O 2º Congresso Virtual da SBPC/ML foi um grande sucesso, regado por excelentes palestras e palestrantes que compartilharam cases e experiências de uma riqueza ímpar para os profissionais da medicina, especialmente aos que atuam na Patologia Clínica e Medicina Laboratorial. 

No início da cerimônia foram anunciados os vencedores dos “Temas Livres”, pelo Dr. Adagmar Andriolo. Os autores vencedores foram Aline Fossá, Thalia Medeiros Tito Avelar, Raquel Weber, Viviane Sant Anna, Isadora Bevilaqua Fernandes e Claudia Maria Meira Dias. Os detalhes dos trabalhos podem ser conferidos pelo link http://www.sbpc.org.br/noticias-e-comunicacao/sbpcml-anuncia-os-titulos-dos-temas-livres-premiados-e-seu-em-seu-2o-congresso-virtual/ . 

Posteriormente, o Dr. Leonardo Vasconcellos, coordenador da Comissão Científica do evento, agradeceu os alunos do “Concurso de Aulas” e apresentou os ganhadores do “Concurso de fotografia” – na categoria Macroscópica foi Suzan Plautz e na Microscópica, Bruna Garcia Nogueira.  

O Dr. Adriano Basques anunciou os vencedores do “Prêmio Pitch Startup”, sendo eles o Instituto SELI, Varstation e TechBala. 

Outro ponto alto do evento foi a divulgação do 54º Congresso Brasileiro de Patologia Clínica/Medicina Laboratorial, que será realizado de 3 a 7 de outubro de 2022, no Centro de Convenções Centro Sul, em Florianópolis (SC), e terá o tema “Patologia Clínica/Medicina Laboratorial como apoio à decisão do diagnóstico”. 

Por fim, o atual presidente da SBPC/ML, Carlos Eduardo dos Santos Ferreira, apresentou seu sucessor à frente da entidade para o próximo biênio, o Dr. Fábio Brazão, e o vice-presidente, o Dr. Álvaro Puchineli. 

O grupo musical “Overdriver Duo”, encerrou o 2º Congresso Virtual da SBPC/ML, apresentando sucessos internacionais de música eletrônica, bem como suas canções autorais. 

A SBPC/ML agradece a participação de todos e os espera em Floripa em 2022!

Victor Gadelha, Head of Health Innovation no Hospital Operations of Dasa, falou sobre “Como a inovação está transformando a Medicina – passado, presente e futuro” na manhã de sábado (11/9) na última Palestra Magna do 2º Congresso Virtual da SBPC/ML. 

Em sua apresentação, ele frisou a importância do uso da tecnologia conforme sua competência, e do tratamento humano baseado em suas especificidades, em especial no que diz respeito a sentimentos, como o carinho ao paciente, algo que a Inteligência Artificial não é capaz de proporcionar. Ele falou ainda da importância do atendimento e tratamento otimizado para o paciente, com base na medicina baseada em evidências. 

“Mesmo sem ter conversado ou sem conhecer o paciente, se o profissional faz algo com muito carinho, amor e paixão, é possível passar essa sensação para ele e isso é muito importante na saúde”, explicou Victor. 

De acordo com o palestrante, tecnologia e empatia parecem palavras opostas, mas isso não é uma verdade absoluta. Usando a tecnologia da forma certa, pensando no paciente, elas caminham juntas. 

Antes, o cenário da saúde era o médico como detentor do conhecimento e o paciente aquele que fazia tudo o que o médico orientava. E foi assim durante muito tempo, uma relação unilateral. Com a medicina baseada em evidências, existe uma evolução de epidemiologia clínica e essa medicina baseada em evidências é baseada no tripé paciente, prestador de serviço e evidência. Esse tripé foi mudando ao longo do tempo. Com a informação e a transformação digital, o paciente começa a ter pelo menos uma informação limitada. 

A medicina de precisão ainda está muito voltada para a genética, mas é bem maior do que isso. Quando há uma relação com a medicina de evidência, se tem a medicina personalizada. 

O especialista também explicou que a Medicina de Precisão passa por vários aspectos, entre eles a estratificação de risco do paciente, clusterização de moléculas do paciente, biomarcadores físicos e digitais – e os dados das coisas que você utiliza conectadas a você. 

“O Instagram consegue, por exemplo, identificar até mesmo a sexualidade dos usuários pelos perfis que eles visitam. O celular consegue identificar até a forma como a pessoa treme. Se o aparelho estiver no bolso da pessoa, é possível saber sobre o equilíbrio dela e compreender se ela terá problema na lombar no futuro. Quando temos foco na saúde com ética e moral, o que está acima de tudo, os resultados serão cada vez mais impressionantes”, revelou Gadelha. 

Sobre o futuro, Gadelha projeta. 

“Suponhamos que nasça o que na tecnologia chamamos de “Bebê Hello World”, ele acabou de nascer. Todos os dados dele estão sendo coletados, começando pela genética, onde ele nasceu, a condição socioeconômica e momento político. Os dados dele não estão só no computador, mas nas redes, estão descentralizados. O “Bebê Hello World” agora tem um código genético. Quando ele crescer um pouquinho, ele terá a tecnologia personalizada para atendê-lo”, finalizou Victor.

Em 10/09 durante o 2º Congresso Virtual da SBPC/ML, o criador da fórmula Martin, Dr. Seth Shay Martin, cardiologista preventivo e lipidologista clínico no Hospital Johns Hopkins em Baltimore, Maryland, defendeu seu estudo e a liberação de jejum para perfil lipídico adotada no Brasil.  

“O Clin Chen Paper de Friedewald, Levy e Fredrickson, de 1972, é um dos artigos mais citados da história da clínica química. Nele foram estudados 9 distúrbios lipídicos familiares de 448 participantes, a partir do colesterol obtido por centrifugação. Esse estudo é referência, pois permitiu muitos avanços na doença cardiovascular. No entanto, temos que admitir que havia muitas restrições na época, o tamanho da amostragem e a tecnologia são alguns dos pontos que podem ser elencados. A simples divisão dos triglicerídeos do plasma por 5 não dá uma estimativa precisa do LDL-colesterol (LDL-c).  Na época não existiam os fármacos que reduzem os níveis de colesterol; tais como a estatina e o ezetimibe.  Com isto, não era possível identificar pessoas com níveis de LDL-c abaixo de 70 mg/dL e a tendência era subestimar estes níveis baixos de LDL-c e que são clinicamente importantes”, destacou Seth. 

No estudo publicado pelo Dr. Seth Martin, que contou com mais de 1 milhão pessoas, dentro destas 15% das amostras apresentam nível de LDL-c abaixo de 70, que não apareciam antes no estudo de Friedewald. 

“Isso significa que se continuarmos utilizando a Fórmula Friedewald, perderemos a oportunidade de fazer a prevenção nesses pacientes. É preciso lembrar o fardo da doença cardiovascular e o papel central que o LDL-c desempenha: a doença cardiovascular tira mais vidas que todos os tipos de câncer e todas as doenças do trato respiratório inferior em conjunto”, comentou Martin.

 

Como está descrito no Guia do Colesterol de 2018 da AHA (American Heart Association) / ACC (American College of Cardiology), a medida do LDL-c é central na prevenção do colesterol e da doença cardiovascular. Especialmente para pacientes de alto risco, quando indicamos estatina em altas doses e nível de LDL-c de 70 mg/dL com acréscimo de ezetimibe.

No entanto vemos que boa parte dos médicos na prática clínica ainda não está utilizando para avaliação dos pacientes colesterol- não HDL. Esta avaliação se torna importante quando os níveis estão abaixo de 70 mg/dL.  

Por esta razão o Prof. Martin elogia tanto a iniciativa brasileira, pioneira, de liberar o jejum para perfil lipídico e incluir a utilização da sua fórmula para cálculo do LDL-c. Ele lembra que é nesse estado que a pessoa passa a maior parte do tempo e que isso propicia a melhora da precisão da prescrição do LDL-c. Tudo isso é importante porque vai ter um impacto para o desfecho de saúde do paciente e vai permitir melhores decisões do médico.  

“Se subestimarmos e tivermos uma falsa cardiopatia, vamos perder a oportunidade de prevenção e de tratar os pacientes aquém do que seria possível”, comentou Martin.  

Questionado sobre o uso do exame de lipoproteína A – lp(a) pelo Dr. Carlos Eduardo dos Santos Ferreira, presidente da SBPC/ML, ele diz que apesar de ainda não existir um medicamento específico para esta lipoproteína, o exame auxilia no cenário completo, pois já se sabe que é um potencial fator que aumento de risco e ajuda a tomada de decisão – em otimizar terapias. E reforça que em breve novas terapias alvo contra a lp(a) estarão disponíveis para se atuar de forma mais efetiva contra esta lipoproteína.

No dia 10 de setembro, às 21h, o Dr. Khosrow Adeli, Chefe de Bioquímica Clínica do Hospital for Sick Children e o Vice-Presidente de Laboratório de Medicina e Patologia da Universidade de Toronto em Toronto, Canadá, apresentou o “Estudo multicêntrico global sobre Intervalos de Referência: o projeto Caliper”. 

O projeto Caliper iniciou há 15 anos e é hoje o maior banco de dados de Intervalo de Referências na área de pediatria, com grande alcance no mundo. Possui diversas faixas etárias e população multiétnica. Adeli lembra a importância de definir os intervalos de referência na medicina laboratorial pediátrica e a grande dificuldade, uma vez que é necessária uma grande população saudável para participar do estudo.  

Ele exalta a importância dos profissionais de laboratórios como parte fundamental da equipe multidisciplinar para identificar fatores de risco e sintoma de doenças e determinar o tratamento apropriado e ainda para avaliar a resposta ao tratamento. 

Também é importante prezar pela qualidade dos serviços laboratoriais, mais além dos controles internos e externos é preciso valorizar a qualidade pós analítica, e para isso é necessário Intervalos de referência apropriados e atualizados. 

Os Intervalos de referência são marcos associados à saúde que ajudam na tomada de decisão clínica e algumas populações, como no caso a pediátrica, são difíceis de alcançarem uma grande quantidade de amostras. 

“Por isso o Caliper se tornou tão importante e seu banco de dados é utilizado por hospitais e laboratórios do mundo todo, pois estamos conseguindo sanar diversas lacunas no campo pediátrico”, comentou Khosrow. 

O Caliper mede as gestantes, com as importantes alterações que ocorrem durante a gravidez (mudanças de níveis hormonais, função tiroidiana, débito cardíaco, alterações imunológicas) e na infância, considerando as diversas mudanças importantes que ocorrem durante o crescimento (alteração rápida de peso, crescimento, anemia fisiológica). Ele lembra que a criança duplica o seu peso corporal nos primeiros 6 meses e triplica esse peso até um ano de idade. 

Além disso, os órgãos crescem e acontecem mudanças importantes na puberdade que incluem crescimento acelerado e maturidade sexual.

Adeli falou ainda, que a função fisiológica e o desenvolvimento das diferentes faixas etárias são importantes, não é possível ter um intervalo de referência único para esta população. Por isso, um dos objetivos do Caliper foi montar um banco de dados abrangente de intervalo de referência estratificado por covariáveis – especificidade de idade, sexo e etnia, que é totalmente gratuito. Ele pode ser acessado pelos sites calliperproject.org e caliperdatabase.org ou ainda por um aplicativo – caliper reference.  

Além das covariáveis, todo marcador tem seu padrão próprio na criança. Por exemplo, o IMC contribui bastante no aumento do nível de ALT, então não podemos deixar de levar isso em conta ao interpretar os resultados laboratoriais das crianças.

Pela variedade de marcadores, o Caliper já fez mais de 70 publicações distintas, divulgando os resultados, o que auxilia a interpretação sobre o paciente para médicos, consultórios, pediatras, especialmente em áreas remotas. No caso do app, há ainda a facilidade de não precisar estar conectado à Internet no momento do uso. 

Ele finalizou a sua participação deixando um convite para os laboratórios brasileiros que tiverem interesse em colaborar.

Coordenada pela Dra. Paula Fernandes Távora, ex-presidente da SBPC/ML e sócia fundadora e diretora médica da Vacsim, a mesa redonda “Inteligência artificial em Medicina Laboratorial: exemplos práticos”, realizada no dia 10/9, trouxe uma série de informações importantes de como os laboratórios brasileiros têm usado a Inteligência Artificial (IA) como um protagonista na maior agilidade e precisão diagnóstica dos pacientes, bem como oferecer serviços personalizados a cada um deles. O Machine Learning foi outro ponto forte abordado.  

O bacharel em Estatística pela Universidade de São Paulo e mestre em Economia de Empresas pela FGV-SP, Hommenig Scrivani falou sobre o Impacto da IA na jornada do paciente”. Ele explicou que a IA se faz da inteligência humana e o desenvolvimento é feito de maneira artificial.  

Um exemplo simples: um paciente chega ao hospital e a atendente faz a triagem, as perguntas básicas e direciona a pessoa para um guichê específico. Usando a IA, ao utilizar um totem, o paciente pode responder a essas perguntas com apenas toques e já ser direcionado ao guichê correspondente. 

Em outra situação, no caso de um paciente com câncer de próstata, pode-se desenvolver um Machine Learning para entender o caso dele. Assim, será mostrado o volume prostático por meio de algoritmos que auxiliarão o médico no diagnóstico. 

“Fazer a operabilidade de dados ajuda tanto o médico quanto o paciente. Eles mostram a idade, gênero, respostas da saúde mental e exames realizado anteriormente. O paciente pode receber um alerta para repetir exames no momento necessário a pedido do médico por meio de uma ativação feita pelo profissional” destacou Hommenig. 

Edson Amaro, especialista do Hospital Albert Einstein, explanou sobre o “Uso da IA no ambiente hospitalar”. Ao iniciar sua apresentação, ele salientou que a indústria de telecomunicação, entretenimento e financeira já atuam com Big Data há alguns anos, porém a área da saúde a saúde ainda está atrasada na adoção de novas tecnologias. 

Sobre o uso da tecnologia na saúde, ele mencionou sua própria experiência.

“No Einstein, visamos três esferas centradas no indivíduo: a biologia, quando focamos em dados relativos a microbiomas, DNA, RNA, metaboloma e organismos que estão conosco; ambiente, baseado nas relações do dia a dia com o meio ambiente, nível de educação do indivíduo, contexto socioambiental, populações com menos acesso ao transporte, comportamento, relações dos pares dentro das redes sociais, dados nutricionais; e comportamento, ou seja, a relação com o contexto externo, polifarmácia, quantidade de medicamento de acordo com o comprometimento do paciente”, explicou o especialista. 

“O nosso comportamento é muito registrado pelos ambientes digitais, como no caso do Google e da Netflix, e em saúde isso é fundamental. A ideia estratégia no uso de Big Data visa organizar a iniciativa para extrair valor de dados da cadeia de saúde e o uso médico dessas ferramentas requer uma curva de aprendizado do médico. Nada vai fazer sentido se o médico não for treinado e não estiver confortável com essas ferramentas. Ele precisa ter uma cultura de uso de dados”, acrescentou Edson. 

Sobre Analytcs, o profissional diz que é possível se ter uma ideia do que vai acontecer, porém, pondera: “não é fácil tomar decisões hoje a partir do que pode acontecer no futuro”. 

Ao longo da Mesa Redonda, foi feita a apresentação do “Desenvolvimento de sistema de redes neurais convolucionais profundas para identificação de células em sangue periférico”, por Paulo Henrique Orlandi Mourão, médico Patologista Clínico Hospital das Clínicas da UFMG – Ebserh. 

Ele salientou que essas redes se tornaram mais populares em 2021. Este ano, uma rede convencional chamada ImageNet, comporta de 100 classes de imagens, participou de uma competição e venceu por uma diferença grande em relação a outros sistemas baseados em outras tecnologias e isso acendeu um interesse significativo nas redes neurais convencionais. 

“Em 2017, o vencedor da competição teve um erro de 2,3%. Em comparação a um humano, o erro é em torno de 5%. Nessas competições, a participação dessas redes é melhor do que de humanos. A área médica tem tido um vasto interesse e de uma forma geral os artigos mostram que essas redes têm um desempenho equivalente a experts da área”, destacou Paulo. 

Por fim, diretor Executivo de TI, Inovação e Digital do Grupo Hermes Pardini, João Vicente Alvarenga, falaram sobre “IA e ferramentas de Analytics na gestão de laboratórios clínicos”. Ele apontou que hoje, 89% dos exames do laboratório são 100% automatizados. Por mês, são processados 16 milhões de exames sem erro e sem o Machine Learning isso seria impossível. 

“Ao longo dos últimos três anos desenvolvemos outras aplicações de IA para covid-19 com exames de imagem, o que gerou a primeira parceria da Google com raio x e ressonância magnética. Isso pode não fazer muto sentido agora, mas no início da pandemia faltavam reagentes para exames estratégicos”, explicou João Vicente. 

Outro exemplo é o Protocolo Stroke (AVC), uma IA de detecção do que é ou não um AVC hemorrágico. Parece algo simples, mas pode salvar vidas. Há outros tipos de inteligência usada hoje, que atende 6.000 laboratórios com seus códigos específicos. 

“Antes gastava-se muito tempo para fazer a correlação do parceiro e a IA automatizou isso acontece em segundos”, comentou o diretor. 

Alvarenga finalizou sua apresentação falando sobre a aposta do Grupo Pardini. 

“É a medicina personalizada, um tratamento específico para cada paciente. Hoje, temos condições, por meio de Machine Learning, de obter históricos do paciente e isso permitirá fazer o cruzamento de dados para encontrar achados científicos em exames que ele fez ao longo da visa com laudos atuais. E isso permitirá oferecer um tratamento personalizado e ações preventivas para o paciente”, explicou João Vicente.