A saúde sempre foi uma área onde a inovação é apreciada e crucial para salvar vidas. Apesar dos avanços tecnológicos, o setor de saúde ainda enfrenta desafios persistentes.
PwC diz que custos com saúde aumentarão 7% em 2024. Isto se deve ao esgotamento do pessoal, à insuficiência de trabalhadores, a problemas de pagamento e ao aumento dos preços. A indústria está buscando novas tecnologias para fornecer bons cuidados sem custos elevados. Uma área chave é a IA generativa na área da saúde.
IA generativa acrescenta velocidade, melhora a precisão e abre portas para inovações que ainda não imaginamos.
Neste artigo, discutiremos o poder da IA generativa na área da saúde, suas aplicações e algumas considerações éticas.
Aplicações de IA generativa em saúde
IA generativa oferece soluções para treinamento, diagnóstico, desenvolvimento de medicamentos e muito mais na área da saúde. Vejamos as principais áreas onde esta tecnologia tem mais importância.
Treinamento Médico e Simulações
A IA generativa cria cenários de saúde realistas para treinamento. Ao contrário dos métodos tradicionais com cenários fixos, a IA adapta-se em tempo real. Isso enriquece a experiência de aprendizagem. Por exemplo, a Universidade de Michigan usa IA para simular o tratamento da sepse, enquanto o Universidade da Pensilvânia estuda propagação de COVID-19.
Diagnóstico clínico
A IA generativa ajuda de duas maneiras principais: melhorando imagens médicas e diagnosticando doenças. A IA pode transformar digitalizações de baixa qualidade em imagens de alta resolução. Ele também usa dados de pacientes para detectar sinais precoces de doenças como câncer de pele ou Alzheimer. Med-Palm 2 do Google, treinado em dados médicos, alcançou uma taxa de precisão de 85% nas respostas a perguntas médicas.
Desenvolvimento de Medicamentos
O desenvolvimento de novos medicamentos é um assunto dispendioso, muitas vezes atingindo bilhões de dólares. A IA generativa pode reduzir custos significativamente. Pode projetar novas moléculas e prever as propriedades de novos medicamentos. Recentemente, Recursion Pharmaceuticals adquiriu Valence, uma startup de IA, para projetar candidatos a medicamentos usando IA.
Tarefas administrativas
Os médicos enfrentam uma elevada taxa de esgotamento, em parte devido ao trabalho administrativo. A IA generativa pode ajudar a automatizar tarefas como preenchimento de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e agendamento de consultas. Navina, uma startup de IA, construiu uma ferramenta para ajudar os médicos nessas tarefas e já garantiu US$ 44 milhões em financiamento.
Dados Médicos Sintéticos
É difícil obter dados para investigação médica, especialmente para doenças raras. A IA generativa pode produzir amostras de dados sintéticos, contornando questões de privacidade. Pesquisadores alemães desenvolveram GANerAid, um modelo de IA que gera dados sintéticos de pacientes para ensaios clínicos.
Vantagens e desafios da IA generativa na saúde
Vantagens
- Velocidade: um dos benefícios mais atraentes é a rapidez com que as tarefas são concluídas. Por exemplo, a IA pode examinar extensos registros médicos em segundos, o que levaria muito mais tempo para um ser humano.
- Precisão: A IA generativa é excelente na melhoria da qualidade do diagnóstico. Pode identificar doenças em estágio inicial com maior precisão em comparação aos métodos tradicionais. Por exemplo, os algoritmos de IA têm se mostrado promissores na detecção precoce do câncer.
- Acessibilidade: A IA generativa pode tornar os cuidados de saúde mais disponíveis. Pense nas áreas rurais onde os cuidados especializados são limitados. As plataformas de telemedicina alimentadas por IA podem oferecer serviços de consulta e diagnóstico remotamente.
Desafios
- Viés: Os modelos de IA podem herdar preconceitos presentes em seus dados de treinamento. Esta é uma preocupação na área da saúde, onde algoritmos tendenciosos podem levar a um tratamento desigual para diferentes grupos demográficos. Por exemplo, um estudo mostrou que um A IA usada na saúde era menos precisa no diagnóstico de doenças de pele em pessoas com tons de pele mais escuros.
- Dados privados: Uma das maiores preocupações na área da saúde é a segurança de dados confidenciais. Como a IA depende de grandes conjuntos de dados, sempre existe o risco de violações de dados. No entanto, uma pesquisa de 2023 mostra que a IA também pode fazer parte da solução. Pode economizar às organizações quase US$ 1.8 milhão em custos de violação de dados e acelerar a identificação de violações em mais de 100 dias.
- Custos de implementação: Configurar ferramentas de IA pode ser caro. Os custos iniciais incluem desenvolvimento de software, configuração de hardware e treinamento de pessoal para usar os novos sistemas.
- Regulamento: As aplicações médicas da IA ainda são uma área regulatória cinzenta. Há dúvidas sobre a responsabilização em caso de diagnóstico incorreto ou manuseio incorreto de dados. O EUA e UE estão fazendo planos para trazer novas regulamentações, mas isso não acontecerá em breve.
Visões futuras e novas tendências em GenAI na área da saúde
À medida que a IA generativa continua a ganhar força, vemos novas tendências emergentes que moldarão os próximos anos do setor de saúde. Aqui está uma visão geral dessas tendências:
Melhor diagnóstico e medicina personalizada
GenAI melhorará o diagnóstico de doenças e permitirá tratamentos médicos personalizados. Os modelos futuros produzirão imagens médicas detalhadas e identificarão doenças com alta precisão.
IA e trabalho em equipe humana
GenAI promoverá ambientes onde humanos e IA colaboram. A interação eficaz entre os profissionais de saúde e a IA é necessária para maximizar os benefícios.
Big Data e EHRs
A fusão da GenAI com big data e registros eletrônicos de saúde é promissora. Esses modelos de IA podem analisar diversos dados de pacientes para fornecer insights úteis. Eles podem usar EHRs para encontrar tendências, fazer previsões e ajustar tratamentos.
Aprendizagem Contínua
A GenAI precisa continuar aprendendo para permanecer útil. Deve adaptar-se a novos dados, doenças e mudanças nos cuidados de saúde. Os modelos futuros provavelmente serão capazes de aprender continuamente, tornando-os mais precisos e úteis.
Papel dos dados generativos de IA na saúde
Os dados desempenham um papel importante no fortalecimento da IA generativa para o setor de saúde. Veja como:
Modelos de treinamento
Dados de alta qualidade são cruciais para treinar algoritmos de IA. Esses modelos aprendem com históricos anteriores de pacientes, imagens médicas e até mesmo informações genéticas para se tornarem mais inteligentes.
Melhorando a precisão
Quanto mais diversificado e extenso for o conjunto de dados, melhor o modelo de IA poderá prever e diagnosticar. Por exemplo, uma IA treinada em uma ampla gama de raios X pode identificar com mais precisão problemas pulmonares.
Medicina personalizada
Os dados permitem que a IA adapte os tratamentos às necessidades individuais. Por exemplo, a IA pode analisar dados de múltiplas fontes para recomendar o medicamento mais eficaz para um paciente.
Análise Preditiva
Com dados suficientes, a IA pode prever as necessidades dos pacientes e as tendências de saúde. Pode prever surtos de doenças ou antecipar os recursos que um hospital necessitará.
Conformidade Ética e Legal
Os dados ajudam a garantir que os modelos de IA cumpram as regulamentações de saúde. Dados adequados podem ajudar a identificar quaisquer preconceitos ou imprecisões que possam levar a um tratamento desigual.
