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.
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 suporte 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. Em 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 perder.
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 a COVID-19 pacientes.
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 clínicos 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 humanos, a IA nunca precisa dormir. Modelos de aprendizado de máquina poderiam ser usados para observar os sinais vitais de pacientes recebendo cuidados críticos e alertar os médicos se determinados fatores de risco aumentarem. Enquanto dispositivos médicos, como monitores cardíacos, podem monitorar 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 preditivo para bebês prematuros que é 75% preciso na detecção de sepse grave.
Tratamento personalizado de doenças
A medicina de precisão pode se tornar mais fácil de atender com assistência de IA virtual. Como os modelos de IA podem aprender e reter preferências, a IA tem o potencial de fornecer recomendações personalizadas em tempo real aos pacientes, o tempo todo. Em vez de ter que repetir informações com uma nova pessoa a cada vez, um sistema de saúde poderia oferecer aos pacientes acesso ininterrupto a um assistente virtual com inteligência artificial que pudesse responder a perguntas com base no histórico médico, nas preferências e nas necessidades pessoais do paciente.
IA em imagens médicas
A IA já está desempenhando um papel proeminente na imagem médica. Pesquisas indicaram que a IA alimentada por neural networks 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, detectando partes vitais do histórico de um paciente e apresentando as imagens relevantes a eles.
Eficiência do ensaio clínico
É gasto muito tempo 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, proporcionando uma busca mais rápida e inteligente de códigos médicos. Dois clientes da IBM Watson Health descobriram recentemente que, com a IA, 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 caras do desenvolvimento de medicamentos. A IA pode ajudar a reduzir os custos de desenvolvimento de novos medicamentos principalmente de duas maneiras: criando melhores designs de medicamentos e encontrando novas combinações promissoras de medicamentos. Com a IA, muitos dos desafios de big data enfrentados pelo setor de ciências da vida podem 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, oferecendo aos clínicos 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 do paciente. Uma revisão sistêmica recente (link externo ao ibm.com) de 53 estudos revisados por pares que examinam o impacto da IA na segurança do paciente descobriu que ferramentas de suporte à decisão baseadas em IA podem ajudar a melhorar a detecção de erros e o gerenciamento de medicamentos.
Existem muitas maneiras potenciais 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 suporte 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 informação. Por exemplo, se uma nota clínica incluir uma lista dos medicamentos atuais de um paciente juntamente com um novo medicamento recomendado pelo fornecedor, um algoritmo de IA bem treinado pode usar o processamento de linguagem natural para identificar quais medicamentos pertencem ao histórico médico do paciente.
Organize experiências de pacientes que superem as expectativas. Utilize os chatbots de assistência médica do watsonx Assistant AI para concentrar a atenção de profissionais médicos qualificados e capacitar os pacientes a se ajudarem rapidamente com consultas simples.
A inteligência artificial está sendo utilizada para tudo, desde responder perguntas de pacientes até ajudar em cirurgias e desenvolver novos medicamentos.
Saiba como a IA pode ajudar a lidar com disparidades nos resultados de saúde que foram reconhecidas e persistirem por décadas.