15 de nov de 2017

10 mandamentos de cibersegurança para Médicos e Enfermeiros

Não basta um software certificado pelo Processo SBIS/CFM para garantir a segurança de sistemas de registro eletrônico. O fator que fica entre o computador e a cadeira (usuário) ainda é o maior responsável violações de segurança de sistremas eletrônicos. As instituições deveriam investir mais na divulgação de Boas Práticas de Segurança da Informação orientadas a seus funcionários. 

Em face dos ataques de phishing, como o WannaCry (crypto-ransomware que afeta  o Windows, sendo difundido em larga escala em 12 de maio de 2017 através de técnicas de phishing) que afetou o sistema de saúde inglês, Ministério da Saúde de Portugal lança uma campanha para que os profissionais da saúde protejam mais os seus computadores e a privacidade dos pacientes.

O presidente dos Serviços Partilhados do Ministério da Saúde, Henrique Martins - que gere a informática do Serviço Nacional de Saúde - diz que é necessário investir mais na formação de quem utiliza os computadores para aumentar a segurança de todo o sistema.

As regras da cibersegurança vão ser distribuídas em formato de folheto ou adesivo, 10 mil cópias, que serão distribuídas por médicos e enfermeiros, e que podem ser colados ao tela do computador para serem sempre visíveis.

Aí vão os 10 mandamentos para cibersegurança na Saúde :

Fonte: Sapotek

22 de out de 2017

7 termos de Inteligência Artificial que o médico deve conhecer


1- Inteligência Artificial:
"Inteligência Artificial é o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, no momento, as pessoas fazem melhor" (RICH & KNIGHT, 1994). Mas eu, especialmente, gosto das colocações do Prof. Cristiano L.P. de Oliveira (IFUSP), em que a IA baseia-se em:
  • sistemas que pensam como humanos, p. ex., IBM Watson Oncologia
  • sistemas que atuam como humanos, p. ex., Da Vinci Cirurgia Robótica
  • sistemas que pensam racionalmente, p. ex., dedução, lógica.
  • sistemas que atuam racionalmente, p. ex., sistemas que usam modelos matemáticos.
2- Computação Cognitiva: outro termo para inteligência artificial, mesmo significado.



3- Aprendizado de máquina

É uma área de IA que utiliza programas de computador que tomam decisões baseados em experiências acumuladas por meio de solução bem sucedida de problemas anteriores. Tem como objetivo o desenvolvimento de técnicas computacionais sobre o aprendizado, bem como a construção de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automática. O reconhecimento de imagens e padrões é uma área que tem uma aplicabilidade muito grande na medicina, como Eyes of Watson,  que é um software  que potencializa o processamento de imagens e o diagnóstico digital. 

4 - Análise Preditiva:
É o uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. Na Saúde podem prever a eficácia de novos procedimentos, exames médicos e medicamentos e melhorar serviços ou resultados, fornecendo melhor atendimento ao paciente.
Ex: O prof Alexandre Chiavegatto Filho está desenvolvendo um trabalho no LABDAPS (Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da USP), que tem por objetivo predizer a expectativa de vida dos habitantes de São Paulo sem usar dados de saúde. 
Alexandre Chiavegatto Filho



5- Aprendizado Profundo

É a parte do aprendizado de máquinas que se concentra na formação de "abstrações e conceitos". Os sistemas de aprendizado profundo ingerem grandes quantidades de dados e generalizam categorias e recursos relacionados a esses dados através de uma aprendizagem supervisionada (onde as varíaveis são definidas, assim como o desfecho procurado) ou não supervisionada (são fornecidas somente as variáveis e o sistema busca desfechos relevantes). Ex: Algoritmo ajuda a diagnosticar e tratar doenças oculares



6- Algoritmo
É uma sequência finita de instruções bem definidas e não ambíguas, cada uma das quais devendo ser executadas mecânica ou eletronicamente em um intervalo de tempo finito e com uma quantidade de esforço finita. Um exemplo de algoritmo seria um protocolo de bradicardia, como abaixo:


7- Processamento de linguagem natural 

Área de inteligência artificial relacionada à geração e compreensão automática da linguagem dos seres humanos. O objetivo do PLN é fornecer aos computadores a capacidade de entender e compor textos. “Entender” um texto significa reconhecer o contexto, fazer análise sintática, semântica, léxica e morfológica, criar resumos, extrair informação, interpretar os sentidos, analisar sentimentos e até aprender conceitos com os textos processados. Ex: Siri do iPhone e iPad

Ferramentas práticas de Inteligência artificial que você pode experimentar, aplicadas a Saúde (fonte):
  • AIME: Uma parceria entre uma startup malaia e uma ONG carioca usa a tecnologia criada pela Artificial Intelligence in Medical Epidemiology (AIME), para prever surtos de dengue em determinadas regiões no Brasil, facilitando a prevenção e o combate.
  • Enlitic: Aprendizagem profunda para saúde e medicina baseada em dados com o objetivo de dar resultados de diagnóstico radicalmente melhores.
  • Metamind.io: Reconhecimento automático e categorização precisa de imagens. Inclui diversos cases de medicina.
  • Zebra Medical Vision: Aperfeiçoa o atendimento ao paciente ao fechar as lacunas entre pesquisa clínica em larga escala e implementação de insights clínicos.
  • Deep Genomics: Aprendizado de máquina e IA para a medicina de precisão, testes genéticos, diagnósticos e terapias.
  • Atomwise: Utiliza a IA e análises para previsões médicas e descoberta de novos medicamentos.
  • Flatiron.com: IA e aprendizagem de máquina para insights sobre tratamentos de saúde.

15 de out de 2017

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14 de set de 2017

Anestesiologia digital: AxReg - registro eletrônico do procedimento anestésico


Procedimentos anestésicos tem um grande volume de dados, alta complexidade, e são considerados críticos na tomadas de decisão. O registro destes dados requer praticidade e fidedignidade e seria desejável se pudessem ser  reunidos e analisados de forma sistemática, provendo cruzamento de dados para feedback da sua rotina e publicações científicas.


AxReg é um software para iPad que além de promover o registro eletrônico do procedimento anestésico de maneira portátil, armazena em nuvem de dados com a possibilidade de transformar esse volume de dados em conhecimento, utilizando algoritmos de machine learning e inteligência artificial.

As fichas de registro digital tem uma interface limpa e a maioria dos comandos para inserir dados se resumem à deslizar, clicar e soltar e clicar e segurar, o que facilita muito o registro dos dados (veja mais sobre os comandos no tutorial em vídeo abaixo).

Para inserir drogas há um campo de busca, o que facilita muito o registro de medicamentos, inclusive podendo inserir mais de uma droga em um único momento.

O registro anestésico pode ser impresso, salvo em pdf, ficar registrado no iPad e na nuvem.

ficha anestésica manual e digital



Interessado no app? Entre em contato com Anestech por este formulário: http://anestech.com.br/form-axreg/

29 de ago de 2017

O futuro do Prontuário Eletrônico!

Em uma aula sobre "Inteligência Artificial na Prática Clínica" que dei outro dia no NUTEDS -UFC, falo sobre a minha visão de prontuário eletrônico em um futuro próximo. Hoje vou escrever sobre isso aqui.

SISTEMAS DE APOIO A DECISÃO CLÍNICA

Os SADCs são sistemas que utilizam uma base de conhecimento aliada a algoritmos  e que utilizando dados clínicos  vão gerar recomendações específicas para o cada caso médico específico. Hoje já está disponível em muitos prontuários eletrônicos sistemas que por meio de protocolos e guidelines, ajudam na tomada de decisão do médico.
O que eu imagino que está por vir são sistemas que, baseados em em uma base de dados própria, associada a uma base de conhecimento, pudesse prever um desfecho para um paciente, em tempo real, e alertar o médico. 
Por exemplo, o profissional de saúde está atendendo um paciente e registrando o atendimento, e recebe um alerta de que os sintomas apresentados como hiporexia e náuseas, associado a sinais como bradicardia e mucosas desidratadas, pode ser devido a intoxicação pela Digoxina que o paciente usa, tendo como causa a desidratação e a função renal já registrada em outro atendimento.
Esse tipo preditivo de Análise de Dados, pelo que eu questiono a quem entende e estuda os algoritmos, é muito difícil de ser posto em prática, pois seria baseado em uma análise não supervisionada. Análise de dados supervisionada é aquela onde são informadas as variáveis a serem buscadas assim como o desfecho esperado. Na análise de dados não supervisionada, são fornecidas somente as variáveis e baseado nos dados e as relações entre eles, os desfechos relevantes são descobertos.

WEARABLES


O uso de dispositivos vestíveis para a saúde já é muito comum. Algum deles já oferecem a API  (Application Programming Interface - conjunto de rotinas que processa respostas seguindo padrões estabelecidos por um software ou web service) que os programadores usam para integrar esses dados a prontuários médicos, por exemplo (veja exemplos aqui). 
Eu penso que logo a integração dos dispositivos médicos ao registros eletrônicos será bem mais simples, bastando o paciente fornecer um código do seu Apple Watch ou Nike Fuelband, ou mesmo glicosímetros,  que seria inserido pelo médico no prontuários. Esses dados de saúde dos wearables seriam integrados em tempo real. Assim, curvas de PA ou glicemia estariam disponíveis nos prontuários eletrônicos a cada atendimento.


MÍDIAS SOCIAIS

Outra funcionalidade que vejo inserida em Prontuários eletrônicos são aos mídias sociais. O Twitter já é usado para análise de sentimento, detecção de epidemias. Algoritmos já detectam no Instagran sinais de depressão dos usuários com base em suas fotos postadas. Usando suas fotos postadas no Facebook, algoritmos descobrem quem o usuário ama, ou detecta sinais de inteligência usando sua foto de perfil.
Penso que pacientes autorizariam a vinculação de suas contas de mídias sociais  ao prontuário eletrônico, fornecendo dados de Big Data para detecção de informação clinicamente relevante para o médico.

Desenvolvedores de Sistemas de Registro de Saúde que pensarem essas funcionalidades para seus produtos sairão na frente. O problema é que é muito mais rentável para as empresas desenvolvedores as funcionalidades voltadas para os gestores. São muito poucas as que pensam funcionalidades  de análise de dados voltadas para quem atua na ponta, ou seja, o profissional de saúde.

24 de ago de 2017

Como usar o Google Keep: lembretes, listas, notas de voz e texto, reconhecimento de texto em imagens...

Nem só de apps médicos vive o profissional de Saúde! Hoje vou falar de um dos meus aplicativos favoritos: o Google Keep. Além de usar o app diretamente. qualquer "coisa" que você quiser compartilhar com este botãozinho abaixo, poderá ser salvo no Google Keep.
Disponível para iOS, Android e também na internet, ele é indispensável.

FUNCIONALIDADES:
Google Keep: 1- criar nota digitada, 2- lista, 3- nota escrita a mão, 4- nota de voz  e convertida em texto, 5- imagem, 6- menu
1- CRIAR NOTA:

  • Clique em 1 para criar a nota de texto. 
  • Clicando em A: acrescente foto, imagem da galeria, desenho, gravação de voz que será convertida em texto digitado também, ou caixa de seleção (lista).
  • Clicando em B: mude a cor da nota, exclua, faça uma cópia, enviar (e-mail, Whatsapp, etc), adicione um colaborador (acrescente o e-mail de alguém que possa ver a nota ou editá-la), e use marcadores (Vou falar mais á frente sobre os marcadores).
  • Clicando em C: fixe a nota no topo.
  • Clicando em D: adicione um lembrete à nota. Pode ser de horário, com a possibilidade de se tornar recursivo em algum dia da semana, por exemplo. Mas pode também ser um lembrete geolocalizado: por exemplo, ao chegar em casa ou no trabalho, essa nota emitirá um aviso sonoro e lembrete na tela do celular.


  • Clicando em E: arquive a nota.

2- CRIAR LISTA:
Para criar uma lista, é só ir digitando, e a cada enter, um novo item é adicionado. As funcionalidades da lista são as mesmas da nota acima.

3- CRIAR NOTA ESCRITA:
Ao criar uma nota escrita a mão, é possível mudar a cor da escrita, a caneta, e a espessura. Outra funcionalidade de inteligência artificial é o reconhecimento da escrita. Clicando em A, selecione capturar texto da imagem.

4- CRIAR NOTA DE VOZ:
Com o mesmo recurso de reconhecimento de padrões da Inteligência Artificial (NLP Processamento de Linguagem Natural), algoritmos do Google transformam sua nota de voz em texto digitado, mas mantem o arquivo de voz na nota também.

5- CRIE UMA NOTA COM IMAGEM
Para criar uma nota com uma imagem, basta escolher entre a câmera e a galeria de imagens.
 Na imagem abaixo, mostro a funcionalidade de reconhecimento de texto em imagem em capturar texto da imagem, que ainda não é perfeito, mas é muito bom. Basta abrir a imagem e clicar nos 3 pontinhos ( em A como em CRIAR NOTA ESCRITA).

6- MENU
Aqui, vou explicar um pouco sobre os marcadores. É um recurso valioso para categorizar notas.  Se usar para salvar notas de pacientes, assuntos de estudo (como por exemplo cardiologia), sites, usando marcadores, eles ficaram separados em uma categoria específica, muito mias fácil de localizar.

App Google Keep
Gratuito
Android
iOS



Espero que tenham gostado do minitutorial de como usar o Google Keep. Se tiverem interesse em tutoriais de  um aplicativo específico, deixem nos comentários!

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