Estudantes da USP desenvolveram a tecnologia que integra e analisa vários tipos de informações relacionadas à saúde, como dados hospitalares e laboratoriais (consultas, exames e nível de glicose), hábitos alimentares, frequência de atividade física e histórico familiar. O software se chama Blue e utiliza técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina para criar modelos de predição e estimar as chances do usuário ser atingido por uma enfermidade específica. Por enquanto, o acompanhamento do programa é especializado no diabete tipo 2 e em doenças cardiovasculares.
Rafael Rejtman, aluno do curso de Engenharia Mecatrônica da Escola Politécnica (Poli), Igor Marinelli, do curso de Engenharia de Computação, oferecido em conjunto pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), ambos da USP, e Pedro Freire, do MIT Global StartUps Lab, são os responsáveis pelo projeto. Eles estiveram na entrega do Prêmio HackBrazil, uma das atrações da conferência realizada pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) e pela Harvard University, entre os dias 5 e 7 de abril, em Boston, nos Estados Unidos.
Os encontros começaram em um grupo de Facebook. “Os dois avós de Pedro passaram muitos meses no hospital, com câncer. Então, ele se debruçou sobre a área da saúde e decidiu buscar uma solução por meio da tecnologia”, conta Rejtman ao Jornal da USP no Ar. O politécnico fala que se deparou com um post em um grupo da rede social, no qual Freire anunciava um trabalho que estava fazendo, e, de cara, teve interesse. E todo o trabalho seguiu on-line, por hangouts, Skype e outras plataformas. “A primeira vez que encontrei o Igor foi lá em Boston, na semana da apresentação da hackathon.” O estudante da Poli confere o êxito ao alinhamento do grupo, apesar da distância.
Depois de vasculharem os bancos de dados de saúde, entender as variáveis que representam fatores de risco, desde hábitos a herança genética, os empreendedores perceberam a falta de comunicação entre as informações disponíveis. “Na fazenda, o lugar onde você armazena grãos em isolamento se chama silo. Na computação, usamos o mesmo jargão. Chamamos esses locais de concentração silo de dados. O que fizemos foi criar tubulações entre esses nichos, um data pipeline”, explica Rejtman.
A sobreposição de informações ressignifica o diagnóstico feito por profissionais da saúde. “Você cruza um exame de um hospital com um raio X que estava em uma clínica e um dado do censo do IBGE, e o valor da resposta é outro”, afirma o cofundador da Blue. O intuito é facilitar o trabalho dos especialistas da área, sobretudo na rede pública, onde existe um grande fluxo de pacientes e alta rotatividade dos médicos. O banco de dados do Sistema Único de Saúde, DATASUS, foi uma das principais fontes do trio. Fica disponível toda a trajetória do paciente. Por meio do CPF, consegue-se até avaliar se existe alguma doença crônica recorrente no núcleo familiar do atendido. “Se o pai tem hipertensão, o filho tem 30% a mais de chance de ter”, dá o exemplo.
No Brasil, gasta-se cerca de R$ 15 bilhões com saúde. Dado o alto número de doenças crônicas, o acompanhamento pelo aplicativo pode economizar até 30% desse valor. No momento, as atividades do software Blue estão em expansão. O grupo busca novas fontes de informação, como wearables, tecnologias vestíveis. Fora isso, Rejtman reitera que outros pesquisadores podem usar a base de dados da Blue para aprimorar os modelos de predição. “Interessados em colaborar com o projeto podem me contactar pelo e-mail rafael@blueai.com.br”, complementa.
