Como a inteligência artificial está tornando o setor de saúde inteligente?

A inteligência artificial (IA) está impulsionando grandes melhorias e inovações no setor de saúde. Está acelerando os avanços na pesquisa e descoberta de medicamentos e permitindo diagnósticos melhores e mais rápidos.

O surto da pandemia de Covid-19 levou ainda mais o setor de saúde a adotar ativamente essa tecnologia moderna.

A IA na área da saúde pode ser extremamente benéfica tanto para os provedores quanto para os pacientes quando usada nas seguintes áreas – melhoria do atendimento, gerenciamento de doenças crônicas, identificação precoce de riscos e automação e otimização do fluxo de trabalho.

Neste artigo, analisaremos detalhadamente a inteligência artificial para ter uma ideia de como a IA é usada na saúde e como a tecnologia moldará o setor no futuro próximo.

Vamos começar.

Como a IA está transformando o setor de saúde

Desde fazer um diagnóstico preciso até maximizar a eficiência do hospital, a IA provou ser uma benção para o setor de saúde. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA está revolucionando o setor de saúde e conduzindo-o para a transformação digital para interagir melhor com os usuários e gerar mais receita.

1. Oferecendo cirurgia assistida por robô

É uma das aplicações mais comuns da IA ​​na área da saúde. A IA e os robôs colaborativos revolucionaram as cirurgias em termos de velocidade e precisão. Esses sistemas podem realizar procedimentos cirúrgicos complexos com riscos reduzidos de efeitos colaterais, perda de sangue ou dor. Da mesma forma, a recuperação pós-operatória é mais rápida e fácil.

Por exemplo, o Centro Médico da Universidade de Maastricht tem utilizado um robô alimentado por IA para suturar pequenos vasos sanguíneos, alguns com espessura não superior a 0,03 milímetros.
Usando a IA na medicina e na saúde, profissionais e cirurgiões obtêm acesso a informações e insights em tempo real sobre a condição de saúde atual de um paciente. Essas informações apoiadas por IA permitem que os profissionais de saúde tomem decisões rápidas e inteligentes antes, durante e após os procedimentos para garantir os melhores resultados.

2. Detecção de fraude

O Departamento de Justiça dos EUA afirma que 3% dos pedidos de assistência médica no país são fraudulentos. Isso se traduz em cem bilhões de dólares perdidos anualmente. Usando a IA, o setor de saúde pode detectar reivindicações inválidas antes de serem pagas e ajudar a acelerar o processamento, aprovação e pagamento de válidas. Além de detectar fraudes de seguros, a IA também impede que dados de pacientes sejam roubados.

Os principais provedores de serviços de saúde, como a Harvard Pilgrim Health, estão adotando a IA para erradicar a fraude na saúde. Eles estão usando sistemas de detecção de fraude baseados em IA para identificar reclamações e detectar comportamentos suspeitos.

3. Apoiar as decisões clínicas

A inteligência artificial na área da saúde está mudando a maneira como os provedores clínicos tomam suas decisões. A IA fornece dados aos provedores para auxiliar no diagnóstico, planejamento de tratamento e gestão da saúde da população. A tecnologia também é usada para apoiar decisões em especialidades com uso intensivo de dados, como oftalmologia, radiologia e patologia. Pode até ser possível executar certas tarefas de forma autônoma usando IA em um futuro próximo.

A IA, com processamento de linguagem natural , também pode ajudar a traduzir notas clínicas em EHRs. Isso significa que um médico só precisa inserir os dados uma vez.

4. Auxiliar em trabalhos repetitivos

A saúde está agora se movendo para o mundo dos assistentes cognitivos que vêm com raciocínio, capacidades analíticas e uma gama completa de conhecimentos médicos. O recém-lançado algoritmo , Medical Sieve, tem se afirmado qualificado para auxiliar nas decisões relacionadas à cardiologia e à radiologia.

O assistente de saúde cognitiva analisa as imagens de radiologia para detectar e detectar problemas mais rapidamente e com mais confiabilidade.

Medical Sieve é ​​um dos muitos exemplos de inteligência artificial na área da saúde. Existem outras tecnologias também, como o Enlitic, que visam misturar aprendizado profundo com dados médicos para auxiliar em diagnósticos avançados e melhorar os resultados dos pacientes.

5. Alteração de consultas online e presenciais

O Babylon App é um exemplo prático de como a IA pode mudar as consultas médicas. O aplicativo oferece consultas médicas e serviços de saúde online. O aplicativo fornece conselhos médicos de IA com base no histórico médico de um paciente e no conhecimento médico disponível.

Esses aplicativos baseados em IA funcionam de uma maneira que os usuários só precisam relatar os sintomas de sua doença e o aplicativo verifica os sintomas no banco de dados das doenças usando o método de reconhecimento de fala. Então, depois de anotar a história do paciente e suas circunstâncias, eles oferecem um curso de ação que o paciente deve tomar.

A crescente popularidade e necessidade de aplicativos de saúde que armazenam dados e geram relatórios com base na tecnologia de IA são visíveis pelo fato de que mais de 54% dos usuários de aplicativos mHealth estão dispostos a se envolver com IA e robótica para suas necessidades de consulta médica.

Aplicativos como esses, quando desenvolvidos corretamente com a ajuda de uma empresa de desenvolvimento de software de saúde , não apenas ajudam os pacientes a gerenciar sua saúde, mas também ajudam a diminuir a multidão na sala de espera e o tempo de espera.

6. Gestão de Medicamentos e Assistência à Saúde

Sense.ly, uma startup médica desenvolveu a primeira enfermeira digital do mundo, Molly. A enfermeira virtual tem um rosto amigável e vem com uma voz agradável e seu único objetivo é monitorar a condição e o tratamento dos pacientes. O aplicativo móvel usa aprendizado de máquina para dar suporte a pacientes com condições crônicas durante as consultas médicas.

O aplicativo oferece monitoramento e acompanhamento testados e personalizados, com foco em doenças crônicas.

Estar presente para informar os pacientes quando tomar os medicamentos e depois monitorar se o fez, tornou a IA na medicina uma tecnologia muito importante quando se trata de Assistência à Saúde e Gestão de Medicamentos.

7. Criação de Medicamentos

A criação de produtos farmacêuticos usando ensaios clínicos pode levar mais de uma década e até custar bilhões. A introdução da IA ​​na criação de medicamentos não apenas torna o processo mais rápido, mas também extremamente econômico .

A Atomwise é uma dessas redes que faz uso de supercomputadores, que erradicam a terapia dos bancos de dados da estrutura molecular. Em 2015 , a Atomwise usou sua tecnologia de IA para descobrir os medicamentos existentes no mercado, que poderiam ser redesenhados para o tratamento do vírus Ebola e encontraram dois medicamentos que poderiam ajudar a resolver a epidemia. A análise que levaria anos aconteceu em um dia por meio da tecnologia Atomwise AI.

8. Medicina de Precisão

A IA na medicina tem um grande impacto na genômica e na genética. A IA ajuda a identificar padrões em grandes conjuntos de dados contendo registros médicos e informações genéticas, que ajudam a procurar links para doenças e mutações.

No futuro próximo, a IA poderá dizer aos médicos o que acontece na célula quando um DNA é alterado por variação genética, seja terapeuticamente ou naturalmente.

9. Análise de um Sistema de Saúde

Com cada vez mais faturas de saúde se tornando digitais, todos os dados relacionados ao médico, ao tratamento e ao estabelecimento médico podem ser facilmente recuperados. Com a mineração de dados , os hospitais podem gerar relatórios sobre os erros que estão cometendo continuamente no tratamento de um determinado tipo de condição, para ajudar a melhorar e até evitar internações desnecessárias de pacientes, sempre que necessário.

Uma empresa na Holanda , a Zorgprisma Publiek, vem analisando as faturas compartilhadas pelos hospitais e usando a tecnologia Watson para minerar os dados coletados.

10. Automatizando o diagnóstico por imagem

Os recursos de visão computacional da IA ​​beneficiam muito o setor de saúde. Hospitais e clínicas usam a IA para reconhecer anormalidades em diferentes tipos de imagens médicas como tomografia computadorizada ou exames radiológicos. O reconhecimento de imagem auxilia os médicos no diagnóstico de tumores, infecções renais e hepáticas, melhorando o prognóstico do câncer e muito mais.

O melhor exemplo de percepção visual com inteligência artificial é a ferramenta usada no Hospital Universitário UVA. Utilizando algoritmos de ML , a ferramenta analisa imagens de biópsia de crianças para distinguir entre enteropatia ambiental e doença celíaca, fazendo isso com a mesma confiabilidade que os médicos fazem.

Agora que vimos como a IA está transformando a saúde na forma de imensos benefícios e aplicativos , vamos mergulhar nos diferentes tipos de tecnologias de IA relevantes para o setor de saúde.

Tipos de IA na área da saúde

A inteligência artificial na área da saúde é uma coleção de muitas tecnologias. A maioria dessas tecnologias tem relevância imediata para o campo da saúde, mas as tarefas e processos que suportam podem ser diferentes. Algumas das importantes tecnologias de IA foram descritas abaixo:

1. Aprendizado de máquina

É uma das formas comuns de inteligência artificial em hospitais e serviços de saúde. O aprendizado de máquina se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão. Na área da saúde, a aplicação mais comum do aprendizado de ML é a medicina de precisão. Ele prevê quais procedimentos de tratamento provavelmente serão bem-sucedidos com os pacientes com base nos vários atributos e tratamento do paciente. A grande maioria das aplicações de medicina de precisão e aprendizado de máquina requer um conjunto de dados de treinamento para o qual o resultado final é conhecido. Isso é chamado de aprendizado supervisionado.

A forma mais complexa de aprendizado de máquina envolve aprendizado profundo ou modelos de rede neural com muitos níveis de variáveis ​​ou recursos para prever resultados. Uma aplicação comum do aprendizado profundo é o reconhecimento de lesões potencialmente cancerosas em imagens de radiologia.

[ Leia também : Estimando o tempo, o custo e os resultados de um projeto de aplicativo de ML ]

2. Processamento de linguagem natural

A PNL inclui aplicativos como análise de texto, reconhecimento de fala e outros objetivos relacionados à linguagem. Um uso comum da PNL na área da saúde envolve a criação e classificação de documentação clínica e pesquisas publicadas.

Os sistemas de PNL podem analisar notas clínicas em pacientes não estruturados, fornecendo informações incríveis sobre como melhorar os métodos, entender a qualidade e obter melhores resultados para os pacientes.

3. Automação de processos robóticos

A RPA usa tecnologias de automação que podem aprender, imitar e executar processos de negócios baseados em regras. Comparadas a outras formas de IA, elas são baratas, fáceis de programar e transparentes em suas ações. Na área da saúde, eles são usados ​​para automatizar tarefas repetitivas, como atualização de registros de pacientes ou cobrança.

4. Sistema especialista baseado em regras

Um sistema especialista baseado em regras é a forma mais simples de inteligência artificial e usa regras prescritas baseadas em conhecimento para resolver um problema. O objetivo do sistema especialista é obter conhecimento de um especialista humano e convertê-lo em uma série de regras codificadas para aplicar aos dados de entrada.

Na área da saúde, eles são amplamente empregados para fins de 'apoio à decisão clínica'. Esses sistemas baseados em regras funcionam bem até certo ponto e são fáceis de entender. Mas quando o número de regras aumenta, elas começam a entrar em conflito umas com as outras e se desfazem. No entanto, agora eles estão sendo substituídos na área da saúde por mais abordagens baseadas em dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

Desafios da IA ​​na área da saúde

A ampla implementação de tecnologias inovadoras como a IA vem com vários desafios. Da falta de dados de qualidade a problemas de segurança, existem vários desafios para o setor de saúde usando tecnologias de IA.

Então, sem mais delongas, vamos dar uma olhada neles:

Disponibilidade de dados: um dos maiores desafios dos sistemas de IA é que treiná-los requer grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo registros eletrônicos de saúde , registros de farmácias etc. complicado e menos compreensível. Isso resulta em erros e custos mais altos.

Preocupações com a privacidade: um dos principais desafios da IA para a saúde é a quantidade de dados coletados que contêm informações confidenciais que exigem a implementação de medidas de segurança adicionais. Portanto, é importante procurar o parceiro certo de desenvolvimento de software de IA que possa oferecer uma ampla variedade de opções de segurança para garantir que os dados de seus clientes sejam tratados adequadamente.

Erros e lesões: há chances de que o sistema de IA às vezes esteja errado na detecção de possíveis riscos ou tratamento. Por exemplo, se um sistema baseado em IA sugerir um medicamento errado para um paciente ou cometer um erro na localização de um tumor em um exame radiológico, isso poderá resultar em lesão do paciente ou consequências terríveis para a saúde.

Futuro da IA ​​na saúde

Na área da saúde, a IA já está mudando a experiência do paciente, como os médicos praticam a medicina e como a indústria farmacêutica opera. A jornada está apenas começando.

No futuro, a IA permitirá a próxima geração de ferramentas de rádio precisas e detalhadas o suficiente para substituir a necessidade de amostras de tecido em alguns casos. Isso pode ajudar os prestadores de serviços a definir melhor a agressividade dos cânceres e direcionar os tratamentos de forma mais adequada. A IA também está permitindo “biópsias virtuais” e avançando no campo inovador da radiômica.

Além disso, dados eletrônicos de saúde podem ajudar a destacar pacientes em risco e identificar padrões de infecção antes que eles comecem a apresentar sintomas.

Aproveitar o aprendizado de máquina e as ferramentas de IA para impulsionar essas análises pode criar alertas mais rápidos e precisos para os profissionais de saúde. A IA também pode fornecer avisos anteriores para condições como convulsões ou sepse, que geralmente exigem análise intensiva de conjuntos de dados altamente complexos.

Aproveitar a IA para pontuação de risco, suporte à decisão clínica e alerta precoce são algumas das áreas significativas de desenvolvimento para essa abordagem revolucionária. A IA dará início a uma nova era de qualidade clínica e avanços emocionantes no atendimento ao paciente.

Como a Appinventiv pode ajudar na sua jornada de IA

Como podemos ver, inteligência artificial e saúde andam de mãos dadas devido aos múltiplos benefícios que essa tecnologia oferece. Apesar dos desafios, a IA para a saúde pode produzir diagnósticos e planos de tratamento mais precisos e levar a melhores resultados gerais para os pacientes. Assim, todas as instituições de saúde devem investir em soluções de IA para oferecer experiências inovadoras e serviços de excelência aos clientes.

Na Appinventiv, trabalhamos com empresas de saúde em diferentes modelos personalizados baseados em IA e ML que ajudam a melhorar a receita, reduzir custos e oferecer uma experiência aprimorada ao cliente .

Por exemplo, ajudamos a YouCOMM a criar uma plataforma de formato de solicitação múltipla para pacientes hospitalizados se conectarem com enfermeiros em tempo real para obter ajuda médica. O sistema permite que os pacientes liguem/avisem a equipe por meio de comandos de voz e o uso de gestos de cabeça. Desde o lançamento do aplicativo, mais de 5 redes de hospitais nos EUA estão rodando na solução YouCOMM.

Caso você também esteja procurando por serviços de desenvolvimento de software de IA , entre em contato com nossos especialistas. Podemos ajudá-lo a criar e implementar IA em soluções de saúde e atender às suas necessidades da maneira mais amigável à tecnologia.