de aconselhamento ainda não amadureceu totalmente: a concepção de programas eficazes ainda levanta alguns problemas teóricos fundamentais, bem como desafios de carácter prático.

Um elemento básico de quase todos os sistemas de aconselhamento é um modelo para determinadas perícias clínicas e muito particularmente o processo de tomada de decisão. Como será possível criar um modelo de uma capacidade tão especializada e tão eminentemente humana? Muitas estratégias há baseadas em abordagens tão variadas como o reconhecimento de padrões, regressões estatísticas, algoritmos de estrutura arborescente e teoria da decisão. O exame de uma outra abordagem, a da Inteligência Artificial, clarifica algumas das dificuldades encontradas ao desenvolver programas para sistemas de aconselhamento.

Os investigadores no campo da Inteligência Artificial aplicada à medicina têm sido influenciados pelas pesquisas em Psicologia que sugerem que o que distingue o clínico experimentado é, antes de mais, a riqueza do seu conhecimento - isto é, o seu armazenamento de informação acerca de doenças, sintomas e tratamentos - mais do que qualquer maneira específica de tratar informação. Os programas de computador que usam técnicas de Inteligência Artificial para representar e manipular conhecimento detalhado de um campo de especialização, são conhecidos como sistemas periciais. Ao desenvolver um sistema pericial médico os investigadores de Inteligência Artificial procuram, antes do mais, desenvolver uma representação óptima do conhecimento médico. Muita da gradação de um sistema baseado em conhecimento médico deriva do seu armazenamento de conhecimento e do modo como está estruturado, mais do que em novas técnicas de processamento (tais como um algoritmo que o computador possa manusear melhor do que o ser humano).

Um dos maiores desafios ao construir um sistema baseado no conhecimento é lidar com a enorme quantidade de informação a ser representada e manipulada. Tomem-se como exemplo as 577 doenças e as 4100 características dos doentes contidas no QMR. Quando estas 4677 entidades se ligam e são ponderadas (para mostrar que determinados sintomas sugerem determinadas doenças, que uma determinada doença pode causar outra e que algumas características do doente são mais importantes do que outras), a base de conhecimento QMR pode conter algo como uns 250 mil itens de conhecimento. Muitos deles não estão explicitamente referidos em nenhum tratado. Levou 10 anos de colaboração entre engenheiros do conhecimento e médicos para tornar tais itens suficientemente concretos e explícitos a ponto de serem passíveis de representação no sistema. Além disso, o QMR cobre tão somente um determinado subgrupo de entre as doenças mais importantes que se conhecem hoje. É pois tarefa primordial, ao conceber um sistema pericial, identificar os elementos chave do conhecimento e as suas inter-relações e depois codificá-los em estruturas de dados e ligações por forma a tornar possível aplicar o conhecimento à efectiva resolução de problemas.

Um segundo desafio de concepção é assegurar que as estruturas dos dados que representam os elementos do conhecimento tornarão possível corrigir e juntar novos conhecimentos ao sistema. As novas descobertas mudam a prática médica, e assim, um sistema com base no conhecimento deve permitir fazer alterações incrementais. Arranjar todo o programa a cada actualização que se pretenda levar a cabo é impraticável. A estrutura dos dados que representa o conhecimento médico (quer sejam listas, uma hierarquia, uma rede ou outra), deverá, pois, ser idealmente independente dos algoritmos que manipulam o conhecimento. Esta independência é difícil de conseguir, porque determinados conhecimentos médicos, mais do que constituir um facto real, são eles próprios de natureza algorítmica na medida em que pretendem especificar uma estratégia para resolver problemas. Por exemplo: em se tentando chegar a um diagnóstico procura-se muitas vezes estabelecer, de um modo geral, o alvo da patologia - seja o caso de 'sofrimento hepático' - antes de tentar circunscrever um tipo definido de doença.

Além disso cada elemento do conhecimento médico deve ser representado de uma forma modular, de modo a que as alterações de um elemento não venham a alterar os outros. Por exemplo, duas estruturas de dados concebidas para alcançar tal modularidade, neste caso ao abordar a formalização do conhecimento médico, são as regras e as assim chamadas molduras ou enquadramentos. Uma regra é uma afirmação inferencial do tipo 'SE condição A, ENTÃO acção B', através da qual um sistema pode chegar a uma conclusão por meio da técnica lógica conhecida como modus ponens: SE A IMPLICA B, E SE se sabe que A é VERDADE, ENTÃO pode-se inferir B. Os resultados inferidos de uma regra podem ser usados por outra para fazer uma segunda inferência; ou seja, as regras 'encadeiam-se' dinamicamente.

Uma moldura por outro lado representa uma entidade, tal como uma doença, que se caracteriza por 'posições' que definem características prototípicas dessa entidade, tais como os sintomas causados pela doença. É também possível definir métodos para inferir os valores das 'posições' correspondentes a outros aspectos da moldura ou de outras molduras. Molduras são pois conjuntos de pormenores que permitem descrever coisas tais como doenças e sintomas. No QMR, sistema baseado em molduras, a moldura para uma doença pondera as ligações entre vários sinais, sintomas e outras doenças. A ponderação da chamada 'força evocadora' reflecte a probabilidade da doença estar presente quando se observa um determinado sintoma: 0 significa que o sintoma é inespecífico, 5 que é patognomónico. A ponderação da 'frequência', por outro lado, dá-nos a probabilidade que a doença tem de dar origem a um determinado sintoma, significando o 1 raramente e o 5 em quase todos os casos.

A modularidade propiciada pelas regras e pelas molduras é, por inerência, difícil de obter, e isto deve-se em certa medida ao facto de que o conhecimento médico é mais do que o somatório das suas partes. Roundsman, por exemplo, representa cada artigo de revista como um objecto distinto da sua base de conhecimento. Quando um novo artigo é publicado, seria desejável aumentar a base de conhecimento de uma maneira modular. No entanto a nova informação de um artigo derrama nova luz sobre os artigos anteriores, alterando a sua interpretação. Quanto mais se tentam acomodar estes aspectos não modulares do conhecimento médico - seja por exemplo, inserindo laços entre artigos para representar as suas inter-relações - mais se cria uma base de conhecimento constituída por um emaranhado de conhecimentos fortemente acoplados, os quais são praticamente impenetráveis quando se pretendem actualizar.

Um terceiro desafio investigacional ressalta do facto de em Medicina só haver modelos limitados do corpo humano ou da doença. Isto contrasta com os sistemas concebidos para processos de produção industrial. Nestes processos há uma clara compreensão da função dos componentes individuais, bem como do modo como eles se reúnem; problemas de produção e erros de diagnóstico podem frequentemente ser abordados lidando com as características combinatórias de uma linha sequencial de montagem ou dos modos como os componentes podem entrar em mau funcionamento.

Poucos são os componentes do corpo humano, bem como poucas são as suas funções, que se conhecem de um modo tão perfeito e acabado que se possa alcançar este nível mecanicista. Os clínicos necessitam pois de utilizar uma vasta gama de conhecimentos - incluindo regras práticas aprendidas dos melhores clínicos, evidências empíricas extraídas de análises estatísticas de ensaios clínicos, mecanismos causais inferidos da Anatomia, da Fisiologia e da Biologia Molecular, e temas sociais pertinentes a uma boa prestação de cuidados médicos. Uma das maiores tarefas para os cientistas de Informática Médica é desenvolver técnicas para codificar e aplicar tais tipos de conhecimento de uma maneira coordenada.

As tarefas de conceptualização e criação de um modelo com que se têm de defrontar os que se dedicam a desenvolver sistemas periciais, podem contrapor-se com os problemas práticos que desafiam à partida aqueles que desenvolvem os sistemas de comunicação. Estes problemas podem ser apreciados se considerarmos as dificuldades encontradas ao introduzir um sistema de arquivo-de-imagem e comunicação ao qual se costuma chamar abreviadamente de PACS (Picture-Archiving and Communication System). Tais sistemas estão muito além do nível de pesquisa, mas ainda não estão, de um modo geral, disponíveis, porque se lhes deparam barreiras de natureza logística e económica aquando da sua implementação.

Um destes PACS armazena radiografias e outras imagens sob forma digital, põe-nas ao dispor onde necessárias se tornam, e mostra nos écrans imagens de alta qualidade fotográfica. Na situação presente os médicos, para examinar uma imagem radiográfica, têm, de algum modo, de fazer com que ela chegue do departamento de radiologia até si. Ora isto seria muito mais eficiente se as referidas imagens pudessem ser distribuídas directamente pelas enfermarias e aos clínicos, particularmente se a mesma película pudesse ser vista em simultâneo por diferentes clínicos e em diferentes locais.

Assim, temos já que o computador, enquanto terminal médico, pode trazer o departamento de radiologia, o de arquivo de processos clínicos e a biblioteca para o local de atendimento. De facto, os programas para criar imagens e as mostrar deste modo são actualmente uma realidade; de igual modo, existem linhas de comunicação através de fibras ópticas que podem conduzir a necessária taxa de sinais de 200 megabits por segundo; também disponíveis estão os terminais que mostram imagens com resolução suficiente (e estão de facto a ser usados nas indústrias de cinema e televisão). Se é verdade que os sistemas digitais de imagem virão a beneficiar de futuras pesquisas, o certo é que a tecnologia presentemente disponível pode melhorar drasticamente a distribuição e interpretação de imagens médicas. No entanto, no clima orçamental e administrativo em que se debate hoje a medicina, qualquer que seja o nível a que se encare a hierarquia da saúde, difícil se torna justificar a carestia de uma nova tecnologia.

Quais as precisões para introduzir um PACS num hospital? Colocar a rede de fibras ópticas, além do trabalho de as colocar, seria efectivamente dispendioso. Para distribuir as imagens de alta resolução através do hospital, seria necessário um elevado número de terminais dispondo cada um de um écran com uma resolução de 2048 pixels (abreviatura de picture elements, o que se refere à divisão mais elementar da imagem representável), sendo cada pixel capaz de assumir 5 a 8 gradações de cinzento.

Dadas as despesas de tal sistema, algumas instituições têm adoptado o equipamento digital de imagem por partes, isto é, comprando um aparelho digital de cada vez que é necessário substituir um outro convencional. Este é um modo suficientemente gradual para permitir a aquisição de equipamento digital e terminais para integrar numa rede PACS. E este é mais um exemplo de como os obstáculos financeiros e logísticos podem impedir a disseminação de uma tecnologia disponível.

O sistema de informação hospitalar concebido para o futuro usará uma rede local para conduzir, não somente texto, mas também imagens para os terminais distribuídos pelo hospital. Os dados relativos aos doentes serão introduzidos - e fornecidos - no sector de admissão, no de arquivo, laboratórios, salas de operação e enfermarias. Resultados de radiografias, TAC's, ecografias e outros exames, armazenados sob forma digital, serão transmitidos por cabos de fibras ópticas aonde quer que sejam necessários. Também o material da biblioteca estará disponível e uma ligação à rede geral permitirá o contacto directo com bases de dados distantes e sistemas de aconselhamento. Contrariamente ao que acontece com os actuais sistemas dependentes de um computador central, os futuros sistemas descentralizarão grande parte da memória e do processamento para os terminais. Um sistema deste tipo seria, à sua maneira, uma versão do sistema Help mais abrangente do que a desenvolvida no Hospital LDS de Salt Lake City.

Os sistemas de computadores não têm - nem terão nos tempos mais próximos - uma compreensão suficientemente abrangente e completa das considerações médicas de ordem técnica, clínica e social para se aproximar da riqueza e flexibilidade de um especialista humano. Os sistemas periciais descritos representam avanços da ciência informática aplicada à medicina, mas nenhum deles é eficaz sem o senso comum e o julgamento crítico do profissional experimentado. Muitos aspectos há da capacidade humana de resolver problemas para os quais ainda não foi possível criar modelos passíveis de serem introduzidos no computador.

No entanto, e apesar de tais impedimentos, a posição que quero manifestar em relação ao futuro dos avanços da informática médica é de optimismo. Os computadores são mais do que meras máquinas devoradoras de números. A sua capacidade para armazenar, encontrar selectivamente e transmitir informações médicas está, de hoje em dia, perfeitamente estabelecida. No horizonte encontram-se sistemas que fornecerão conselho ponderado acerca do diagnóstico e manuseio de casos específicos. Os avanços em física dos materiais e na concepção dos circuitos integrados, no estabelecimento de redes e no processamento paralelo, prometem, todos eles, maior liberdade para os criadores de programas de sistemas de informação médica. Por isso, todo um futuro se abre ao desenvolvimento e à utilização dos referidos sistemas, os quais, sendo eficazes, se irão tornando suficientemente 'espertos' para assumir um papel activo, embora subordinado, na prática médica.

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