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Inteligência artificial nos cuidados de saúde

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A COVID-19 revelou as lacunas mais importantes nos cuidados de saúde a nível mundial. Tornou-se óbvio que eram necessárias inovações para tornar o sector mais eficaz e inteligência artificial (IA) poderá influenciar profundamente os cuidados de saúde. Como mencionado pelo Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, Diretor-Geral da Organização Mundial de Saúde, só depois da propagação da COVID-19 é que se tornou óbvio que os países não tinham a capacidade necessária para recolher e utilizar dados de saúde, especialmente no meio de uma crise em curso. Uma das primeiras respostas da IA à pandemia global foi a colaboração da TytoCare e do Sheba Medical Center em Israel. Eles forneceram aos pacientes estetoscópios especiais que ouviam seus corações diretamente em suas casas e transmitiam as imagens dos pulmões dos pacientes para o sistema de cuidados especiais para poupar o tempo de diagnóstico. Nesta publicação do blogue, o Innowise destacará a forma como a área médica pode beneficiar da IA no período pós-pandémico e apresentará mais exemplos interessantes de um tipo semelhante.

O que é a inteligência artificial nos cuidados de saúde?

O pessoal hospitalar e os médicos podem obter CDS (Apoio à Decisão Clínica) fiável baseado em dados através da aprendizagem automática. Nomeadamente, as tecnologias de inteligência artificial podem analisar eficazmente registos e imagens de saúde, bem como dados de ensaios clínicos. Como resultado, as organizações de cuidados de saúde podem melhorar a velocidade e a qualidade dos diagnósticos, salvando assim mais vidas.

Como a IA está a mudar os cuidados de saúde

Existem vários benefícios da IA nos cuidados de saúdeincluindo a automatização de tarefas, diagnósticos mais rápidos e eficientes e cirurgias mais seguras. Por exemplo, a tecnologia de cuidados de saúde vestível que utiliza IA analisa dados e informa o utilizador e o prestador de cuidados de saúde sobre potenciais riscos e problemas relacionados com a saúde. A FitBit, um dos nomes mais notáveis do sector, desenvolveu um relógio de saúde avançado Sentido para monitorizar métricas como a saturação de oxigénio, a temperatura da pele, o nível de stress, o ritmo cardíaco alto ou baixo, a frequência respiratória, o sono e o despertar, o ressonar, a tez e até a saúde menstrual em tempo real. Um cliente obtém os dados válidos diretamente na aplicação FitBit instalada num smartphone e pode partilhar os dados com um prestador de cuidados de saúde para consultas ou diagnósticos adicionais.Outro exemplo bem sucedido de aplicação da IA na cirurgia prática é o robô desenvolvido pela Borns Robótica Médica. Pode efetuar cirurgias minimamente invasivas à distância. O robô pode ser particularmente útil para realizar cirurgias em zonas isoladas, como as afectadas pela guerra. Empresa de tecnologia médica de cirurgia digital sediada em LondresEntretanto, a empresa introduziu uma inteligência artificial que orienta os cirurgiões em todas as etapas de uma operação, reduzindo significativamente os possíveis resultados fatais.Um dos casos de incorporação brilhante da IA nos cuidados de saúde remonta a 2016. Hospital e Clínicas da Universidade de Iowa implementaram a tecnologia de IA nos seus procedimentos cirúrgicos. Prevê a probabilidade de infeção durante a cirurgia mesmo antes de o médico fechar a ferida. Como resultado, o hospital reduziu a infeção pós-cirúrgica em 74% e poupou $1,2 milhões.Informações privilegiadas afirma que cerca de 30% das despesas de saúde estão relacionadas com tarefas administrativas. A IA facilita a pré-autorização de seguros, bem como a verificação rápida de facturas não pagas, ajuda a processar os registos dos doentes, simplificando assim o volume de trabalho do pessoal hospitalar.

Exemplos de IA nos cuidados de saúde

Inteligência artificial para os cuidados de saúde está prestes a revolucionar o sector e a ajudar os prestadores de cuidados de saúde a enfrentar os desafios futuros. Seleccionámos aqui as mais vivas Exemplos de IA nos cuidados de saúde da vida real.

Aprendizagem automática e aprendizagem profunda

No sector da saúde, as técnicas de aprendizagem automática podem ser aplicadas em muitas inovações. Por exemplo, de acordo com Portal Mercury DataScience, aprendizagem automática Espera-se que a aprendizagem automática (AM) melhore significativamente os ensaios clínicos do sistema nervoso central, dada a dificuldade em diagnosticar a progressão das doenças do SNC. A aprendizagem automática é capaz de fazer as previsões mais exactas de resultados futuros através da lógica baseada em regras e do reconhecimento de padrões. Isto, por sua vez, reduz o tempo e os custos na execução de ensaios clínicos.Outro exemplo bem sucedido de ML e DL (aprendizagem profunda) nos cuidados de saúde é o da Subtle Medical. A empresa fornece imagens médicas mais nítidas para radiologistas. O seu produto SubtleMR bloqueia o ruído da imagem, concentrando-se em áreas como a cabeça, o pescoço, o peito e o abdómen. Como resultado, os radiologistas obtêm imagens de maior qualidade.Deep learning melhoram a prática clínica, em particular, os algoritmos de DL são amplamente utilizados para a deteção da retinopatia diabética. Por exemplo, ao construir uma Rede neural convolucionalO Aravind Eye Hospital será capaz de estimar a gravidade da cegueira do doente olhando simplesmente para o olho.Além disso, tal como indicado no estudo publicado no HealthITAnalyticsAs CNN (redes neurais convolucionais), baseadas em DL, identificaram a doença dermatológica do melanoma com uma precisão superior a 10% à dos peritos.

Robôs físicos

Os robôs já existem há bastante tempo, executando várias acções, desde o levantamento de mercadorias até à entrega de mantimentos. Chatbots com IA são talvez os mais populares. Atualmente, a probabilidade de os incorporar no sector da saúde é mais palpável. Por exemplo, desde 2000, os robots cirúrgicos foram aprovados nos Estados Unidos como "reforços" para os médicos. Por exemplo, podem suturar feridas com maior precisão ou criar incisões invasivas. Talvez os procedimentos cirúrgicos mais comuns com a participação de robôs físicos (certamente, as decisões importantes ainda são tomadas depois dos médicos) incluam cirurgias da próstata, ginecológicas, bem como do pescoço e da cabeça.

Aplicações de diagnóstico e tratamento

A Inteligência Artificial foi implementada pela primeira vez no diagnóstico e tratamento na década de 1970 com o MYCIN-diagnosticado infecções de origem bacteriana transmitidas pelo sangue. No entanto, permaneceu em Stanford e não chegou à prática clínica devido a uma potência insuficiente. A situação mudou radicalmente com o avanço tecnológico. Quase todas as semanas, empresas de IA de vanguarda lançam aplicações de IA nos cuidados de saúde para diagnóstico e outros tratamento médico para garantir resultados iguais aos humanos ou mesmo mais exactos.

Ao mesmo tempo, essas aplicações abordam, na sua maioria, apenas um único aspeto dos cuidados e não questões complexas. No entanto, existem algumas excepções. A aplicação MySugr Diabetes tracker permite que os utilizadores insiram o seu nível diário de açúcar no sangue, bolus, hidratos de carbono e HbA1c (Hemoglobina Glicada) estimada de uma só vez. Desta forma, o paciente obtém um melhor controlo sobre a sua condição e pode transmitir as informações ao seu médico para um tratamento mais eficaz.

Realidade virtual nos cuidados de saúde

As soluções de Realidade Virtual permitem aos doentes e aos prestadores de cuidados de saúde interagir com ambientes simulados. Isto pode envolver a gestão da dor e a reabilitação, bem como a formação em cirurgia. E se a estimativa do mercado global de RV para os cuidados de saúde é de aproximadamente $2,07 mil milhões em 2022, até 2026, prevê-se que atinja $9,25 mil milhões, de acordo com ReportLinker.

A RV pode ser implementada na IA para os cuidados de saúde de várias formas:

Educação médica: A aprendizagem teórica é apoiada por modelos médicos 3D pormenorizados. Na maioria das vezes, será aplicável na aprendizagem de anatomia.
Formação médica: Ao mudar o ambiente simulado numa aplicação de RV, os utilizadores participam virtualmente num cenário de formação. Os casos mais comuns de formação médica em RV incluem a simulação de procedimentos médicos, o teste de equipamento médico e a simulação de casos de emergência.
Cirurgia: A RV reduz mais rapidamente o défice de competências funcionais. É utilizada na formação cirúrgica e no planeamento pré-cirúrgico.
Gestão da dor: A RV desvia a atenção do doente, diminuindo assim o desconforto extremo e o nível de dor e minimizando a utilização de analgésicos, reduzindo assim as despesas de saúde. Como salientado em Saúde líquidaA RV permite aos doentes experimentar os seus ambientes interactivos preferidos, ajudando-os assim a combater a dor e o desconforto. Na maior parte dos casos, a eficácia da RV na gestão da dor é visível nas dores agudas, nas dores crónicas, no stress, na saúde mental e nas dores causadas por procedimentos médicos.

O futuro dos cuidados de saúde com IA

Acreditamos que a inteligência artificial terá um papel importante no sector dos cuidados de saúde. O desenvolvimento de empresas de soluções de inteligência artificial para o sector dos cuidados de saúde e a integração da IA nos sistemas hospitalares irão provocar alterações drásticas nos resultados de saúde dos doentes hospitalizados.

No entanto, o maior desafio da inteligência artificial nos cuidados de saúde não é saber se as aplicações serão suficientemente úteis e potentes para fornecer resultados exactos, mas sim garantir que são adoptadas na prática clínica diária. As aplicações de IA têm de ser aprovadas pelos regulamentos, ensinadas aos médicos e aceites pela população.

Embora possamos esperar uma utilização palpável da inteligência artificial na prática clínica dentro de cinco anos, torna-se óbvio que os sistemas de IA não podem substituir completamente os clínicos humanos. Pelo contrário, apenas melhorarão e facilitarão os cuidados de saúde.

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Anastasia Ilkevich Gestor de contas

Data: 30 de agosto de 2022

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