Pergunte a várias pessoas sobre a Alexa, a assistente virtual da Amazon e a maioria delas saberá responder do que se trata.
Dispositivos como este, que trazem o conceito de casa inteligente para a vida dos usuários, rapidamente se tornam populares, pois de maneira geral, são facilmente compreendidos.
“Alexa, qual a previsão do tempo no dia de hoje?”
“Alexa, você pode tocar minha playlist favorita?”
“Alexa, que horas começa a próxima partida do mundial de vôlei?”
Através de questões básicas como essa pode-se ter uma ideia das facilidades e interações que a IA proporciona na rotina.
Mas e quando o assunto é Inteligência Artificial na saúde, o que você sabe sobre o tema? Se a resposta é muito pouco, saiba que esse desconhecimento é compartilhado pela maioria das pessoas.
Por isso, hoje vamos te contar tudo o que você precisa saber sobre os avanços da inteligência artificial na medicina, na saúde pública brasileira e alguns casos de sucesso para você se sentir mais feliz com o que vem pela frente.
O que é inteligência artificial na medicina?
A inteligência artificial é uma tecnologia que permite ensinar um sistema com uma grande quantidade de dados, tornando-o capaz de aprender e continuar aprimorando seu aprendizado e sua capacidade a partir das informações ensinadas.
Dessa forma, a Inteligência Artificial na medicina permite que os sistemas possam ser ensinados a diagnosticar, identificar padrões, realizar atendimento em canais digitais, sugerir orientações preventivas, entre outras coisas.
E antes que você se pergunte se essas não são algumas das funções exercidas pelos médicos, saiba que a IA vem para transformar, agilizar e auxiliar nesses processos – e muito mais -, mas não para substituir os profissionais.
De forma geral, a Inteligência Artificial na medicina proporcionar 3 avanços principais:
1) Velocidade
São poucos os setores da sociedade em que a velocidade pode fazer tanta diferença quanto na saúde.
Seja no diagnóstico, durante o tratamento ou fazendo o agendamentos de consultas para que os pacientes não precisem aguardar, a velocidade para diagnosticar e agir é capaz de tornar um tratamento muito mais eficaz e trazer resultados mais satisfatórios quando o assunto é a cura.
2) Redução de custos
Enquanto os custos com saúde não param de aumentar, a IA pode ser uma oportunidade para mudar os rumos ou, ao menos, prevenir o excesso de custos a longo prazo.
É que com a imensa capacidade de armazenar dados, histórico de ocorrência na saúde do paciente, histórico familiar, entre outras coisas, planos de saúde, clínicas e hospitais podem agir preventivamente para identificar e prevenir doenças antes que elas se desenvolvam e se tornem mais graves – e caras para tratar.
3) Precisão no diagnóstico
O início de 2020 foi marcado por outro grande avanço na Inteligência Artificial na saúde no quesito diagnóstico.
A divulgação da conclusão de uma pesquisa realizada no Reino Unido, onde robôs treinados com IA já eram capazes de acertar com maior precisão do que médicos o diagnóstico de câncer de mama trouxe uma luz à questão.
Lá, o diagnóstico de câncer precisa passar por três médicos. Dessa forma, a precisão do robô pode trazer muito mais velocidade no diagnóstico sem a necessidade de combinar a agenda de todos os médicos.
Outro detalhe é que a alta precisão ao separar o que é sintoma e o que é ruído no diagnóstico por imagem ajuda a dar ainda mais qualidade na escolha do tratamento mais adequado.
Inteligência artificial na saúde pública brasileira
Em todo o mundo existem milhares de iniciativas que estão levando a Inteligência Artificial para clínicas e hospitais. O Brasil se destaca como um dos poucos países a levar esse avanço para o setor público.
A capacidade preditiva da Laura
Uma das iniciativas mais populares é o sistema Laura, um robô cognitivo criado para gerenciar riscos dentro das unidades hospitalares.
O sistema de IA foi criado por Jacson Fressato depois que a sua filha recém nascida morreu em decorrência de uma doença chamada sepse, que é bastante silenciosa e difícil de ser detectada.
É por isso que o robô leva o nome de Laura.
Seu principal objetivo é identificar antecipadamente os riscos de deterioração clínica, oferecendo mais tempo para tratar pacientes que têm diagnósticos feitos quando a doença ainda está no início.
O sistema já está em várias instituições de saúde no país, auxiliando a gerenciar dados e melhorar a capacidade preditiva por meio de alertas emitidos para a equipe assistencial que pode agir rápido, tratando os pacientes que têm mais prioridade.
Outra solução brasileira é o Robô Vics, orgulhosamente desenvolvido por nós, da Rdicom, quando o coronavírus dava os primeiros sinais aqui no país, em fevereiro.
A partir do aprendizado obtido analisando 100 mil exames de tórax, entre eles 1.000 exames de pacientes que testaram positivo para o novo coronavírus, o Vics passou a auxiliar médicos a diagnosticar as lesões causadas pelo novo coronavírus com 97% de precisão.
O robô foi instalado em unidades de saúde privadas e públicas a fim de auxiliar no diagnóstico – sobretudo em locais em que há poucos médicos, pouca tecnologia ou os dois.
Neste sentido, a Inteligência Artificial do Vics representa uma evolução dupla:
além de auxiliar no diagnóstico do novo coronavírus, também possibilitou contar com um método eficaz que auxilia na identificação das lesões usando aparelhos de raio-x, considerado o equipamento mais fácil de encontrar nas unidades de saúde pública.
Outras aplicações da inteligência artificial na medicina
Em termos gerais, um grande desafio para os próximos anos será alinhar a melhora no tratamento dos pacientes com os incentivos organizacionais dentro dos hospitais.
Dinâmica que ocorre com um pouco mais de sucesso nos países desenvolvidos, de acordo com o artigo da Health It Analytics.
A publicação aborda algumas novas tecnologias que estão em desenvolvimento e devem causar grandes avanços na medicina nos próximos anos.
Acompanhe algumas:
Unificar mente e computador
Usar computadores para comunicar o que está ocorrendo no corpo não é novidade.
Mas a Inteligência Artificial tem auxiliado bastante ao utilizar os algoritmos para identificar atividades neurais e recuperar a capacidade de alguns pacientes que passaram por doenças neurológicas ou traumas de falar, se mover e interagir.
Dessa forma, as interfaces neurais diretas apoiadas pela inteligência artificial podem restaurar essas experiências fundamentais para pacientes que temiam perder essa capacidade para sempre.
Aprimorar as próximas gerações de equipamentos de radiologia
Diante do fato que muitos exames de diagnóstico ainda são considerados bastante invasivos, pois dependem da amostra de tecidos e oferecem riscos de infecção aos pacientes, se espera que as próximas gerações de aparelhos de radiologia tenham papel determinante na realização de procedimentos de diagnóstico menos agressivos.
Dessa forma, a previsão é que os próximos aparelhos de raio-x, tomografia computadorizada e ressonância sejam precisos e detalhados o suficiente para substituir a necessidade de utilizar amostras de tecidos em alguns casos.
Esse avanço também representa a possibilidade de médicos obterem uma compreensão mais precisa sobre o comportamento de tumores e da agressividade dos cânceres, o que auxilia a direcionar os tratamentos de forma mais adequada.
Ampliar o acesso à saúde
Assim como o robô Vics auxiliou a suprir a falta de equipamentos e de profissionais que possam fazer a identificação das lesões causadas pelo coronavírus com a agilidade exigida, a Inteligência Artificial deve se tornar uma grande aliada para suprir a escassez de profissionais em cidades pequenas.
Por exemplo, a partir de ferramentas que rastreiam as radiografias de tórax em busca de sinais de tuberculose, a IA poderá auxiliar alcançando um nível de precisão comparado ao dos seres humanos.
Recursos como esse reduzem a necessidade da presença de um radiologista treinado no local e evita o deslocamento de pacientes que precisam ir aos grandes centros para ter acesso a exames de diagnóstico.
Com o tempo, os algoritmos devem se tornar cada vez mais precisos conforme interagem com mais e mais dados de treinamento.
Além de provocar avanços bastante relevantes na qualidade dos tratamentos, isso também vai proporcionar que médicos e instituições tenham acesso a dados e informações nunca antes observados.
Engenheiro de software, empreendedor e piloto de scooter. Co-fundador e CEO da Rdicom - Radiologia na Nuvem.