O valor de mercado da inteligência artificial na área da saúde atingiu um novo recorde em 2020 em $ 6.7bn. Especialistas no campo e veteranos em tecnologia também revelam que o setor seria avaliado em cerca de US$ 8.6 bilhões até o ano de 2025 e que a receita em saúde viria de até 22 soluções de saúde com inteligência artificial.
Enquanto você lê, toneladas de inovações em todo o mundo estão acontecendo para promover serviços de saúde, elevar a prestação de serviços, pavimentar o caminho para um melhor diagnóstico de doenças e muito mais. O momento está realmente maduro para o setor de saúde orientado por IA.
Vamos explorar os benefícios da IA na área da saúde e analisar simultaneamente os desafios envolvidos. Como entendemos ambos, também abordaremos os riscos inerentes ao ecossistema.
Os benefícios da IA na área da saúde
Vamos começar com as coisas boas primeiro. A IA na área da saúde está fazendo um trabalho tremendo. Também está realizando feitos que nenhum humano jamais conseguiu – prever o aparecimento de doenças como problemas renais e mais alguns distúrbios genéticos. Para você ter uma ideia melhor, aqui está uma lista extensa:
- O Google Health decifrou o código para detectar o aparecimento de lesões renais dias antes de realmente acontecer. O diagnóstico atual e os serviços de saúde podem detectar lesões somente depois que elas acontecem, mas com o Google Health, os profissionais de saúde podem prever com precisão o início de uma lesão.
- A inteligência artificial é imensamente útil no compartilhamento de conhecimento na forma de treinamento ou aprendizado assistido. Campos especializados como radiologia e oftalmologia exigem conhecimento intenso, que só pode ser transmitido por veteranos a iniciantes ou iniciantes. Com a ajuda da IA, no entanto, os novos participantes podem aprender sobre os procedimentos de diagnóstico e tratamento de forma autônoma. A IA está ajudando a democratizar o conhecimento aqui.
- As organizações de saúde realizam muitas tarefas redundantes diariamente. A entrada da IA permite automatizar essas tarefas e gastar mais tempo em tarefas que têm maior prioridade. Isso é imensamente benéfico no gerenciamento de clínicas ou hospitais, manutenção de EHR, monitoramento de pacientes e muito mais.
- Os algoritmos de IA também estão reduzindo as despesas operacionais e maximizando significativamente os tempos de saída. De diagnósticos mais rápidos a planos de tratamento personalizados, a IA está trazendo eficiência a preços econômicos.
- Aplicativos robóticos alimentados por algoritmos de IA estão sendo desenvolvidos para auxiliar os cirurgiões na realização de operações cruciais. Sistemas dedicados de IA garantem precisão e minimizam as consequências ou efeitos colaterais das cirurgias.
Os riscos e desafios da IA na área da saúde
Embora as vantagens da IA na área da saúde, também existam certas deficiências nas implementações de IA. Estes são ambos em termos de desafios e riscos envolvidos em sua implantação. Vejamos ambos em detalhes.
Escopo do erro
Sempre que falamos sobre IA, acreditamos inerentemente que eles são perfeitos e que não podem cometer erros. Embora os sistemas de IA sejam treinados para fazer precisamente o que deveriam por meio de algoritmos e condições, o erro pode resultar de diferentes outros aspectos e razões. O erro devido ao uso de dados de baixa qualidade para fins de treinamento ou algoritmos ineficientes pode limitar a capacidade de um módulo de IA de fornecer resultados precisos.
Quando isso acontece ao longo do tempo, os processos e fluxos de trabalho que dependem desses módulos de IA podem fornecer resultados ruins de forma consistente. Por exemplo, uma clínica ou um hospital pode ter ineficiência nas práticas de gerenciamento de leitos apesar da automação, um chatbot pode diagnosticar falsamente um indivíduo com uma preocupação como Covid-19 ou pior, perder o diagnóstico e muito mais.
Disponibilidade consistente de dados
Se a disponibilidade de dados de qualidade é um desafio, sua disponibilidade consistente também é. Os módulos de saúde baseados em IA exigem grandes volumes de dados para fins de treinamento e a saúde é um setor em que os dados são fragmentados entre divisões e alas. Você encontrará mais dados não estruturados do que estruturados na forma de registros de farmácias, EHRs, dados de wearables e rastreadores de fitness, registros de seguros e muito mais.
Portanto, há um trabalho maciço em termos de anotação e marcação de dados de saúde, mesmo que estejam disponíveis para casos de uso específicos. Essa fragmentação de dados também aumenta o escopo do erro.
Viés de dados
Os módulos de IA são um reflexo do que eles aprendem e dos algoritmos por trás deles. Se esses algoritmos ou conjuntos de dados tiverem um viés neles, os resultados também tenderão a se inclinar para resultados específicos. Por exemplo, se os aplicativos de m-health não responderem a sotaques específicos porque não foram treinados para eles, perde-se o propósito de assistência médica acessível. Embora este seja apenas um exemplo, existem casos cruciais que podem ser a linha entre a vida e a morte.
Desafios de privacidade e segurança cibernética
A assistência médica envolve algumas das informações mais confidenciais sobre indivíduos, como detalhes pessoais, doenças e preocupações, grupo sanguíneo, condições de alergia e muito mais. Quando os sistemas de IA são usados, seus dados são frequentemente usados e compartilhados por várias alas no setor de saúde para uma prestação de serviços precisa. Isso dá origem a problemas de privacidade, onde os usuários ficam expostos ao medo de que seus dados sejam usados para diversos fins. No que diz respeito aos ensaios clínicos, conceitos como desidentificação de dados entrar na imagem também.
O outro lado da moeda é a segurança cibernética, onde a segurança e a confidencialidade desses conjuntos de dados são de grande importância. Com os exploradores desencadeando ataques sofisticados, os dados de saúde precisam ser protegidos de toda e qualquer forma de violação e comprometimento.
Resumindo
Esses são os desafios que precisam ser abordados e corrigidos para que os módulos de IA sejam o mais herméticos possível. O objetivo principal da implementação da IA é eliminar instâncias de medo e ceticismo das operações, mas esses desafios estão atualmente puxando a conquista. Uma maneira de superar esses desafios é, com conjuntos de dados de saúde de alta qualidade da Shaip que são livres de preconceitos e também seguem diretrizes regulatórias rígidas.
