O I Seminário de Informática em Saúde e Enfermagem, realizado no dia 11 de outubro, discutiu a integração de tecnologias da informação e modelos de linguagem no campo da saúde e enfermagem. O evento contou com palestras ministradas pela professora da University of Florida – College of Nursing, Tamara Gonçalves Rezende Macieira; pela professora da Universidade de São Paulo Regina Tomie Ivata Bernal e pela professora da Escola de Enfermagem da UFMG, Deborah Carvalho Malta.
A atividade faz parte do Circuito Internacional da Pós–graduação em Enfermagem da EEUFMG, e foi organizada pelo Núcleo de Estudos e Pesquisas sobre Processo de Enfermagem, Ciência e Inovação em Enfermagem e Saúde (NEPECI), liderado pela professora Tânia Couto Machado Chianca e pelo Observatório de Doenças e Agravos não Transmissíveis (ObDant), sob a liderança da professora Deborah Malta. Durante a abertura, a professora Sônia Maria Soares, diretora da Escola de Enfermagem, ressaltou a importância do tema. “Sabemos que, vivendo neste mundo tecnológico, existem dificuldades que ainda temos e é importante fazermos uma inserção da saúde digital nos nossos currículos, inserirmos no nosso cotidiano”.
A professora Elisângela Dittz Duarte, coordenadora do Programa de Pós-graduação em Enfermagem, destacou que é de extrema importância estar nesta área do conhecimento, fundamental para o avanço do cuidado das práticas, no âmbito da gestão e na linha final do que fazemos no cuidado à saúde.
Mesa de abertura do evento
“O seminário permite debater um tema fundamental, o futuro do cuidado em saúde que é a integração das tecnologias em colaboração com as práticas da enfermagem. Neste seminário temos uma grande oportunidade de explorar como as ferramentas de informática em saúde, prontuários eletrônicos, telemedicina, teleenfermagem, Big Data, inteligência artificial, estão remodelando o cenário de cuidado em saúde”, completou a professora Tânia Tânia Chianca.
A professora Tamara Macieira abordou sobre a aplicação de modelos de linguagem e captação, transformação e análise de dados estruturados e não estruturados, ambos na na saúde e enfermagem. Ela discutiu a forma como modelos de inteligência artificial têm sido usados para otimizar o trabalho da medicina e enfermagem nos dados em saúde e destacou a oportunidade de ministrar o tema. “É muito importante ter essa oportunidade de voltar nesta escola e também de ver que o Brasil, a Escola de Enfermagem e a UFMG, estão no caminho certo, estão ouvindo o tema, que é crucial para o futuro do sistema de saúde”.
Ela apresentou, ainda, os projetos e pesquisas realizadas na Universidade da Flórida, com modelos de aprendizagem de máquina voltados a identificar demandas e realizar análises que auxiliam o dia a dia da Enfermagem.
Mesa-redonda com as professoras Tamara Macieira; Regina Bernal e Deborah Malta, com moderação da professora Tânia Chianca
A professora Deborah Malta discutiu sistemas de informação e coesão de dados para registro e treinamento de inteligência artificial e a importância dessas implementações junto ao Ministério da Saúde para combater questões sociais e demográficas. “Este seminário nos coloca no contexto atual e nos sinaliza para avançarmos para o futuro, precisamos trabalhar com todos os conjuntos de bases de dados, treinar algoritmos de inteligência artificial, explorar novas associações e estabelecer modelos preditivos. Desta forma, cada vez mais usamos esses dados para acumular conhecimentos para saúde e sempre treinando algoritmos para que não haja nenhum tipo de discriminação, a ética na inteligência artificial é muito necessária e esse seminário sem dúvidas abre muitas portas para a Escola”, destacou a professora.
O tema “Modelos preditivos em Doenças Crônicas Não Transmissíveis” foi abordado pela professora Regina Bernal. Ela comentou os processos de extração de conhecimento das bases de dados a partir da metodologia de data mining. “Nas bases de dados existem volumes muito altos e para extrair e registrar precisamos de metodologias que trabalhem de forma automática, então a partir disto usamos da metodologia de mineração de dados, que descobre padrões muitas vezes não óbvios, para então servirem de auxílio na resolução de problemas”, explicou a professora Regina.