Você está por dentro de uma das principais discussões que tem ganhado cada vez mais força na área da saúde? A tecnologia já é uma realidade e uma forte aliada comprovada por números.
Não é de hoje que a tecnologia é aplicada à área da saúde, e, naturalmente, o setor acompanha as inovações em busca de novidades e funcionalidades que, quando aplicadas, trazem inúmeros benefícios para gestores de consultórios e clínicas, assim como profissionais da recepção.
Nos últimos tempos, o mercado está de olho no uso da inteligência artificial na saúde.
Essa atenção tem fundamento, afinal, o impacto das IAs já é sentido - de maneira positiva - em outros segmentos, como indústria e varejo. Inclusive, o setor de saúde já é o que mais investe em IAs.
Segundo um estudo da Universidade de Stanford, a iniciativa privada investiu US$11,3 bilhões em inovação e pesquisa com IA para a medicina durante o ano de 2021.
Trata-se de um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Nos últimos 5 anos contemplados pela pesquisa, os recursos destinados para o desenvolvimento da Inteligência Artificial na saúde totalizaram US$28,9 bilhões.
Mas, afinal, por que todos os olhares estão voltados à IA? Quais os benefícios e possibilidades dessa tecnologia aplicada na saúde? Como superar seus desafios éticos e regulatórios? Quais ferramentas já se destacam no mercado clínico atual?
Nos próximos tópicos, vamos abordar mais detalhes sobre:
- O que é Inteligência Artificial na saúde e como surgiu?
- Principais benefícios de aplicar IA na área da saúde
- Tecnologia e sucesso: profissionais da saúde que apostaram na tecnologia
O que é Inteligência Artificial na saúde e como surgiu?
A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que tem como objetivo desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Isso envolve desde atividades mais simples, como seguir um script de diálogo, até as mais complexas, como realizar cálculos matemáticos e organizar processos.
Em linhas gerais, uma inteligência artificial busca simular ações humanas e maximizar a capacidade de execução delas.
Com algoritmos e processamento de dados, os desenvolvedores encontram meios para criar aplicações com habilidade para aprender, raciocinar, identificar padrões, tomar decisões e até resolver problemas.
Primeiras Experiências
A história da IA remonta aos anos de 1950, quando as primeiras tentativas de programação com as características citadas acima foram feitas em contextos acadêmicos.
Nesse cenário, podemos afirmar que a Inteligência Artificial na saúde surgiu de maneira precoce. Isso porque, já nos anos 1960 e 1970 surgiram os primeiros sistemas de IA voltados para a medicina.
Os protótipos pioneiros foram o Dendral e o MYCIN. O primeiro, desenvolvido na Universidade de Stanford, analisava dados espectrográficos para deduzir a estrutura molecular de substâncias. Já o segundo, criado em 1972, focava no diagnóstico de infecções sanguíneas.
Salto de popularidade
À medida que a computação evoluiu nas décadas de 1980 e 1990, os estudos de aplicabilidade da inteligência artificial na saúde e em outros setores também avançou. Entretanto, não com a mesma visibilidade dos dias de hoje.
Na verdade, a popularização dessa tecnologia para o grande público só aconteceu em 1997, quando o campeão mundial de xadrez Gary Kasparov enfrentou o computador Deep Blue (desenvolvido pela IBM) em uma partida e foi derrotado.
Em 2007, a IBM também apresentou o Watson, que foi batizado como Supercomputador com Inteligência Cognitiva.
Sua capacidade de compreender a linguagem natural das pessoas e de responder perguntas complexas fez dele uma “IA popstar”, que foi utilizada em game shows para desafiar humanos em jogos de perguntas e respostas.
Avanços contínuos
Falando especificamente da Inteligência Artificial na saúde, aconteceu um crescimento exponencial na era do Big Data.
A disponibilidade de grandes volumes de dados encontrou nos algoritmos de Machine Learning (que é uma das vertentes de IA) o canal ideal para revolucionar a gestão de informações e a tomada de decisão dentro de um setor fundamental da sociedade.
No cenário brasileiro, em 2018, o Hospital Sírio Libanês em São Paulo começou a usar IA para mapear nódulos pulmonares em exames. O foco é identificar pacientes com maior risco de desenvolver câncer de pulmão.
Hoje, a IA é usada em diversas aplicações na saúde. Veja alguns exemplos de atividades que estão sendo impactadas:
- Diagnóstico e monitoramento dos pacientes;
- Personalização de tratamentos;
- Descobertas de novas formas de combate às patologias;
- Treinamentos de profissionais
Confira o próximo tópico para compreender melhor algumas dessas iniciativas.
Principais benefícios de aplicar IA na área da saúde
A inteligência artificial na saúde tem um papel transformador. Ela está revolucionando a forma como os profissionais de saúde abordam o diagnóstico, tratamento e cuidados com os pacientes.
Desde a qualificação dos profissionais, passando pelos processos de diagnóstico, monitoramento e pesquisa, a IA se destaca por tornar as práticas clínicas ainda mais precisas, personalizadas e eficientes.
Abaixo, elaboramos um breve panorama para você entender os principais benefícios e possibilidades. Confira:
Diagnóstico auxiliado por IA
A inteligência artificial na saúde tem se destacado no diagnóstico médico. Isso se deve à capacidade de processamento e análise de grandes volumes de informações e de imagens em um curto espaço de tempo.
Para isso, algoritmos são treinados com enormes conjuntos de exames para gerar os padrões de análise.
Feito isso, a IA aplica seu aprendizado ao conferir novos exames e os programadores analisam a performance de identificação de padrões e também de outras características que às vezes podem passar despercebidas aos olhos humanos.
Essa evolução é particularmente valiosa para especialidades como radiologia. Porém, o potencial para encontrar lesões, tumores e outras anormalidades em exames de imagem pode ser aproveitado por todos os campos da medicina que fazem uso desses procedimentos.
Além da precisão no diagnóstico, a velocidade de conclusão sobre um caso também é bastante vantajosa para a medicina e para os próprios pacientes, que poderão iniciar os tratamentos em menos tempo, o que aumenta as chances de sucesso.
De acordo com uma publicação recente da Revista Brasileira de Educação Médica, as duas tecnologias que atualmente mais se destacam no diagnóstico de doenças são as plataformas Watson Health da IBM e o Deep Mind da Google.
A primeira é capaz de auxiliar na identificação da retinopatia diabética. Para isso, ela analisa um banco de dados oftalmológico com mais de 35 mil imagens de retina.
Já o segundo exemplo é um supercomputador capaz de identificar sinais de melanoma. De acordo com os dados publicados pelo estudo, sua precisão é 5,5% maior do que a apresentada por dermatologistas humanos.
Medicina personalizada e tratamento
A medicina personalizada é uma abordagem inovadora. Ela leva em consideração as características individuais de cada paciente para determinar o tratamento mais adequado.
Nesse processo, a inteligência artificial na saúde tem um papel fundamental. Isso porque seus algoritmos conseguem analisar dados genéticos, históricos médicos e informações sobre o estilo de vida do paciente. A partir disso, é possível criar uma jornada do paciente ainda mais personalizada.
Com base nesse perfil, os profissionais da saúde podem selecionar os tratamentos mais eficazes, evitando procedimentos generalistas ou que oferecem resultados pouco benéficos e que podem causar efeitos colaterais desnecessários.
Também é importante destacar que sistemas amplamente utilizados por médicos e profissionais de saúde atualmente, como a Doctoralia, têm um papel significativo no avanço da personalização dos atendimentos e tratamentos. Além de trazerem grandes avanços para o dia a dia e resultados do consultório.
Afinal, essas plataformas têm funcionalidades como prontuários eletrônicos, que armazenam informações detalhadas sobre os pacientes de forma segura e eficiente. Eles registram históricos médicos, resultados de exames, prescrições e outros dados relevantes.
Com a IA, esses prontuários podem ser enriquecidos com análises e insights automáticos, o que facilita a identificação de tendências de saúde específicas de cada paciente.
O mesmo vale para a Telemedicina. Ela possui impactos de grande importância na saúde personalizada justamente por permitir consultas remotas e o acompanhamento contínuo dos pacientes.
Com a ajuda da IA, os profissionais podem acessar dados de pacientes em tempo real durante consultas virtuais. Isso inclui informações sobre a adesão ao tratamento, sintomas relatados e até dados biométricos obtidos por wearables (como smartwatches).
A IA pode analisar esses dados para ajudar profissionais na calibragem dos tratamentos, sempre levando em consideração as necessidades individuais do paciente.
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Treinamento médico
A inteligência artificial na saúde também está transformando a educação e o treinamento dos profissionais de saúde.
Uma possibilidade é utilizar a IA para gerar casos hipotéticos de diversas condições médicas. A partir de dados reais, é possível criar simulações para testar os conhecimentos e a experiência dos profissionais e avaliar a assertividade de seus procedimentos usando como base casos legítimos.
Indo além desse tipo de aplicação, a própria ascensão do metaverso deverá ser influenciada pela IA e impactar na qualificação dos especialistas.
Plataformas de simulação alimentadas por IA irão permitir que estudantes de medicina pratiquem procedimentos complexos em ambientes virtuais. Essas simulações são altamente realistas e permitem que os aprendizes cometam erros sem consequências graves.
Assim, eles poderão aprimorar suas habilidades e enfrentar cenários desafiadores em um ambiente controlado, sem riscos para os pacientes. Isso contribui para a formação de profissionais mais competentes, experientes e confiantes.
De acordo com o levantamento “Accenture Digital Health Technology Vision 2022“, 80% dos executivos de saúde reconhecem que a realidade virtual terá impactos significativos na área da saúde e que a IA será parte importante desse processo.
Portanto, os investimentos nas aplicações citadas só tendem a crescer e a influenciar a formação médica em um futuro próximo.
Descoberta de medicamentos
A descoberta de novos medicamentos é um processo longo e caro. As IAs estão ajudando a tornar o desenvolvimento farmacêutico mais ágil e viável ao analisar grandes bancos de dados de compostos químicos e identificar moléculas promissoras que podem ser testadas em novas drogas.
Além disso, sistemas dotados de IA podem prever como essas moléculas interagem com proteínas e células no corpo, o que é fundamental para entender sua eficácia e segurança.
Isso reduz significativamente o tempo para desenvolver novos tratamentos e pode levar a terapias mais eficazes para uma variedade de doenças. Os maiores beneficiados são os pacientes, independentemente das suas condições médicas.
O principal exemplo dessa aplicação da inteligência artificial na saúde está descrito no estudo publicado no periódico científico Proceedings of National Academy of Sciences (PNAS).
Pesquisadores do MIT e da Universidade Tufts dos EUA desenvolveram o ConPLex, um modelo de IA que analisa sequências de aminoácidos em proteínas para identificar interações com possíveis medicamentos.
Ele foi desenvolvido para superar o enorme desafio que é selecionar os compostos certos entre milhares descritos em bancos de dados.
O ConPLex supera limitações anteriores, representando sequências de aminoácidos numericamente. Isso o permite antecipar interações entre proteínas e candidatos a medicamentos.
O sistema é capaz de rastrear mais de 100 milhões de compostos em um único dia. Trata-se de um nível de eficiência sem precedentes nos estudos farmacológicos.
Além disso, o modelo foi treinado para distinguir compostos reais de impostores. Isso contribui ainda mais para a redução no custo de descoberta de novos medicamentos e no aumento das taxas de sucesso.
Monitoramento de pacientes
Por fim, a inteligência artificial na saúde também está sendo usada para monitorar pacientes. Isso é feito especialmente com aqueles que têm condições crônicas.
Dispositivos médicos conectados - como wearables e sensores - coletam informações biomédicas ( frequência cardíaca, pressão arterial, níveis de glicose etc) e as enviam para sistemas de IA.
Esses sistemas podem detectar padrões e anomalias nos dados, alertando os profissionais de saúde sobre mudanças críticas no estado do paciente.
Isso permite intervenções mais rápidas e pode prevenir complicações graves. Além disso, ajuda os pacientes a gerenciar suas condições de forma mais eficaz, melhorando sua qualidade de vida.
Um destaque nesse tipo de aplicação está no Brasil. Trata-se do sistema utilizado pelo Hospital de Caridade São Vicente de Paulo, de Jundiaí (SP).
Por meio da inteligência artificial, os médicos conseguem analisar o histórico completo de cada paciente, compará-lo aos padrões presentes no banco de dados e emitir alertas caso exista risco de complicações.
Em uma matéria do G1, os criadores da ferramenta afirmaram que a IA reduziu o tempo de interação em até 10%. Já a mortalidade caiu em até 25%. Os dados consideraram o total de 1.455 pacientes monitorados pela inteligência artificial.
Desafios éticos e regulatórios
A crescente integração da inteligência artificial na saúde traz consigo uma série de desafios éticos e regulatórios. Isso exige plena atenção dos médicos e demais profissionais da área.
Enquanto a IA promove avanços significativos no diagnóstico, tratamento e cuidados com os pacientes, é fundamental que essas inovações sejam implementadas de forma ética e responsável. Confira os principais pontos de atenção:
Conformidade com a legislação
Em primeiro lugar, é essencial que as aplicações de IA na saúde estejam em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Esse fator garante a privacidade e a segurança das informações dos pacientes, estabelecendo diretrizes claras para a coleta, uso e compartilhamento de dados sensíveis.
Discriminação algorítmica
A discriminação algorítmica é um desafio crítico. Os algoritmos de IA podem ser influenciados por vieses presentes nos dados utilizados nas etapas de calibragem e treinamento.
Isso pode gerar disparidades no diagnóstico e tratamento de grupos minoritários. Portanto, é fundamental monitorar e mitigar esses vieses para garantir que a IA seja justa e equitativa em relação a todas as populações, independentemente de raça, gênero ou outros fatores.
Atuação humanizada na saúde
A IA na saúde não deve substituir a atuação humanizada dos profissionais de saúde, mas sim aprimorá-la.
Os profissionais continuam desempenhando papel fundamental na interpretação dos resultados obtidos por meio da inteligência artificial, no momento de tomar as decisões clínicas e também na comunicação com os pacientes.
A tecnologia pode fornecer informações valiosas e agilizar processos, mas a empatia e o julgamento clínico são insubstituíveis.
Gestão de dados
A gestão de dados é crucial. Com a coleta massiva de dados médicos, é necessário garantir a segurança, a integridade e o acesso adequado a esse conteúdo. Isso inclui a criação de protocolos de segurança robustos, bem como a definição de padrões para interoperabilidade de sistemas e compartilhamento seguro de informações.
Papel dos profissionais de saúde
Os profissionais de saúde desempenham um papel vital na implementação ética da IA. Eles devem ser treinados para entender as capacidades e limitações da tecnologia, bem como para tomar decisões com base nas informações fornecidas por ela.
Além disso, devem estar atentos à ética e aos aspectos humanos em um campo tão sensível quanto a saúde.
Educação contínua
A IA na saúde está em constante evolução, e os profissionais precisam de educação contínua para se manterem atualizados.
Isso envolve não apenas a compreensão das novas tecnologias, mas também a ética em torno de seu uso. Isso garante que os profissionais estejam preparados para tomar decisões coerentes em um ambiente de rápidas mudanças.
Parceiros estratégicos
As parcerias estratégicas são vitais para garantir a confiabilidade da tecnologia aplicada à saúde, preservar a relação humanizada com os pacientes e proteger seus dados sensíveis.
Para te auxiliar nesse processo, a Doctoralia atua em plena conformidade com a LGPD, possui servidor AWS (mais confiável do mundo), criptografia SSL (mesma usada por bancos) e certificação SBIS v5.2 (nível de segurança mais elevado do setor).
Tecnologia e sucesso: profissionais da saúde que apostaram na tecnologia da Doctoralia
Muito além da segurança robusta e dos demais recursos que citamos anteriormente - como o prontuário eletrônico e a Telemedicina - a Doctoralia ainda oferece uma série de funcionalidades capazes de estreitar a sua relação com a tecnologia.
Nossos recursos de agenda, por exemplo, tornam a gestão do consultório muito mais eficiente e ainda enriquecem a experiência dos pacientes:
“Antes precisava de muitas informações para concluir um agendamento. Agora só precisamos de dados simples. Como na clínica tem muitos médicos, essa facilidade ajuda muito. Consigo fazer 10-15 agendamentos em questão de minutos”
Giselle - Port Vitta & Kids
“Os lembretes de consulta são ótimos, uma das melhores funcionalidades. Como eu faço tudo, muitas vezes ficava sem tempo para fazer esses retornos, mas o lembrete ajudou muito.”
Ulises González Mejías - Med Total
Somado às ferramentas de gestão telefônica, esse tipo de recurso pode economizar até 10 horas semanais de tarefas operacionais no seu negócio.
Além disso, nossas pesquisas internas provaram que é possível reduzir o volume de ligações em até 40% e automatizar a confirmação de consultas em 35%.
Esse fluxo ágil de demandas permite uma redução de 25% na quantidade de tarefas executadas manualmente.
“Sinceramente, foi uma das melhores decisões que já tomamos até hoje. De marketing, ferramentas, suporte, tudo."
Ulises Júnior - Administrador da Med Total
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