Uso de inteligência artificial em apoio à decisão clínica: o caso do Hospital de Câncer Mãe de Deus com a ferramenta cognitiva Watson for oncology

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Welchen, Vandoir
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UCS
Texto Completo: https://repositorio.ucs.br/11338/4755
Resumo: A Inteligência Artificial é uma área da ciência com origem na década de 50, com a proposta de simulação ou reprodução da inteligência em nível humana em máquinas. A evolução tornou-a um dos pilares da Quarta Revolução Industrial. Em 2011 a IBM apresentou e popularizou o termo "computação cognitiva" por meio do Watson, uma ferramenta capaz de aprender e raciocinar de acordo com suas interações com humanos e experiências com o seu ambiente. Na área da saúde, acredita-se que esses sistemas podem revolucionar a medicina, na era do big data, pela capacidade de extrair e buscar informações para fornecer respostas baseadas em evidências e explicá-las. O objetivo desta dissertação foi analisar como um Sistema Cognitivo pode auxiliar especialistas no processo de apoio à decisão clínica na escolha de um tratamento oncológico. Para atingir o objetivo proposto, foi realizada uma pesquisa de natureza aplicada, com abordagem qualitativa, objetivos exploratório e descritivo. A estratégia utilizada foi o estudo de caso único, que permitiu analisar em profundidade o caso do Hospital do Câncer Mãe de Deus, da cidade de Porte Alegre, RS, Brasil, na implantação do Watson for Oncology. O Hospital foi o pioneiro na América do Sul a implantar um sistema cognitivo. Na coleta de dados foram aplicadas entrevistas semiestruturadas em profundidade com usuários especialistas do sistema cognitivo e membros da equipe multidisciplinar do hospital, além da observação não participante e coleta de dados secundários – documentais. Para a análise dos dados foram aplicadas a análise de conteúdo e documental. Para o tratamento dos dados foi utilizado o software QSR NVivo® versão 12. Os resultados deste estudo revelam que a integração de uma ferramenta como o Watson for Oncology ao processo de decisão de tratamento em oncologia, ganha-se velocidade, segurança, qualificação no processo de busca e análise de informações atualizadas e baseadas em evidências, com uma enorme gama de conhecimento, que permitirá maior dedicação dos profissionais na interação e discussão do caso com o paciente. Em relação a ferramenta, não ficou claro para os profissionais a capacidade de aprendizado, que diferencia sistemas de IA tradicional de sistemas cognitivos. Os oncologistas revelaram que o pouco uso da ferramenta, devido aos custos envolvidos, repassados aos pacientes, a inserção manual dos dados no sistema devido a versão não compreender o idioma português, podem ter prejudicado essa percepção se a ferramenta é cognitiva ou um algoritmo inteligente. Já a equipe multidisciplinar, fundamental para o processo de tratamento, não tem acesso a ferramenta. Também foram revelados aspectos críticos que podem prejudicar ou facilitar o uso dessas ferramentas, que elas devem apenas auxiliar os profissionais, a decisão final permanecer com o médico e o medo de ser substituído por uma IA. O resultado final desta dissertação foi um esquema conceitual que poderá ser utilizado como suporte para facilitar o processo de implantação de tecnologias de IA em organizações, principalmente da saúde. Também foram apresentadas percepções e contribuições que esses sistemas podem trazer para uma área com tantos “abismos” como a saúde brasileira.
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O objetivo desta dissertação foi analisar como um Sistema Cognitivo pode auxiliar especialistas no processo de apoio à decisão clínica na escolha de um tratamento oncológico. Para atingir o objetivo proposto, foi realizada uma pesquisa de natureza aplicada, com abordagem qualitativa, objetivos exploratório e descritivo. A estratégia utilizada foi o estudo de caso único, que permitiu analisar em profundidade o caso do Hospital do Câncer Mãe de Deus, da cidade de Porte Alegre, RS, Brasil, na implantação do Watson for Oncology. O Hospital foi o pioneiro na América do Sul a implantar um sistema cognitivo. Na coleta de dados foram aplicadas entrevistas semiestruturadas em profundidade com usuários especialistas do sistema cognitivo e membros da equipe multidisciplinar do hospital, além da observação não participante e coleta de dados secundários – documentais. Para a análise dos dados foram aplicadas a análise de conteúdo e documental. Para o tratamento dos dados foi utilizado o software QSR NVivo® versão 12. Os resultados deste estudo revelam que a integração de uma ferramenta como o Watson for Oncology ao processo de decisão de tratamento em oncologia, ganha-se velocidade, segurança, qualificação no processo de busca e análise de informações atualizadas e baseadas em evidências, com uma enorme gama de conhecimento, que permitirá maior dedicação dos profissionais na interação e discussão do caso com o paciente. Em relação a ferramenta, não ficou claro para os profissionais a capacidade de aprendizado, que diferencia sistemas de IA tradicional de sistemas cognitivos. Os oncologistas revelaram que o pouco uso da ferramenta, devido aos custos envolvidos, repassados aos pacientes, a inserção manual dos dados no sistema devido a versão não compreender o idioma português, podem ter prejudicado essa percepção se a ferramenta é cognitiva ou um algoritmo inteligente. Já a equipe multidisciplinar, fundamental para o processo de tratamento, não tem acesso a ferramenta. Também foram revelados aspectos críticos que podem prejudicar ou facilitar o uso dessas ferramentas, que elas devem apenas auxiliar os profissionais, a decisão final permanecer com o médico e o medo de ser substituído por uma IA. O resultado final desta dissertação foi um esquema conceitual que poderá ser utilizado como suporte para facilitar o processo de implantação de tecnologias de IA em organizações, principalmente da saúde. Também foram apresentadas percepções e contribuições que esses sistemas podem trazer para uma área com tantos “abismos” como a saúde brasileira.Artificial Intelligence is an area of science originated in the 1950s, through studies of neuroscience and mathematics, proposing the simulation or reproduction of human-level intelligence in machines. Evolution made it one of the pillars of the Fourth Industrial Revolution. In 2011 IBM introduced and popularized the term "cognitive computing" through Watson, a tool that can learn and reason according to its interactions with humans and experiences with its environment. In the health field, it is believed that such systems can revolutionize medicine in the age of the big data by the ability to extract and seek information to provide evidence-based answers and explain them. The objective of this dissertation was to analyze how Cognitive System can assist specialists in the process of supporting the clinical decision in the choice of an oncological treatment. To reach the proposed objective, an applied nature research was carried out, with a qualitative approach, exploratory and descriptive objectives. The strategy used was the single case study, which allowed analyze in depth the case of the Mãe de Deus Cancer Hospital in the city of Porto Alegre, RS, Brazil, in the implementation of Watson for Oncology. The Hospital was the pioneer in South America to implement a cognitive system. In the data collection, semi - structured interviews were applied in depth with specialized users of the cognitive system and members of the hospital's multidisciplinary team, besides non - participant observation and collection of secondary - documentary data. For data analysis, content and documentary analysis were applied. The QSR NVivo® version 12 software was used for the treatment of the data. The results of this study reveal that the integration of a tool such as Watson for Oncology to the oncology treatment decision process gains speed, safety, qualification in the process search and analysis of updated and evidence-based information, with a wide range of knowledge, which will allow greater dedication of professionals in the interaction and discussion of the case with the patient. Regarding the tool, the professionals showed doubts about their learning ability, which differentiates traditional AI systems from cognitive systems. The oncologists revealed that the low use of the tool, due to the costs involved, passed on to the patients, and the manual insertion of the data into the system, may have hampered this perception if the tool is cognitive or an intelligent algorithm. The multidisciplinary team, fundamental to the treatment process, does not have access to the tool. Critical aspects have also been revealed that may hinder or facilitate the use of these tools, which should only assist the professionals, the final decision to remain with the physician and the fear of being replaced by an AI. The final result of this dissertation was a conceptual framework that could be used as support to Facilitate the implementation process. Also, perceptions and contributions that these systems can bring to an area with so many "gaps" as Brazilian health, or other organizations that adopt AI-based systems for decision support have been presented.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPESInteligência artificialOncologia - TratamentoCiências cognitivasSaúde públicaArtificial intelligenceOncology - TreatmentPublic healthCognitive scienceUso de inteligência artificial em apoio à decisão clínica: o caso do Hospital de Câncer Mãe de Deus com a ferramenta cognitiva Watson for oncologyinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UCSinstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade de Caxias do Sulhttp://lattes.cnpq.br/1333528665527981WELCHEN, V.Programa de Pós-Graduação em AdministraçãoORIGINALDissertacao Vandoir Welchen.pdfDissertacao Vandoir Welchen.pdfapplication/pdf4917382https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/4755/1/Dissertacao%20Vandoir%20Welchen.pdf4af19f10c61b39e1fbd9c8baec2cdb07MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8510https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/4755/2/license.txt0bfdaf5679b458f1c173109e3e8d8e40MD52TEXTDissertacao Vandoir Welchen.pdf.txtDissertacao Vandoir Welchen.pdf.txtExtracted texttext/plain488844https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/4755/3/Dissertacao%20Vandoir%20Welchen.pdf.txt17521a89df09e62ad0d008140ad30bb5MD53THUMBNAILDissertacao Vandoir Welchen.pdf.jpgDissertacao Vandoir Welchen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1201https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/4755/4/Dissertacao%20Vandoir%20Welchen.pdf.jpg8445162e49692b4031924a4373dd97d2MD5411338/47552019-06-20 06:01:50.058oai:repositorio.ucs.br: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ório de Publicaçõeshttp://repositorio.ucs.br/oai/requestopendoar:2024-05-06T09:58:36.313483Repositório Institucional da UCS - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false
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