Aplicações da inteligência artificial, sobretudo na medicina diagnóstica, são benéficas de ponta a ponta
A inteligência artificial (IA) é, hoje, a maior promessa para melhorar a prestação de serviços de saúde em nível mundial. A afirmação, assinada pela Organização Mundial da Saúde (OMS), vai ao encontro de avanços tecnológicos que, finalmente, chegam ao contexto da medicina, sobretudo diagnóstica, em larga escala. Em outras palavras, o surgimento de recursos digitais utilizados para otimizar diferentes processos produtivos tem causado uma revolução em diversos setores da economia e na geração de novos modelos de negócios. Não por acaso, todas essas novidades - por vezes, disruptivas - têm desempenhado papel fundamental na quebra de paradigmas dentro das estruturas organizacionais.
Certamente, um dos segmentos mais afetados tem sido o de cuidados médicos. Mais do que modernizar as gestões, alterando os manuais de boas práticas e levantando questões a respeito de ética, eficácia, segurança e confiabilidade, é vasta a lista de vantagens que vêm sendo aplicadas e já podem ser sentidas no dia a dia. Pensando nisso, reunimos os principais efeitos e tendências da inteligência artificial, bem como suas versões generativa e preditiva, quando utilizada em clínicas e hospitais e para analisarmos o que o futuro reserva ao setor de saúde em termos de diagnosticar doenças precocemente, fornecer laudos precisos, auxiliar no atendimento clínico e fortalecer, de vários ângulos, a rotina médica e a jornada dos pacientes.
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Em suma, a inteligência artificial pode ser entendida como a capacidade de dispositivos eletrônicos reproduzirem nossas ações em inúmeras atividades com mais rapidez e maior precisão. Por meio de softwares que atuam como o “cérebro” das operações, eles se tornam capazes de perceber situações variáveis, fazer escolhas e tomar decisões. Até pouco tempo, a ciência da computação lidava com sistemas previamente programados, no entanto, isso mudou com a chegada da machine learning. Com ela, os algoritmos passaram a aprender, raciocinar e solucionar problemas com autonomia. Ou seja, sem a necessidade de intervenção humana. Graças ao aprimoramento, as sequências de instruções que guiavam o funcionamento deu lugar ao reconhecimento de padrões de acordo com os dados coletados.
Para especialistas, tais inovações não irão substituir os médicos e demais profissionais da área. Pelo contrário, a ideia é utilizar todo esse potencial para redefinir como as empresas se relacionam com os clientes. A partir delas, consideradas forças impulsionadoras do desenvolvimento, o objetivo é compreender melhor o comportamento das pessoas e oferecer experiências personalizadas ao identificar as principais tendências do mercado e da sociedade. Sem falar na possibilidade de antecipar diversas demandas, possibilitando assim respostas mais ágeis frente às mudanças no cenário social e empresarial. Vale lembrar que todos esses aspectos estão diretamente relacionados à capacidade de promover a cultura da inovação, considerada uma grande vantagem competitiva.
Quando se trata de cuidar da saúde, nenhum investimento parece caro. A boa notícia é que a tecnologia tem caminhado lado a lado da medicina a fim de proporcionar cada vez mais bem-estar, qualidade de vida e longevidade à população. Por falar nisso, segundo o relatório “Artificial intelligence index report 2022”, da Universidade Stanford, foram investidos pelo setor privado em todo o mundo US$ 11,3 bilhões em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde em 2021, um aumento de 40% em relação ao ano anterior.
Nos últimos cinco anos, a soma chega a US$ 28,9 bilhões, posicionando o segmento como o maior receptor de investimentos privados em IA, superando atividades tradicionais no uso de tecnologias da informação, como a financeira e o varejo. A visão computacional, segmentando imagens de órgãos, lesões ou tumores, foi uma das aplicações que despertaram mais interesse na comunidade médica.
A crescente integração da IA na saúde tem transformado a maneira como os médicos fazem o diagnóstico, tratam seus pacientes e gerenciam informações e dados clínicos. Nas mãos desses profissionais, as ferramentas têm sido utilizadas para prever possíveis complicações, possibilitando a realização de intervenções mais certeiras e pontuais. Dito de forma mais simples, é a tecnologia salvando vidas. Vejamos como as vertentes generativa e preditiva participam ativamente desse processo a seguir.
O que é: se concentra na criação de sistemas capazes de gerar novos dados, imagens, textos ou outros conteúdos originais. Ao invés de apenas responder a entradas específicas, como é bastante comum na IA convencional, os modelos generativos produzem saídas independentes e mais criativas. Na atuação médica, significa adaptar os planos de tratamento com base nas características individuais de cada paciente, como histórico médico, genética, estilo de vida e fatores ambientais.
Aplicação na saúde: geração de imagens médicas no intuito de praticar interpretações para, em seguida, tornar as avaliações reais mais assertivas; personalizar tratamentos baseados em histórico médico, genética e até mesmo em resposta a intervenções anteriores; reduzir a probabilidade de erros e aumentar a precisão diagnóstica em análises de exames de alta complexidade, como tomografias e ressonâncias.
Exemplo: identificação de anomalias - entre elas, câncer e alterações cardíacas e neurológicas - que possuem sinais muito sutis em estágios iniciais.
O que é: aqui, os sistemas de IA são projetados para fazer previsões ou estimativas de eventos futuros, com base em dados históricos e padrões anteriormente identificados. Na prática, envolve analisar grandes conjuntos de informações para identificar correlações e tendências. Após, os resultados servem de base às previsões sobre o que é provável que aconteça em determinadas perspectivas.
Aplicação na saúde: identificar ameaças, mapear grupos de risco e determinar regiões com maior incidência de uma patologia; antecipar custos com exames e internações e a média de ocupação de leitos; organizar os dados, em todo o ecossistema de saúde suplementar, beneficiários e operadoras; detecção de pacientes com problemas recorrentes; acompanhamento de doenças crônicas; avaliação da evolução das patologias; detecção de possíveis atividades fraudulentas; reembolsos falsos ou já realizados; leitura e análise de documentos através da LLM; realocação de serviços; controle de epidemias; criação de sistemas automáticos e inteligentes de alerta; melhora dos diagnósticos e tratamentos.
Exemplo: um paciente com diabetes, por exemplo, tem a chance de se beneficiar de um plano personalizado que leva em consideração sua sensibilidade à insulina, hábitos alimentares e níveis de atividade física. Consequentemente, as ações tomadas para preservar a saúde do indivíduo são mais eficazes, enquanto os efeitos colaterais e os riscos podem ser amenizados.
Em outubro, esse e demais temas que abrangem o setor da saúde estarão em pauta no Gestão de Negócios da Saúde (GNS), o programa da JValério voltado a todos os profissionais da área que desejam impulsionar a carreira. Portanto, anote na agenda: temos um encontro marcado no dia 18/10, na sede da JV, em Curitiba (PR). Para mais informações, clique aqui!
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