E se lhe dissermos que na próxima vez que você tirar uma selfie, seu smartphone irá prever que você provavelmente desenvolverá acne nos próximos dias? Parece intrigante, certo? Bem, é para onde estamos todos indo coletivamente.
O mundo da tecnologia está cheio de ambições. Por meio de nossas ideias, inovações e objetivos, estamos avançando como sociedade. Isto é especialmente verdade no que diz respeito à evolução da IA de saúde, onde algumas das preocupações mais preocupantes estão sendo abordadas e corrigidas com a ajuda da tecnologia.
Hoje, estamos prestes a lançar modelos de aprendizado de máquina que podem prever com precisão o aparecimento de doenças hereditárias e o momento em que um tumor se tornaria canceroso. Estamos trabalhando em protótipos para cirurgiões-robôs e centros de treinamento habilitados para RV para médicos. Mesmo nos níveis operacionais, otimizamos o gerenciamento de leitos e pacientes, atendimento remoto, dispensação de medicamentos e muito mais e automatizamos toneladas de tarefas redundantes por meio de sistemas alimentados por IA.
À medida que continuamos sonhando com melhores maneiras de oferecer assistência médica, vamos explorar e entender alguns dos principais aspectos da evolução da assistência médica e como a tecnologia, especialmente a ciência de dados e suas alas, está ajudando nesse crescimento fenomenal.
Este post é dedicado a trazer à tona a importância dos dados no desenvolvimento de sistemas e módulos de saúde, alguns casos de uso proeminentes e os desafios decorrentes do processo.
A importância dos dados na IA de saúde
Agora, antes de começarmos a entender alguns dos casos de uso e implementações mais complexos de IA, vamos perceber que os aplicativos médios de saúde e fitness que você tem em seu telefone são alimentados por módulos de IA. Eles passaram por anos de treinamento para analisar, prescrever e inferir com precisão seus dados e visualizá-los em insights.
Pode ser o seu aplicativo mHealth que permite virtualmente obter consultas de um médico ou marcar uma consulta com ele ou um aplicativo que recupera resultados sobre prováveis problemas de saúde com base em seus sintomas e bem-estar, a IA está incorporada em todos os aplicativos de saúde hoje.
Aumente ainda mais esse requisito e você terá sistemas avançados que exigir dados de várias fontes, como visão computacional, registros eletrônicos de saúde e muito mais, para realizar tarefas complexas. Lembre-se dos avanços em oncologia que mencionamos anteriormente, tais soluções exigem grandes volumes de dados contextuais para produzir resultados precisos. Por esta, anotadores e especialistas têm que fonte dados, de varreduras e relatórios, como raios-X, ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas e muito mais, e anote cada elemento que eles veem neles.
Os profissionais de saúde precisam trabalhar na identificação de diferentes preocupações e casos e rotulá-los para que as máquinas possam entendê-los melhor e processar resultados mais precisos. Assim, todos os resultados, diagnósticos e planos de tratamento decorrem dos dados e do processamento preciso dos mesmos.
Com os dados sendo o centro da saúde, vamos reconhecer que os dados estão abrindo caminho para um amanhã mais saudável.
Casos de uso de IA na área da saúde
- Enquanto falamos sobre avanços em procedimentos e instrumentos cirúrgicos, os atuais sistemas de IA prescrevem se as cirurgias são necessárias em primeiro lugar. Por meio do processamento meticuloso de dados, os sistemas podem simular instâncias e compartilhar se as preocupações podem ser curadas por meio de medicamentos e mudanças no estilo de vida.
- A IA também está nos ajudando a diagnosticar doenças virais por meio de patógenos e perfis genômicos sequenciados.
- Enfermeiros e assistentes virtuais também estão sendo desenvolvidos para auxiliar no atendimento ao paciente e dar suporte em seu processo de recuperação. Durante pandemias, quando a contagem de pacientes é alta, os enfermeiros virtuais podem ajudar as organizações a reduzir as despesas operacionais e, simultaneamente, oferecer os cuidados que os pacientes exigem. Essas enfermeiras digitais serão treinadas para executar todas as tarefas fundamentais para as quais os humanos são treinados.
- Várias doenças neurológicas e autoimunes que nunca podem ser curadas ou revertidas podem ser previstas com antecedência por meio de modelos de IA e aprendizado de máquina. Demência, Alzheimer, Parkinson e outros podem ser eliminados dessa maneira.
- Planos de tratamento e medicamentos personalizados também são possíveis com IA e acesso a elegerrônico registros de saúde. Ao conhecer o histórico de saúde de um paciente, alergias, compatibilidade química e muito mais, medicamentos eficazes podem ser recomendados por máquinas.
- A descoberta de novos medicamentos também pode ser acelerada por meio de ensaios clínicos simulados.
Desafios envolvidos no desenvolvimento de soluções de IA para a saúde
Independentemente do setor em que a IA é implementada, alguns desafios permanecem proeminentes e universais. Isso vale também para a saúde. Para dar uma ideia rápida, aqui estão alguns dos desafios mais comuns que limitam os avanços da IA na área da saúde:
- A geração de consistência saúde os dados são um desafio, pois os modelos de aprendizado de máquina dependem da disponibilidade de grandes quantidades de conjuntos de dados para aprender a processar inferências e fornecer resultados.
- O setor de saúde está sujeito a várias leis, conformidades e protocolos para manter os padrões de privacidade e confidencialidade. A interoperabilidade de dados é inevitável e ao mesmo tempo tediosa por causa dos protocolos que regem o compartilhamento justo de dados entre as partes interessadas. As organizações têm que tomar medidas adicionais para proteger a confidencialidade de seus pacientes e usuários por meio de data desidentificação.
- A disponibilidade de PMEs de saúde também é um grande desafio. Anotação de dados é provavelmente o momento decisivo que influencia os resultados finais. Como a saúde é uma ala altamente especializada, os dados de relatórios e varreduras precisam ser anotados por profissionais de saúde. Recrutá-los é um grande desafio.
Portanto, esse é o entendimento fundamental que você precisa ter sobre o setor de saúde e suas implementações específicas de IA. Enquanto falamos, muitos avanços estão acontecendo para corrigir alguns dos desafios que discutimos. Novos casos de uso e desafios também estão surgindo simultaneamente. A única conclusão importante aqui é que os dados continuarão a moldar os resultados da saúde e, se você estiver desenvolvendo uma solução de IA, recomendamos a obtenção de dados de especialistas como Saip.
A diferença que faz é incomparável.
