Regulação 4.0 - Ed. 2019

10. Terapias e Terabytes: Saúde, Dados Pessoais e Inteligência Artificial

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Fernando Bourguy

Gilberto Martins de Almeida

“Aplicarei os regimes para o bem do doente segundo o meu poder e entendimento, nunca para causar dano ou mal a alguém. [...]

Aquilo que no exercício ou fora do exercício da profissão e no convívio da sociedade, eu tiver visto ou ouvido, que não seja preciso divulgar, eu conservarei inteiramente secreto.” (Juramento de Hipócrates)

1.Introdução

Caso real: grupo de pesquisadores desenvolve software de machine learning para indicar a médicos os pacientes com pneumonia que devem receber alta, mas o programa inclui entre eles os pacientes com asma, e, embora esse processamento fosse claramente equivocado, nem os médicos nem os desenvolvedores sabem explicar o erro do software, que poderia ter levado pacientes a óbito. 1 Situações como essa devem se tornar frequentes em face da popularização do tratamento automatizado de dados médicos e do uso de computação cognitiva que escapa da previsão dos desenvolvedores e da compreensão dos usuários.

O caso relatado categoriza diagnósticos individuais buscando aperfeiçoar tratamento coletivo, remontando à história da Medicina, que se caracteriza por proteger sigilo médico, porém pesquisando para desenvolver inovações. Isso implica acesso a informações de casos concretos e riscos não completamente testáveis em definitivo. Terapias e terabytes complementam-se e entrechocam-se. Qual o possível desfecho positivo para essa equação?

Este artigo se propõe a apontar lacunas legais quanto ao uso de inteligência artificial na medicina e a indicar como isso pode afetar a proteção de dados pessoais. A conclusão apresenta possíveis caminhos no interesse comum de pacientes, médicos, hospitais e planos de saúde.

2. Privacidade na saúde: origens e contemporaneidade

Antes de o Juramento de Hipócrates mencionar a obrigação de sigilo, a privacidade já despontava como um dos valores mais antigos da cultura ocidental. Desde os tempos das tribos indo-europeias, cada família adorava seus antepassados como deuses exclusivos cujo culto não poderia ser presenciado por estranhos, sob o risco de devassa de fórmulas secretas e apropriação da boa vontade da divindade doméstica alheia. Essa crença influenciou as leis greco-romanas, que chegavam a ponto de punir com morte a invasão do solo sagrado de uma família. 2

Na longa evolução que se seguiu, privacidade e sigilo de saúde se entrelaçaram, tendo como denominador a proteção de dados pessoais. Esta teve seus primeiros impulsos 3 - 4 de confirmação da privacidade como valor inerente à condição humana com o estado de Hessen na Alemanha editando a primeira lei de datenschutz e o Tribunal Constitucional Federal alemão 5 reconhecendo o direito fundamental à autodeterminação informativa, jurisprudência ampliada em 2008 6 com o conceito do direito à garantia da confidencialidade e integridade de sistemas de informação. Segundo Fabiano Menke, convivem aí a proteção do dado pessoal em si e a proteção do sistema digital, no qual o primeiro está abrigado, 7 ou seja, proteção do dado pessoal como informação e do dado binário correspondente.

No Brasil, a Lei 13.709/2018 (“Lei Geral de Proteção de Dados” – LGPD) 8 se inspirou na legislação europeia (“General Data Protection Regulation” – GDPR) 9 para regular diferentes espécies de dados pessoais, inclusive os situados na esfera da intimidade, 10 considerados “sensíveis”, dentre os quais se inserem os de saúde, 11 eis que esta consiste num dos traços mais reservados da personalidade dos indivíduos, capaz de revelar relações de filiação, comportamento sexual, condição étnica, convicções religiosas 12 ou posições filosóficas. 13

Por outro lado, tal Lei reconhece o interesse da pesquisa e da inovação, procurando garantir espaço para que possam ser fomentadas e desenvolvidas, ainda que a partir do uso de dados pessoais, pois há que se ponderar, por exemplo, a necessidade de prevenir epidemias. Em suma, a saúde comporta duplo interesse: privado (pessoal e empresarial) e público. 14

Na contemporaneidade, o fenômeno da diluição de fronteiras faz-se presente também nesse terreno. Os dados pessoais de pacientes alimentam melhores tratamentos, que revertem benefícios aos pacientes, fundindo propósitos. Nessa convergência, interpenetram-se e reforçam-se mutuamente o direito fundamental à saúde, o princípio da dignidade da pessoa humana, o direito de privacidade, o objetivo de desenvolvimento econômico e tecnológico, os imperativos de segurança e o dever de precaução e certificação. Semelhantemente, tratamento e pesquisa tendem a se misturar e a se confundir, e a inteligência artificial impulsiona nessa direção.

3. Inteligência artificial, saúde, benefícios e riscos

A inteligência artificial (IA) provém de concepções nutridas há décadas e se divide entre as tecnologias que maximizam o processamento de repertório predeterminado de dados e aquelas que ampliam esse repertório por meio de ilações e inferências. Essas últimas também são chamadas de computação cognitiva, pois permitem aprendizado contínuo e autônomo, gerando novos conhecimentos, como possivelmente a produção de avanços médicos com novas terapias.

A inteligência artificial aproxima saúde e privacidade. Praticamente, não há políticas públicas e tratamento de última geração em saúde sem armazenamento, processamento, compartilhamento e transmissão de dados realizados com a eficiência propiciada pelas mais modernas técnicas de computação. Nesse cenário, as Health Information Technologies (HIT) 15 têm sido criadas objetivando aprimorar técnicas médicas mediante processamento de dados sanitários. Dentre suas modalidades, a do Histórico Médico Eletrônico (HME) parece ser das mais relevantes, pela capacidade de reunir dados de saúde de forma apta a serem processados em outras HIT, ensejando ampliação de possibilidades e, por isso, tem sido considerada pela literatura especializada como a ferramenta com maior potencial, 16 a exemplo de sua implantação no Fascicolo Sanitário Eletronico (FSE) na Itália 17 e no My Health Record System na Austrália. 18

O HME é um conjunto de dados presentes e pretéritos relacionados ao paciente, compreendendo história clínica, prescrições médicas e dados administrativos, comerciais ou fiscais de serviços médicos. Pode servir à prevenção, diagnose, cura, reabilitação, estudo e pesquisa médica, biomédica e epidemiológica e à elaboração de políticas públicas sanitárias. 19 Além de mais extenso do que um prontuário eletrônico, o HME põe o paciente no controle de seus dados (patient empowerment), mudando o centro de gravidade decisório da relação médico-paciente, com o doente não mais orbitando ao redor do médico, como no paternalismo hipocrático. 20 Quanto mais informações um paciente adquire, menor a assimetria entre ele e seu médico, e, de posse de seu HME, o titular pode controlar o fluxo de seus dados por entre profissionais, hospitais ou até outras HIT, e se sentir em melhores condições para tomar decisões ao seu alcance.

O HME também possibilita o acesso a serviços de saúde on-line, pelo paciente e por médicos autorizados, na plataforma eletrônica. Tem-se a possibilidade de gerenciar em tempo real o fluxo de dados e até mesmo os consentimentos para tratamento (dynamic consent), 21 tornando mais simples o exercício dos direitos previstos no art. 18 da LGPD, por exemplo, a eliminação ou o bloqueio de dados contra pessoas específicas. Acima de tudo, o HME pode servir de diário ao paciente para inserir registros pessoais em tempo real, em paralelo aos dados lançados por profissionais autorizados, sobre alimentação diária, automedições de pressão sanguínea, batimentos cardíacos, insulina etc.

A Internet das Coisas (IoT), 22 por sua vez, traz consigo as mobile health technologies – mHealth, 23 possibilitando coleta e processamento de dados de reações biológicas em tempo real. Associadas ao armazenamento no HME, permitem a estruturação de banco de dados pessoais abrangente e atualizado. 24

Nesse panorama, a informação digital tem sido substrato potente à produção cognitiva, pois assegura uma base de inteligência 25 que permite alavancagem para aumento exponencial do poder de cruzamento e complementação de pesquisas, robustecendo compilações empíricas. 26 Sistemas com grande poder de processamento podem detectar padrões ininteligíveis à percepção individual e fazer análises preditivas, sucedidas por prognósticos.

Alimentada com grande quantidade de informações, 27 a IA pode realizar tarefas que exigiriam mais tempo, custo e trabalho de indivíduos. Nesse contexto, as HIT, as mHealth e o HME se colocam como importantes plataformas de informações de saúde e de tratamento automatizado de dados sanitários, ao passo que o uso de IA e machine learning 28 no tratamento automatizado de dados tem permitido o desenvolvimento de soluções inéditas para a área de saúde. Há exemplos de iniciativa que chamam atenção, entre os quais: o programa Physiscore analisa em tempo real dados (peso, batimentos cardíacos, tempo de respiração, saturação de oxigênio e outros) colhidos nas UTIs neonatais para desenvolver predições em casos específicos, sobre o desenvolvimento de doenças de prematuros; a IBM empregou o supercomputador Watson para analisar dados genéticos de portadores de tumor cerebral em tempo recorde comparado a médicos humanos e para desenvolver técnicas personalizadas para a gestão da diabetes, garantindo tratamentos personalizados; na Dinamarca, um sistema consegue diagnosticar ataques cardíacos iminentes por meio do som da voz da pessoa que telefona para os serviços de emergência; na Áustria, pesquisa-se a telerradiologia 29 somada à inteligência artificial para diagnosticar tumores, atividade em que o MIT e a Harvard Medical School 30 conseguiram sucessos na faixa de 97% de acerto. 31

Entretanto, aparte os benefícios, o processamento de dados de saúde tem riscos. É o agente de tratamento 32 o responsável por definir o fenômeno a ser medido, quais dados entende necessários para o tratamento e qual será a sua finalidade. Nesse planejamento e em sua execução, uma série de erros 33 pode ocorrer na tentativa de que dados reproduzam a realidade: a indefinição de objetivos acarreta coleta de dados inúteis, que prejudicam e atrapalham o processamento; o erro de indefinição causa conceituação equivocada dos parâmetros a serem analisados (por exemplo, o que constitui tumor e o que seria epiderme saudável); o erro de medição faz o software e/ou hardware não serem capazes de coletar dados esperados ou gerarem ruído que altera a leitura dos dados produzindo dados corrompidos; o erro de processamento determina falha em parâmetros ou...

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jusbrasil.com.br
7 de Dezembro de 2021
Disponível em: https://thomsonreuters.jusbrasil.com.br/doutrina/secao/1196962085/10-terapias-e-terabytes-saude-dados-pessoais-e-inteligencia-artificial-regulacao-40-ed-2019