Inteligência Artificial na saúde pode ser uma forte aliada, mas como aplicar?

Inteligência Artificial na saúde pode ser uma forte aliada, mas como aplicar?

Análise preditiva, melhor resposta ao tratamento e diagnóstico preciso são algumas vantagens fornecidas pela Inteligência Artificial na saúde.

Já imaginou desenvolver um antibiótico capaz de matar superbactérias? Ou prever se uma pessoa pode ter câncer de mama antes mesmo de os primeiros sintomas aparecerem? Ou ainda, conseguir identificar o surgimento de uma pandemia antes dos primeiros avisos oficiais? Hoje em dia, tudo isso é possível graças ao uso da Inteligência Artificial na saúde.

E a relação entre a tecnologia e esse setor tão essencial para a qualidade de vida – de pessoas e empresas – tem um longo e promissor caminho.

Segundo a Accenture, a tecnologia aplicada ao setor de saúde vai gerar um valor de mercado de US$ 6,6 bilhões (R$ 38,4 bilhões) em 2021.

Além disso, trará, até 2026, impactos positivos de US$ 150 bilhões (R$ 873 bilhões) em diversos campos, como cirurgias assistidas por robôs e na tomada de decisão da gestão hospitalar.

Aqui no Brasil, embora algo ainda recente, as aplicações de Inteligência Artificial são usadas no auxílio de diagnóstico. Na sua maior parte, por grandes laboratórios e centros de radiologias, que concentram um amplo volume desse tipo de exame médico.

Vale ressaltar que a tecnologia pode ir além do diagnóstico, impactando também a gestão hospitalar, outra área com grande necessidade de aplicações de IA. Porém, as soluções ainda estão em fase de desenvolvimento e de estudo.

Isso porque, para muitas empresas, a IA ainda é uma tecnologia muito nova, que precisa ser desenvolvida, testada e trazer resultados. Ou seja, ela pode resolver muitos problemas, mas precisa ser economicamente viável e garantir retorno financeiro ao ser aplicada.

Dados são o motor da Inteligência Artificial na saúde

À medida que a Inteligência Artificial ganhe uso, a capacidade de aprendizado fará com que a tecnologia melhore cada vez mais a precisão, a eficiência e, consequentemente, os resultados. Pense na lógica do Waze, o aplicativo de trânsito que sugere um caminho para fugir do trânsito: isso só é possível porque seus algoritmos são alimentados com diversos dados.

Sendo assim, melhores insights poderão existir, proporcionando resultados cada vez mais eficientes. Tal comportamento é esperado também no setor de saúde.

O cruzamento das informações pode ajudar o profissional da saúde e gestores da área a:

  • Encontrar respostas mais precisas para indicar um tratamento (combinando literatura científica, dados clínicos e genéticos dos pacientes).
  • Realizar um diagnóstico mais preciso.
  • Acompanhar a evolução de tratamentos e de pacientes mesmo a distância.
  • Definir ações e políticas de prevenção de doenças.
  • Organizar a agenda de médicos e de procedimentos.
  • Otimizar a gestão de dados dos prontuários eletrônicos.

Dentre tantos outros benefícios, para diferentes setores da área médica. Confira abaixo o exemplo de cirurgias assistidas por robôs.

A solução tecnológica vai integrar informações de registros médicos, dados de experiências cirúrgicas reais e métricas operacionais.

Assim, antes da cirurgia, o robô será capaz de identificar qual procedimento deverá ser realizado e utilizar o instrumento médico com precisão no paciente.

Já no diagnóstico de câncer de pele, outro exemplo que pode ser citado, quanto mais a solução é alimentada com radiografias de paciente, mais o algoritmo vai aprendendo e melhorando a taxa de precisão.

Mas, o uso da Inteligência Artificial na saúde vai além dos casos acima. No próximo tópico, você irá conferir como a tecnologia tem transformado diversas áreas do setor.

Onde a Inteligência Artificial pode ser aplicada?

A Inteligência Artificial na saúde tem reinventado o setor com apoio de dispositivos e aplicações que podem prever, compreender, aprender e agir.

Seja na pesquisa de novos códigos genéticos ou no auxílio a tratamentos, a tecnologia vai ajudar em diversos campos, porque terá como insumos diversas interações, entre elas:

  • Dispositivos de Internet das Coisas (de uso pessoal ou instalados em clínicas e hospitais).
  • Assistentes virtuais.
  • Bibliotecas científicas (“casa” das pesquisas e avanços científicos).

Há também os dados (registros médicos, históricos de pacientes e funcionários) presentes em ambientes em nuvem nas unidades médicas.

Ter todos esses dados mapeados vai sofisticar a Inteligência Artificial, permitindo que ela apoie os profissionais da área de saúde trazendo mais eficiência, agilidade e baixo custo.

Para exemplificar isso, você confere 5 áreas do setor da saúde que podem ser transformadas com a Inteligência Artificial:

1. Saúde e bem-estar

A Inteligência Artificial pode ajudar as pessoas a se manterem saudáveis e, assim, evitarem a procura por assistência médica constante.

Por exemplo, smartwatches e outros vestíveis contam com aplicativos de saúde, que coletam dados e permitem o gerenciamento dos hábitos dos usuários: quantidade de tempo de exercício, a composição do peso corporal,qualidade do sono e, mais recentemente, até para identificar se a pessoa está combatendo um vírus, como o da gripe.

A IA também pode fazer o papel de personal trainner sugerindo exercícios para serem realizados em casa, além de auxiliar na escolha de um cardápio mais saudável para a rotina.

2. Detecção precoce

A IA pode ajudar na detecção precoce de doenças, como o câncer, com maior precisão e ainda nos estágios iniciais.

Vamos usar como exemplo o câncer de mama, que em 2019 teve mais de 59 mil casos no Brasil, segundo dados do Instituto Nacional de Câncer (INCA).

Em 2016, pesquisadores do Houston Methodist Research Institute, no Texas, desenvolveram uma Inteligência Artificial para acompanhar pacientes com maior risco de desenvolver a doença.

A solução tecnológica permite a revisão e tradução de milhões de registros, 30 vezes mais rápido que uma análise humana. Neste caso, mamografias de diversas pacientes.

Com precisão de 99%, o software reduziu a necessidade de biópsias desnecessárias, assim como o estresse de um diagnóstico incorreto.

Quer outro exemplo? O caso de uma paciente com um câncer raro no Japão, que só foi diagnosticado porque a Inteligência Artificial foi usada como apoio para os médicos descobrirem o melhor tratamento para aquela pessoa.

A tecnologia cruzou sintomas, análise do código médico e a vasta literatura médica para conseguir identificar o câncer e sugerir o tratamento.

3. Pesquisa de medicamento

Antibióticos são prescritos há anos como tratamento para diversas infecções bacterianas. Porém, as bactérias têm se tornado cada vez mais resistentes a essa medicação.

Por outro lado, empresas farmacêuticas ainda se encontram em um grande dilema: como reduzir o custo das pesquisas, dos testes e do tempo para uma medicação ser lançada no mercado?

Diante desse cenário, os mais recentes avanços da Inteligência Artificial vão otimizar os processos de descoberta e o reaproveitamento de medicamentos.

Recentemente, pesquisadores do MIT conseguiram rastrear mais de 100 milhões de compostos químicos em poucos dias graças à Inteligência Artificial.

Quando uma solução tecnológica é usada, laboratórios conseguem reduzir significativamente o tempo de comercialização de novos medicamentos e custos, até mesmo para o consumidor.

4. Tomada de decisão

Melhorar o atendimento aos pacientes e familiares requer o alinhamento da análise de dados da base de um hospital com decisões apropriadas e oportunas.

Por isso, uma análise preditiva pode apoiar a tomada de decisões e ações clínicas, além de priorizar tarefas.

A Inteligência Artificial pode reconhecer padrões orientados pela dinâmica do sistema e identificar pacientes em risco de desenvolver uma condição – ou vê-la se deteriorar.

É o caso do robô Laura, desenvolvido pelo brasileiro Jacson Luiz Fressato. A plataforma usa Machine Learning para apontar as chances de um paciente de contrair uma sepse.

5. Treinamento

Um algoritmo complexo de Inteligência Artificial ajudar no desenvolvimento de ambientes virtuais de treinamento para a equipe médica.

Assim, estagiários, médicos e enfermeiros podem aprender com maior eficácia, enquanto os dados coletados desses treinamentos irão possibilitar ajustes para promover novos aprendizados.

Atualmente, realidade virtual e realidade aumentada são as tecnologias mais utilizadas para promover o ensino à saúde.

Porém, integrar essas tecnologias com a Inteligência Artificial vai aumentar o leque de oportunidades de ensino, ampliando as habilidades da equipe de maneira direcionada.

Inteligência Artificial no combate ao coronavírus

Quando o assunto é Inteligência Artificial na saúde, a tecnologia tem sido uma aliada no combate à propagação do coronavírus.

Antes mesmo da Organização Mundial de Saúde (OMS) decretar a pandemia, algoritmos de IA já previam um surto epidemiológico, como falamos neste blogpost sobre a startup canadense BlueDot, que utiliza uma plataforma baseada em IA para identificar possíveis epidemias.

Aqui no Brasil, cientistas conseguiram escrever o código genético do coronavírus com o intuito de entender o comportamento dele e na possibilidade de ajudar no diagnóstico e tratamento.

Outros exemplos de uso de Inteligência Artificial contra o coronavírus:

  • A empresa britânica BenevolentAI tem usado IA para identificar potenciais medicamentos que podem combater o vírus.
  • O DeepMind, braço de Inteligência Artificial do Google, lançou uma biblioteca de Deep Learning para prever a estrutura proteica do coronavírus e impedir dele se ligar às células humanas.
  • A HealthMap, plataforma open source, conseguiu identificar o surto, embora o tenha classificado como casos de pneumonia e gravidade “média”.
  • Uma parceria da USP com um hospital privado resultou na criação de um algoritmo de IA para identificar casos de COVID-19. A plataforma apresentou uma taxa de acerto de 78%.

Como é possível ver, a tecnologia se torna uma forte aliada, porque ela vai avaliar diversos cenários, possibilitando uma tomada de decisão mais ágil.

Num caso mais prático, um exame de tomografia computadorizada para diagnosticar a doença leva uma média de 15 minutos para ser realizado.

Já uma solução de IA vai, em dois minutos, demarcar áreas do pulmão que podem apresentar supostas lesões. Assim, o radiologista fará o laudo dando maior atenção aos pontos destacados pelo algoritmo.

Isso reduz o cansaço do profissional, assim como a taxa de erros e o tempo de diagnóstico, que sendo precoce pode salvar muito mais vidas.

Qual a maturidade da sua empresa para a IA?

Deu para perceber que dados são o motor principal para uma solução de Inteligência Artificial apresentar resultados satisfatórios, não é mesmo?

A tecnologia pode fazer toda a diferença no setor da saúde. Seja na assistência médica ao paciente, no treinamento das equipes, ou na resposta rápida a um tratamento.

Além disso, a IA possui vários níveis de maturidade. Então, para o seu negócio, é possível escalar a solução tecnológica à medida que ela for aprendendo com sua base de dados.

Por exemplo, uma maturidade básica pode servir para integrar os dados que você possui, enquanto a mais avançada pode trazer recursos cognitivos, como aprendizado de máquina.

Mas, se a sua dúvida é como começar essa jornada, empresas como a Embratel podem te ajudar a fazer o mapeamento desses dados e entender qual nível de maturidade do seu negócio.

A implantação de um projeto de Inteligência Artificial da Embratel ocorre em três etapas:

1. Análise e definição da estratégia

Para entender as reais necessidades e sugerir a melhor abordagem

2. Codificação e testes

Para criar o código do algoritmo e avaliar o desempenho da inteligência artificial.

3. Acompanhamento e curadoria

Para acompanhar e avaliar as decisões tomadas pela solução.

Assim, você consegue usar a tecnologia para identificar novas oportunidades, melhorar a experiência da equipe e dos pacientes e gerar novas receitas.

FIQUE POR DENTRO: Saiba como funciona o serviço de Inteligência Artificial da Embratel

Repassando o que vimos neste post

  • Inteligência Artificial na saúde fornece insights para melhorar diagnósticos e tratamentos.
  • No Brasil, as aplicações de IA têm sido usadas basicamente no auxílio de diagnóstico e há campo para a utilização comercial (para apoiar a tomada de decisão da gestão hospitalar).
  • Assim como assistência médica aos pacientes e treinamentos para as equipes.
  • Tecnologia ainda pode prever doenças e auxiliar na pesquisa de novos medicamentos.
  • Durante o combate à propagação do coronavírus, Inteligência Artificial se tornou forte aliada para a comunidade médica.

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