O que é inteligência artificial na medicina?
Inteligência artificial na medicina é o uso de modelos de aprendizado de máquina para ajudar a processar dados médicos e fornecer aos profissionais médicos insights importantes, melhorando os resultados de saúde e as experiências dos pacientes.
Como a inteligência artificial é usada na medicina?
Graças aos recentes avanços na ciência da computação e na informática, a inteligência artificial (IA) está rapidamente se tornando parte integrante da área da saúde moderna. Algoritmos de IA e outras aplicações impulsionadas por IA estão sendo usados para auxiliar profissionais médicos em ambientes clínicos e em pesquisas em andamento.
Atualmente, as funções mais comuns da IA em ambientes médicos são o apoio à decisão clínica e a análise de imagens. As ferramentas de apoio à decisão clínica ajudam os provedores a tomar decisões sobre tratamentos, medicamentos, saúde mental e outras necessidades do paciente, fornecendo a eles acesso rápido a informações ou pesquisas relevantes para o paciente. Na geração de imagens médicas, as ferramentas de IA estão sendo usadas para analisar tomografias computadorizadas, raios-x, ressonâncias magnéticas e outras imagens em busca de lesões ou outras descobertas que um radiologista humano possa deixar passar.
Os desafios que a pandemia de COVID-19 criou para muitos sistemas de saúde também levaram muitas organizações de saúde em todo o mundo a começar a testar em campo novas tecnologias baseadas em IA, como algoritmos projetados para ajudar a monitorar pacientes e ferramentas impulsionadas por IA para rastrear pacientes de COVID-19.
A pesquisa e os resultados desses testes ainda estão sendo coletados, e os padrões gerais para o uso da IA na medicina ainda estão sendo definidos. No entanto, as oportunidades para a IA beneficiar médicos, pesquisadores e os pacientes que eles atendem estão aumentando constantemente. Neste ponto, há poucas dúvidas de que a IA se tornará uma parte central dos sistemas de saúde digital que moldam e apoiam a medicina moderna.
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Há inúmeras maneiras pelas quais a IA pode impactar positivamente a prática da medicina, seja acelerando o ritmo da pesquisa ou ajudando os médicos a tomar melhores decisões.
Aqui estão alguns exemplos de como a IA pode ser usada:
IA na detecção e diagnóstico de doenças
Ao contrário dos seres humanos, a IA nunca precisa dormir. Modelos de aprendizado de máquina podem ser usados para observar os sinais vitais de pacientes que recebem cuidados críticos e alertar os médicos se certos fatores de risco aumentarem. Embora dispositivos médicos, como monitores cardíacos, possam rastrear sinais vitais, a IA pode coletar os dados desses dispositivos e procurar condições mais complexas, como sepse. Um cliente da IBM desenvolveu um modelo de IA preditiva para bebês prematuros com 75% de precisão na detecção de sepse grave.
Tratamento personalizado de doenças
Pode ser mais fácil apoiar a medicina de precisão com assistência virtual por IA. Como os modelos de IA podem aprender e reter preferências, a IA tem o potencial de fornecer recomendações personalizadas em tempo real para pacientes 24 horas por dia. Em vez de ter que repetir informações com uma nova pessoa a cada vez, um sistema de saúde pode oferecer aos pacientes acesso 24 horas por dia a um assistente virtual impulsionado por IA que pode responder a perguntas com base no histórico médico, preferências e necessidades pessoais do paciente.
IA na geração de imagens médicas
A IA já está desempenhando um papel proeminente na geração de imagens médicas. Pesquisas indicaram que a IA impulsionada por redes neurais artificiais pode ser tão eficaz quanto radiologistas humanos na detecção de sinais de câncer de mama, bem como outras condições. Além de ajudar os clínicos a identificar sinais precoces de doenças, a IA também pode ajudar a tornar o número impressionante de imagens médicas que os clínicos precisam monitorar mais administrável, ao detectar partes vitais do histórico de um paciente e apresentar as imagens relevantes a elas.
Eficiência de ensaios clínicos
Muito tempo é gasto durante os ensaios clínicos atribuindo códigos médicos aos resultados dos pacientes e atualizando os conjuntos de dados relevantes. A IA pode ajudar a acelerar esse processo, ao fornecer uma pesquisa mais rápida e inteligente por códigos médicos. Dois clientes do IBM Watson Health descobriram recentemente que, com a IA, eles poderiam reduzir o número de pesquisas de códigos médicos em mais de 70%
.Desenvolvimento acelerado de medicamentos
A descoberta de medicamentos costuma ser uma das partes mais longas e mais caras do desenvolvimento de medicamentos. A IA poderia ajudar a reduzir os custos do desenvolvimento de novos medicamentos principalmente de duas maneiras: criando melhores projetos de medicamentos e encontrando novas combinações de medicamentos promissoras. Com a IA, muitos dos desafios de big data enfrentados pelo setor de ciências biológicas poderiam ser superados.
Integrar a IA médica aos fluxos de trabalho dos médicos pode dar aos provedores um contexto valioso enquanto tomam decisões sobre os cuidados. Um algoritmo de aprendizado de máquina treinado pode ajudar a reduzir o tempo de pesquisa, ao oferecer aos médicos resultados de pesquisa valiosos com insights baseados em evidências sobre tratamentos e procedimentos enquanto o paciente ainda está no quarto com eles.
Há algumas evidências de que a IA pode ajudar a melhorar a segurança dos pacientes. Uma revisão sistêmica recente de 53 estudos revisados por pares que examinam o impacto da IA na segurança dos pacientes descobriu que as ferramentas de apoio às decisões impulsionadas por IA podem ajudar a melhorar a detecção de erros e a administração de medicamentos.
Existem muitas possíveis maneiras pelas quais a IA pode reduzir custos em todo o setor de saúde. Algumas das oportunidades mais promissoras incluem a redução de erros de medicação, assistência médica virtual personalizada, prevenção de fraudes e apoio a fluxos de trabalho administrativos e clínicos mais eficientes.
Muitos pacientes pensam em perguntas fora do horário comercial normal. A IA pode ajudar a fornecer suporte 24 horas por dia por meio de chatbots que podem responder a perguntas básicas e fornecer recursos aos pacientes quando o consultório do provedor não estiver aberto. A IA também poderia ser usada para fazer a triagem de perguntas e sinalizar informações para análise posterior, o que poderia ajudar a alertar os provedores sobre mudanças na saúde que precisam de atenção adicional.
Uma grande vantagem do deep learning é que os algoritmos de IA podem usar o contexto para distinguir entre diferentes tipos de informações. Por exemplo, se uma nota clínica incluir uma lista dos medicamentos atuais de um paciente juntamente com um novo medicamento recomendado pelo provedor, um algoritmo de IA bem treinado pode usar o processamento de linguagem natural para identificar quais medicamentos pertencem ao histórico médico do paciente.