Revolução na Cardiologia: Análise de Dados Genéticos e Fenotípicos com IA na AWS

O Instituto Nacional de Cardiologia (INC), localizado no Rio de Janeiro, é uma das instituições mais respeitadas no campo da saúde cardiovascular no Brasil. O INC desempenha um papel crucial no avanço da pesquisa e inovação clínica, promovendo estudos de ponta para a prevenção e tratamento de doenças cardiovasculares. Como parte do projeto IPOLE (Project Oriented Learning Environment), o INC colabora com especialistas internacionais e instituições acadêmicas para enfrentar desafios críticos da área da saúde.

Desafio do Cliente

O INC enfrentava dificuldades na análise de dados multimodais (genéticos, clínicos e de imagem), essenciais para a identificação de biomarcadores digitais que poderiam prever riscos cardiovasculares. Os principais desafios incluíam:

• Grande volume de dados: O estudo Renomica conta com informações genéticas, clínicas e de imagem de mais de 700 pacientes brasileiros.
• Falta de infraestrutura escalável: A equipe do INC necessitava de um ambiente seguro e eficiente para armazenar e processar grandes quantidades de dados.
• Dificuldade na extração de insights: A correlação entre dados genéticos e fenotípicos exigia o uso de modelos avançados de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).
• Compliance e segurança: A manipulação de dados sensíveis deveria estar em conformidade com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

Soluções Implantadas

Para superar esses desafios, a dataRain Consulting implementou uma solução robusta utilizando serviços da AWS, dividida em duas principais fases:

Fase 1: Transferência e Análise de Dados Genéticos

• AWS Storage Gateway para transferência segura dos dados genéticos do ambiente interno do INC para a nuvem.
• Amazon S3 para armazenamento escalável de dados, com políticas de ciclo de vida para otimização de custos.
• Amazon SageMaker para análise exploratória e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, utilizando Jupyter Notebooks.
• AWS HealthOmics para gestão e processamento de dados genéticos.

Fase 2: Integração com Dados Fenotípicos e Modelagem Preditiva

• Amazon S3 para armazenamento de imagens médicas no formato DICOM, incluindo ressonâncias magnéticas e eletrocardiogramas.
• Amazon Bedrock para processamento de linguagem natural (NLP) e análise avançada das imagens e relatórios médicos.
• SageMaker + Bedrock Multimodal Embeddings para visualização combinada de dados genéticos e de imagem, permitindo a identificação de padrões correlacionados.

Resultados e Benefícios

Com a implementação da solução, o INC obteve diversos benefícios, incluindo:

Otimização da Análise de Dados

• Melhor organização e acesso aos dados genéticos e fenotípicos.
• Redução do tempo necessário para processamento e análise de grandes volumes de dados.

Identificação de Biomarcadores Digitais

• Desenvolvimento de modelos preditivos que auxiliam na estratificação de pacientes com base em características genéticas e clínicas.
• Maior precisão na previsão de riscos cardiovasculares.

Uso de IA Generativa para Insights Avançados

• Implementação do Amazon Bedrock para melhorar a interpretação de relatórios médicos e extração de padrões clínicos.
• Maior explicabilidade e insights a partir de mapas de atenção em exames de ECGs.

Segurança e Compliance

• Garantia de conformidade com a LGPD por meio da anonimização de dados e controle de acessos na AWS.
• Implementação de hashing e segregação de dados para garantir a privacidade dos pacientes.

Próximos Passos

• Escalabilidade da solução: Expandir o projeto para incluir novos pacientes e integrar mais fontes de dados.
• Automação de Processos: Criar pipelines automatizados para coleta, processamento e análise de dados genéticos e clínicos.
• Publicação de Resultados: Utilizar os insights obtidos para artigos científicos e melhoria das práticas médicas.
• Adoção de novas tecnologias AWS: Explorar a adoção de AWS HealthLake para armazenamento e análise integrada de dados de saúde