Como a aplicação da IA ​​na área da saúde pode ser benéfica

A inteligência artificial (IA) não é mais apenas um chavão usado em filmes de ficção científica; agora tem aplicações do mundo real. Hoje, a tecnologia é usada para análise preditiva, ciência de dados e processamento de computação móvel. A grande questão, no entanto, é como a aplicação da IA ​​na área da saúde pode ser benéfica e quais marcos ela ainda pode alcançar no futuro.

As tecnologias de IA têm a reputação de eventualmente serem autossuficientes. Embora isso ainda possa demorar muitos anos, sua iteração atual já fornece muita utilidade para todas as partes interessadas.

Hoje, examinaremos mais de perto o uso da IA ​​no setor de saúde. Também discutiremos seus casos de uso específicos que permitiram aos profissionais de saúde fornecer melhores diagnósticos, tratamentos e atendimento ao paciente.

Quando terminar de ler, você saberá exatamente como a automação e o aprendizado de máquina se encaixam no sistema geral de saúde. Você também terá uma compreensão clara do que o futuro reserva para o desenvolvimento contínuo dessa tecnologia empolgante. Vamos começar!

IA na saúde – como funciona

Inicialmente, a tecnologia de IA ajudou a automatizar processos em vários setores que eram considerados redundantes e monótonos para o trabalho humano.

Por exemplo, as primeiras aplicações de IA no setor de serviços automotivos envolviam apenas a coleta e análise de dados. Isso forneceu informações básicas às oficinas sobre os carros, seu histórico de serviço e seus proprietários.

Agora as coisas avançaram muito além desse nível. Desenvolveu a capacidade de prevenir acidentes. Agora é capaz de analisar os hábitos de direção de um motorista específico e a saúde geral do veículo. Com base nessa análise, ele pode fazer recomendações, como quando reparar os freios de um carro – imediatamente ou depois de percorrer uma certa distância.

A IA também é útil em situações de acidente porque o processo de inspeção visual para danos aos automóveis foi automatizado . Ele pode determinar a extensão dos danos e ajudar as seguradoras a fornecer estimativas de reparos baseadas em fotos.

O setor de saúde também viu uma evolução da IA ​​de maneira semelhante. Ao digitalizar os registros de saúde, a IA também reduziu significativamente o uso de papel. Também ajudou a manter um fluxo fácil de dados para seguradoras, hospitais e pacientes.

Não se engane, a IA está sendo constantemente aprimorada, mas tem mostrado consistência em sua evolução para expandir suas aplicações. Desde melhorar a produtividade do back-office até se tornar um facilitador para melhorar os resultados da saúde , a IA percorreu um longo caminho.

A IA liderou a exploração de novos tratamentos, o desenvolvimento de novos modelos e o desenvolvimento de vacinas durante a pandemia de Covid. Além de melhorar os resultados e as experiências dos pacientes, os sistemas baseados em IA podem identificar adultos e crianças usando máscaras faciais e medir os padrões de distanciamento social.

Os sistemas de IA funcionam analisando grandes quantidades de dados de saúde. Esses dados podem estar na forma de ensaios de pesquisa clínica, imagens e alegações médicas. Em seguida, localiza insights e mudanças que normalmente são indetectáveis ​​por conjuntos manuais de habilidades humanas.

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Os algoritmos de IA são ensinados usando aprendizado profundo e padrões de dados de rótulo. O aprendizado profundo também analisa e interpreta dados em tempo real com a ajuda do conhecimento estendido dos computadores.

As implicações da IA ​​na saúde são enormes. Com base em alguns relatórios, os sistemas de inteligência artificial e redes neurais na área da saúde serão avaliados em US$ 6,7 bilhões este ano. É fundamental entender o impacto atual da IA ​​e possíveis desenvolvimentos futuros à luz desse significativo surto de crescimento.

Aqui está tudo o que a IA ajuda no setor de saúde em poucas palavras:

• Os médicos podem melhorar e personalizar as estratégias de atendimento ao paciente coletando dados do paciente e, então, prever ou diagnosticar doenças mais rapidamente .
• Os pagadores de assistência médica podem personalizar os planos de saúde aproveitando chatbots com inteligência artificial com outras pessoas que procuram soluções personalizadas de saúde digital.
• A IA pode acelerar bastante a pesquisa e a confirmação de codificação médica para pesquisadores, médicos e gerentes de dados responsáveis ​​por ensaios clínicos. Isso é muito importante na condução e conclusão de estudos clínicos.

Agora vamos nos aprofundar em várias aplicações de IA na área da saúde e como elas podem beneficiar o ecossistema de assistência médica.

Aplicações da IA ​​na área da saúde

A presença da IA ​​está se tornando crucial para a saúde. Uma vez que estabelecemos isso, passaremos para onde, quando e como de tudo isso. Leia mais para obter uma compreensão completa das aplicações da IA ​​neste departamento.

1. Assistência com Processamento de Linguagem Natural

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Os especialistas em IA tentam entender a linguagem humana há muito tempo. Este campo, PNL , incorpora aplicações como:

• Interpretação
• Exame de texto
• Reconhecimento de discurso
• Diferentes objetivos ligados ao idioma

Para entender melhor a PNL, vamos olhar para um setor onde ela tem a melhor implementação – os mercados de ações e ações. Tradicionalmente, dados quantitativos eram usados ​​para fazer previsões de preços futuros .

Agora, a PNL é usada para fazer previsões de preços avaliando os sentimentos do mercado. Isso é feito por meio de uma análise aprofundada de notícias do mercado de ações, documentos financeiros e mídias sociais. Em seguida, ele converte o texto em uma pontuação de sentimento . Na próxima etapa, essa pontuação é usada para previsão de preços e geração de sinais de compra e venda.

Suporte semelhante à PNL é procurado pelo setor de saúde, pois trabalha para automatizar seus processos. Nos serviços médicos, a utilização predominante da PNL inclui a criação, compreensão e caracterização de documentação clínica e pesquisa distribuída. Os frameworks de PNL podem:

• Conduza IA conversacional
• Interpretar associações de pacientes
• Prepare os relatórios (por exemplo, avaliações de radiologia)
• Investigar notas clínicas não estruturadas em pacientes

2. Construir plataformas complexas para descoberta de medicamentos

Os algoritmos de IA podem identificar novos usos terapêuticos para drogas e rastrear sua toxicidade e seus mecanismos de ação.

Também pode permitir a fundação de várias plataformas de descoberta de medicamentos. Essas plataformas podem coletar com eficiência informações sobre medicamentos já comercializados e outras substâncias bioativas.

Além disso, essas plataformas e ferramentas de IA podem processar vários terabytes de dados biológicos toda semana. Esses dados equivalem a milhões de experimentos clínicos semanais também. Tudo isso é feito utilizando os principais conceitos de química, ciência de dados e biologia genômica e é impulsionado pela automação.

Depois que esse conjunto de dados biológicos é coletado, as ferramentas de aprendizado de máquina podem criar insights muito complicados para os humanos construírem . Além disso, este método de descoberta de drogas diminui o risco de viés humano.

3. Apoiar a análise de imagens médicas

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A IA é usada para triagem de casos, pois oferece suporte aos médicos na revisão de imagens e varreduras. Ele fornece aos cardiologistas e radiologistas os meios para identificar insights vitais para priorizar casos importantes. Também pode ajudar a evitar erros na interpretação de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e ajudar a estabelecer a prática de diagnósticos precisos.

Grandes quantidades de dados e imagens coletadas em estudos clínicos requerem verificação e avaliação. Os algoritmos de IA podem filtrar rapidamente esses dados e compará-los com estudos semelhantes para identificar conexões e padrões fora de vista . Esse método pode ajudar os profissionais de imagens médicas a rastrear informações vitais rapidamente.

A IA também pode usar diagnósticos e procedimentos médicos anteriores, dados sobre possíveis alergias, histórico médico e resultados de laboratório. Em seguida, ele entrega essas informações aos profissionais de saúde com um resumo que destaca o contexto dessas imagens.

4. Ajude a equipe médica de emergência

Durante uma falha cardiovascular inesperada, o tempo entre a chamada de emergência até o aparecimento do veículo de resgate é significativo para a recuperação.

O pessoal de emergência deve ter a capacidade de reconhecer os efeitos da insuficiência cardíaca para tomar as precauções apropriadas para aumentar a resistência. A inteligência baseada em computador pode decompor informações verbais e não verbais para produzir uma indicação.

Existem certos dispositivos médicos de IA que ajudam a equipe de medicação de crise. Eles podem alertar a equipe de crise na chance de identificar uma insuficiência cardiovascular:

• Ruídos de fundo
• Investigando a voz do chamador
• Informações importantes da história clínica do paciente

Como outros avanços do ML, eles não procuram sinais específicos. De fato, eles se treinam prestando atenção aos chamados para elaborar um padrão e reconhecer variáveis ​​importantes .

Devido a esse aprendizado, esses dispositivos funcionam em seu modelo como um ciclo contínuo . A inovação com que esses aplicativos são fornecidos pode reconhecer a distinção entre comoção de fundo.

Um estudo realizado em 2019 descobriu as habilidades dos modelos de ML. Eles usam plataformas de reconhecimento de fala, ML e outras dicas de fundo para entender melhor as chamadas de insuficiência cardíaca do que os despachantes humanos.

O ML pode assumir um papel fundamental no apoio ao corpo clínico de crise. Mais tarde, as unidades clínicas poderiam usar a tecnologia para responder a chamadas de emergência usando desfibriladores equipados com drones ou com voluntários preparados para RCP. As oportunidades de resistência em casos de insuficiência cardíaca aumentariam como resultado.

E sua utilidade não termina aqui. Também pode ajudar os médicos e a equipe clínica de crises a reforçar a capacidade de resposta oportuna em seus departamentos. Um profissional de saúde pode gastar até um sexto de suas horas de trabalho em tarefas administrativas. Como resultado, há menos tempo disponível para atendimento ao paciente e mais tempo é gasto em tarefas improdutivas.

A IA pode ajudá-los a planejar o tempo de forma mais eficaz, removendo ou reduzindo significativamente o tempo gasto em tarefas administrativas repetitivas. Esses minutos extras são cruciais em emergências médicas porque podem ajudar a priorizar os casos e salvar vidas.

5. Analisando dados não estruturados

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Os médicos nem sempre permanecem atualizados sobre os avanços e avanços médicos. Isso se deve principalmente às grandes faixas de dados de saúde pública e registros médicos que os mantêm ocupados. Imagine tentar analisar manualmente montes de documentos financeiros. Tais tarefas levam tempo.

Os dados médicos são frequentemente armazenados como dados não estruturados complexos, tornando difícil o acesso e a compreensão dos profissionais de saúde. Da mesma forma, EHRs e dados biomédicos também podem ser um campo minado para navegar.

A IA pode selecionar esses dados de unidades médicas e profissionais e, em seguida , digitalizá-los imediatamente usando tecnologias de aprendizado de máquina. Ele pode, então, fornecer respostas imediatas e confiáveis ​​aos médicos.

É uma área em que a IA pode facilitar a análise de dados:

• Auxiliar em tarefas repetitivas
• Padronização de dados médicos independentemente do formato
• Ajudar os médicos com planos de tratamento precisos, rápidos e personalizados para os pacientes

6. Apoiar a equidade em saúde

A indústria de IA e ML deve planejar estruturas e dispositivos de assistência médica que garantam que a racionalidade e o equilíbrio sejam atendidos. E para entregar os melhores resultados, deve ocorrer tanto na ciência de dados quanto nos exames clínicos.

Com mais utilização de cálculos de ML em várias áreas da saúde virtual, o risco de iniquidades na saúde pode diminuir. Aqueles encarregados de implementar a inteligência artificial na área da saúde devem garantir que os cálculos de IA sejam precisos, objetivos e justos.

O ML inclui várias técnicas que permitem que os computadores se beneficiem dos dados que processam . Em um nível fundamental, isso significa que o ML pode fornecer previsões imparciais até certo ponto se depender apenas de uma análise imparcial dos dados subjacentes.

Inteligência artificial e cálculos de aprendizado de máquina podem ser ensinados para diminuir a inclinação. Isso pode ser alcançado aumentando a transparência dos dados e a capacidade de reduzir as disparidades de saúde. A pesquisa de serviços médicos em IA e ML pode descartar discrepâncias de resultados de saúde por causa de raça, nacionalidade ou orientação.

7. Use dados para análise preditiva

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Com aparelhos e aplicativos orientados por IA, os médicos podem ser mais estratégicos com seus fluxos de trabalho, decisões clínicas e planos de tratamento.

PNL e ML podem examinar continuamente toda a história clínica de um paciente. Em seguida, interage com efeitos colaterais, afetos persistentes ou uma doença que afeta diferentes indivíduos da família.

Para os pacientes idosos e vulneráveis, esses dados podem trabalhar lado a lado com os sistemas de alerta médico. Ele permite que eles mantenham sua independência por mais tempo recebendo cuidados de médicos e cuidadores remotamente.

Colocando de outra forma, os sistemas de alerta médico foram tradicionalmente projetados para buscar ajuda após um acidente. Eles foram transformados em soluções para doenças persistentes que podem ser antecipadas e sua taxa de progressão pode ser acompanhada .

Esta informação é então utilizada pelos EHRs como fonte para produzir escolhas para especialistas clínicos . Leva em consideração escolhas orientadas por informações para trabalhar na compreensão dos resultados. Eles podem transformar o resultado em um dispositivo de investigação presciente que pode tratar uma doença antes que ela se torne grave.

O futuro da IA ​​na saúde

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A inteligência artificial tem um papel significativo a desempenhar nas contribuições de assistência médica que representam o que está por vir. Na forma de aprendizado de máquina, é a capacidade essencial por trás da melhoria da precisão médica .

Embora os esforços iniciais de diagnóstico e tratamento tenham se mostrado difíceis, esperamos que a IA acabe dominando esse espaço também.

Não é se os avanços serão adequadamente competentes para serem úteis que será o melhor teste para a IA. O verdadeiro desafio será garantir a sua adoção na prática clínica diária.

Para que ocorra uma ampla recepção, as estruturas de IA devem ser:

• Educado para clínicos
• Apoiado por reguladores
• Trabalhe da mesma maneira
• Atualizado ao longo do tempo no campo
• Coordenado com estruturas de EHR
• Pago pelas associações públicas ou privadas
• Normalizado em um grau adequado do que produtos comparáveis

Essas dificuldades acabarão por passar. No entanto, eles levarão muito mais tempo para serem executados, pois dependem da maturidade geral da tecnologia.

Da mesma forma, parece ser progressivamente evidente que as estruturas de IA não suplantarão os clínicos humanos em uma escala mais ampla. Em vez disso, eles ampliarão seus esforços para se concentrar melhor nos pacientes.

Depois de algum tempo, os clínicos humanos podem avançar para projetos de trabalho que se baseiam em habilidades humanas interessantes, como compaixão e persuasão.

Aqui estão 3 implementações de iniciativas de IA que poderemos ver na área da saúde em breve:

I. Cirurgias robóticas

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A inteligência artificial e os robôs cooperativos mudarão os procedimentos médicos em relação à sua velocidade e capacidade ao fazer cortes delicados. Como os robôs não se cansam, a questão da exaustão em cirurgias extensas e vitais não é um problema .

As máquinas de IA têm a capacidade de utilizar informações de tarefas anteriores para promover novos procedimentos cirúrgicos. A precisão dessas máquinas diminui a chance de quaisquer sacudidelas acidentais e tremores no meio do procedimento .

II. Cuidados preditivos de IA

A inteligência artificial e a inteligência preditiva nos ajudarão a entender as várias variáveis ​​em nossas vidas que afetam nosso bem-estar .

Não se trata apenas de quando podemos pegar o vírus da temporada ou quais doenças adquirimos. Será sobre as coisas que se conectam com onde moramos, o que comemos, onde trabalhamos e quais são os níveis de contaminação do ar nas proximidades. Na verdade, vai um passo além e considera como estão nossas finanças e se estamos tão profundamente endividados que tentar evitar a falência está nos levando a perder nossa sanidade.

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As estruturas de assistência médica adivinharão quando um indivíduo corre o risco de promover uma doença constante. Com base nessas previsões, eles recomendarão medidas de proteção antes que piore . Esse avanço terá sucesso a ponto de diminuir as taxas de diabetes, insuficiência cardiovascular congestiva e DPOC.

III. Hospitais em rede

Com os cuidados preditivos vem mais um avanço relacionado aos hospitais e clínicas. Essas instituições deixarão de ser grandes estruturas que cobrem uma ampla gama de doenças.

Em vez disso, eles divulgarão todos os recursos para cuidar dos doentes intensos , enquanto os menos críticos poderão ser tratados por meio de abordagens mais modestas.

Esses locais serão conectados em uma única rede digital. Os centros de comando centralizados podem dissecar informações clínicas e de localização para rastrear a oferta e a demanda em toda a rede.

Além de utilizar a IA para detectar pacientes em risco de piora, esse método também pode eliminar gargalos no sistema. Ele pode garantir que os pacientes sejam direcionados para onde podem ser melhor atendidos. Da mesma forma, especialistas em serviços médicos serão enviados para áreas onde seus serviços são mais necessários.

A utilização de IA pode conectar melhor hospitais e organizações de saúde a uma rede centralizada. Está definido para se tornar a solução de fato para ajudar todas as partes interessadas a trabalhar melhor em equipe.

Conclusão

A IA na área da saúde não é um cenário definido para implementação futura, mas já é amplamente utilizada hoje. Juntamente com profissionais médicos e serviços de saúde, a IA e suas redes neurais de big data têm o potencial de revolucionar o setor.

Com melhor rede, cirurgias robóticas e cuidados preditivos, a IA tem um futuro brilhante no setor médico.

Esperamos que o post tenha sido uma leitura perspicaz sobre a IA e como ela pode continuar sendo benéfica na área da saúde.

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