A Inteligência Artificial já faz parte do nosso cotidiano e está cada vez mais inserida em nossas vidas. No campo da saúde, já toma conta de exames, diagnósticos e prontuários. Como exemplo podemos citar o supercomputador inglês Deep Mind, que registrou informações de 1,6 milhão de pacientes atendidos no National Health Service (NHS).
A partir dele foi possível desenvolver novos sistemas de apoio à decisão clínica. Por meio de análise de dados de pacientes foi possível gerar alertas sobre evolução de quadro clínico, evitar medicações contraindicadas ou conflitantes e informar aos profissionais de saúde sobre o estado dos atendimentos.
Ao compreender melhor os diferentes aspectos da inteligência artificial, o Deep Mind faz uso do conhecimento como inspiração para construir novos sistemas de computador que aprendem a encontrar soluções para problemas difíceis por conta própria.
Composto por uma equipe de cientistas, engenheiros, especialistas em ética, entre outros, o supercomputador é comprometido com a solução de inteligência para o avanço da ciência e da humanidade. Guiado pela segurança e pela ética, a invenção do Deep Mind ajuda a sociedade a encontrar respostas para alguns dos desafios científicos mais urgentes e fundamentais do mundo.
Ao juntar forças com o Google os sistemas aprenderam a diagnosticar doenças oculares tão eficazmente quanto os melhores médicos do mundo, identificar melanomas com mais eficiência e precisão que profissionais da área, economizar 30% da energia usada para manter os Data Centers da Google resfriados e prever as complexas formas 3D das proteínas, que podem um dia transformar a maneira como os medicamentos são inventados.
Em 2016, a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) criou o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. O Cidacs realiza estudos e pesquisas com base em projetos interdisciplinares originados na vinculação de grandes volumes de informações. Dados de saúde e políticas sociais de mais de 100 milhões de brasileiros contemplados em programas sociais estão unificados em uma base que preserva a confidencialidade de todas as informações coletadas.
Além disso, o Cidacs desenvolve novas metodologias investigativas e promove capacitação profissional e científica. A missão do Centro é contribuir com a produção de conhecimentos científicos inovadores para ampliar o entendimento dos determinantes e das políticas sociais e sobre a saúde da população.
Esses estudos visam auxiliar e apoiar a tomada de decisões em políticas públicas em benefício da sociedade. Para tanto, o Centro conta com equipes multidisciplinares com formação em diversas áreas, como epidemiologia, saúde coletiva, estatística, economia, bioinformática e computação.
Também foram criadas plataformas de vigilância em saúde, estudos genéticos (Epigen), de incorporação de tecnologias e inovações em sistemas de informação para apoiar o SUS e de Estudos de Equidade e Sustentabilidade Urbana e seus efeitos em saúde. Tais iniciativas resultaram em um programa de integração de dados sobre as condições de saúde de indivíduos e da população do país.
Mesmo com todo esse avanço, alguns desafios significativos ainda impedem a comunicação e colaboração contínua nos sistemas de assistência médica. O desafio mais difícil é a interoperabilidade ou capacidade de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e outros sistemas de gerenciamento de dados de assistência médica para troca de informações frequentes.
Instituições de saúde têm antecipado o impacto que a IA terá no desempenho e na eficiência de suas operações, força de trabalho e na qualidade do atendimento ao paciente. Ao contrário do medo comum de que máquinas substituam trabalhadores humanos, a IA na área de saúde pode "re-humanizar" a assistência à saúde.
Pesquisa realizada com mais de 900 profissionais de saúde pela MIT Technology Review Insights, em parceria com a GE Healthcare, descobriu que a inteligência artificial já é usada para melhorar a análise de dados, permitir melhores diagnósticos e previsões de tratamento e liberar a equipe médica da área administrativa de trabalhos rotineiros.
Essas descobertas mostram que a prestação e administração de cuidados de saúde se tornam mais complexas e caras, e a capacidade profissional e tecnológica cada vez mais sobrecarregada. Nesse sentido é possível encontrar profissionais com baixo rendimento e pacientes privados de interações com seus médicos.
Anos atrás, ninguém sonhava que uma máquina pudesse ser parceira na orientação de um procedimento médico. Mas os avanços em inteligência artificial posicionaram a tecnologia como uma ferramenta poderosa para eficiência clínica e operacional. Inúmeras tecnologias estão em jogo hoje para permitir que profissionais de saúde ofereçam o melhor atendimento, cada vez mais personalizado para os pacientes e com custos mais baixos.
A grande maioria dos entrevistados acredita que a inteligência artificial representa a extensão da capacidade profissional na área de saúde: mais de 80% acredita que a IA vai ajudar a melhorar a capacidade de gerar receita, recrutar talentos e ser competitiva. E durante os próximos 10 anos, a IA otimizará radicalmente os processos de prestação de cuidados de saúde.
Entre os entrevistados, 74% desenvolvem ou planejam desenvolver algoritmos de aplicativos de inteligência artificial. Além disso, 79% desejam aumentar o investimento na tecnologia nos próximos anos. 78% das equipes médicas relatam que suas implantações de IA já criaram melhorias nos sistemas e fluxos de trabalho.
A pesquisa ainda indica que a inteligência artificial tem aumentado a eficiência operacional de instituições de saúde. “O gerenciamento de cronograma otimizado por IA não apenas torna o dia do médico mais eficiente, como também cria oportunidade de ter um trabalho mais próximo aos pacientes”, destaca o estudo.
De acordo com o levantamento, a inteligência artificial já é usada, por exemplo, para otimizar tarefas administrativas, atualizar registros de saúde e fazer anotações. Ao todo, 45% dos entrevistados acreditam que a IA ajuda a otimizar o tempo em consultas e outros procedimentos. Dessa forma, os profissionais conseguem se dedicar mais aos pacientes.
Além do aumento de eficiência operacional, a inteligência artificial também está sendo usada em outros processos na saúde. Na China, por exemplo, pacientes são atendidos, diagnosticados e remediados em apenas um minuto. O sistema criado pela Ping An Good Doctor não tem funcionário e opera apenas com inteligência artificial, alimentada por um banco de dados com mais de 2 mil doenças cadastradas.
A tecnologia também ajudou a prever a pandemia do coronavírus na China. A healthtech canadense BlueDot divulgou, no dia 31 de dezembro de 2019, para sua base de clientes que um surto da doença estaria a caminho. A empresa usa técnicas de processamento de linguagem natural e machine learning para analisar uma base de dados com várias fontes.
A machine learning pode ajudar organizações de saúde a estruturar as grandes bibliotecas de dados para identificar quais dados médicos são mais significativos para a resolução de problemas e refinar seus processos de assistência ou de negócios. Com um nível mais profundo de insight, elas melhoram a tomada de decisões.
Com o pouco que sabemos sobre as machine learning já é possível dizer que, em um curto espaço de tempo, não teremos um único setor no mundo que esteja intocado à tecnologia de aprendizado de máquina. Então, para não ficar de fora dessa nova e inovadora tecnologia, acompanhe o artigo sobre o tema. Basta clicar aqui.
Segundo a Revista Brasileira de Educação Médica, ao mesmo tempo em que se discutem problemas na relação médico-paciente e a deficiência do exame clínico na atenção médica - que torna o diagnóstico clínico mais dependente de exames - se enfatiza cada vez mais a importância do computador na medicina e na saúde pública.
Graças a isso, sistemas de apoio à decisão clínica estão incluindo tecnologias vestíveis, os chamados wearable devices, para armazenamento de grandes volumes de dados de saúde de pacientes e da população. O armazenamento cresceu ao longo dos anos, principalmente após o conceito de big data.
Você sabe quantos passos deu durante o dia? Com o avanço da tecnologia já é possível acompanhar a frequência cardíaca, as calorias perdidas e outros dados sobre saúde. O uso de dispositivos wearables permite que dados da sua rotina sejam coletados a todo momento.
Podemos citar como exemplo o caso do Apple Watch, que conseguiu detectar uma anormalidade na frequência cardíaca de um brasileiro e impediu que a situação ficasse mais séria. Por meio de um aviso, o aparelho indicou que o usuário se cuidasse de forma preventiva. A situação também foi notada por Tim Cook, CEO da Apple.
Grandes empresas de tecnologia estão cada vez mais presentes no setor, como por exemplo a Samsung, com o Galaxy Watch e a Xiaomi, com a MiBand. Para embarcar nesse ramo, recentemente a Google finalizou a aquisição da Fitbit, empresa de relógios inteligentes focada em saúde. A transação foi de US$ 2,1 bilhões.
Inovações como essas permitem uma melhor compreensão da nossa saúde a todo momento e como nunca antes feita. Os dados coletados pelos aparelhos permitem uma mudança revolucionária na medicina: a prevenção ao invés do tratamento.
A medicina evoluiu muito nos últimos anos. Com os avanços da tecnologia, muitas doenças foram erradicadas, outras, consideradas incuráveis, são facilmente tratáveis. Até mesmo pacientes com quadros clínicos considerados irreversíveis conseguem receber tratamentos paliativos, que promovem conforto necessário para os enfermos e seus familiares.
O médico Peter Densen, especialista em doenças infecciosas na cidade de Iowa, nos Estados Unidos, é autor de um estudos que fala sobre essa evolução tecnológica na medicina, o Challenges and Opportunities Facing Medical Education, em português, “Desafios e Oportunidades Enfrentados pela Educação Médica”.
O estudo aponta que, a cada dois meses e meio o conhecimento médico no mundo dobra. Ainda de acordo com o estudo, esse tempo já foi muito maior. Em 1950, eram necessários 50 anos para dobrar o conhecimento. Em 1980, era preciso 7 anos; já em 2010, 3,5 anos. Em 2020, a projeção era de 0,2 anos, ou seja, apenas 73 dias.
O conhecimento na medicina é baseado em experimentação. Estamos falando de visualizações, repetições, ocorrências, padrões e entendimento. E dessa mesma forma era repassado o conhecimento. A partir de determinado momento, houve uma grande evolução, que acelerou o processo de construção do saber científico.
O professor Alberto Arbex, coordenador da pós-graduação em Endocrinologia da Faculdade Ipemed Afya e Doutor em Obesidade pela FioCruz Rio diz que, a partir da Renascença, "quando houve a curiosidade de se entender melhor o corpo humano, começou a se criar o que se chama hoje de método científico ou cartesiano, ou seja, testar para se validar".
Arbex completa dizendo que, "quando esse método foi aplicado mais amplamente dentro da medicina nos últimos 100 anos, e mais intensamente nos últimos 50 anos, aí então a medicina deu um salto muito acelerado na construção do conhecimento”.
A medicina baseada em evidências, na visão do professor, é uma forma de se construir o conhecimento através das probabilidades e do melhor método científico disponível, o que nos aproxima da verdade, embora na ciência ela nem sempre seja absoluta. “É esse espaço entre a verdade absoluta e a verdade momentânea relativa que a gente está buscando cobrir cada vez mais com pesquisas”, explica Arbex.
O importante é entender que essas tecnologias estão presentes em nosso dia a dia, e vão ficar ainda mais inteligentes como assistentes. Para não ficar por fora dos avanços da tecnologia, já sabe, siga o Tag Chat nas redes sociais e se inscreva para receber o nosso newsletter. Até o próximo artigo. 🙂
