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As principais aplicações da Inteligência Artificial na Medicina.

Muito longe de ser uma perspectiva para o futuro, a Inteligência Artificial em Medicina (IAM) já é uma realidade. A ideia da Inteligência Artificial (IA) já é conhecida: gerar mecanismos ou dispositivos que, através de símbolos computacionais, consigam reproduzir a capacidade do ser humano de raciocinar, tomar decisões, resolver problemas – pensar, sendo racional.

A sua aplicabilidade na medicina já é um fato, e, através do machine learning, os sistemas de saúde digital estão cada vez mais aperfeiçoados. Mas quem espera encontrar um Jack nos consultórios de diagnóstico ainda vai ter que esperar: o simpático robô desenvolvido pela Faculdade de Medicina Jichi, no Japão, ainda está em fase de testes. Por enquanto a IAM está nos computadores, como os conhecemos, mas com tecnologia cognitiva – a mesma que indica um caminho nos aplicativos de rota via satélite, por exemplo.

Os benefícios da Inteligência Artificial na Medicina são muitos – para provedores e pacientes. Agilizar diagnósticos e tratamentos, gerar um grau maior de eficiência nos sistemas de saúde e personalizar a própria medicina são alguns deles. Veja como a IAM surgiu, o que tem sido feito, como a machine learning está revolucionando a ciência e comece a vislumbrar o que ela pode fazer pela sua provedora.

 

Do sonho à realidade –  Inteligência Artificial em Medicina

A ideia de construir um cérebro eletrônico que revolucionasse a medicina habita a mente dos cientistas desde os primórdios da computação, mas ganhou força na década de 80, quando grandes universidades americanas – como a MIT, Tufts University, Pittsburgh, Stanford e Rutger – reuniram os gênios da área para dar as primeiras formas à Inteligência Artificial em Medicina. A ideia então, como ainda é hoje, era criar IAs que otimizassem o processo de diagnose, tendo como base um imenso banco de dados, e indicassem os tratamentos mais assertivos para cada caso.

Desde então, no entanto, pouco foi posto em prática, pelo menos da forma como se pensava. O simpático Jack, por exemplo –  que usa um banco de dados de saúde para sugerir uma lista de potenciais doenças, que aparecem em uma tela fixada no peito do robô – é um dos poucos da sua espécie e ainda está em fase de testes. No entanto, a IAM está presente da mesma forma que nas demais áreas: dentro dos computadores através da computação cognitiva.

E nesse campo os avanços são sensacionais. Através do machine learning, computadores são treinados para identificar, analisar e tomar atitudes de forma completamente independente. Literalmente, eles estão aprendendo a pensar – a fazer diagnósticos. A ideia não é substituir o médico, mas auxiliá-los.

Afinal, médicos são seres humanos, e, como tal, passíveis de erros. Para se ter uma ideia, de acordo com os especialistas da Johns Hopkins University School of Medicine, todos os anos mais de 40 mil pacientes morrem nas UTIs dos Estados Unidos por causa de erros de diagnóstico. O número é equivalente ao de mulheres que morrem de câncer de mama também nos EUA.

IBM Watson – Topo da cadeia alimentar da computação cognitiva

Hoje qualquer empresa que queira ter competitividade real deve, pelo menos, conhecer o IBM Watson. A princípio desenhado para responder às perguntas de um dos programas de televisão americanos mais importantes – o Jeopardy! – ele é hoje uma verdadeira revelação no processamento da linguagem e a analítica.

Graças a algoritmos complexos de inteligência artificial baseados em redes neurais e na tecnologia de aprendizagem chamada deep learning, o IBM Watson pensa, processando 2,5 bilhões de gigabytes de informações da web por dia. Mas o diferencial é justamente a interação com os humanos: quanto maior essa interação, mais ele aprende.

Criado em 2003, o IBM Watson hoje pode ser usado em nuvem, levando a computação cognitiva a empresa de todos os ramos, inclusive de saúde, com aplicações específicas para o setor. Toda a análise é criada com base em computação probabilística, na qual o resultado varia em função de um espectro – observação do problema, sua interpretação, e, a seguir, as hipóteses criadas a partir de seu extenso banco de dados são comparadas para a tomada de decisão mais assertiva. Tudo isso em poucos instantes.

No Brasil, também há iniciativas desse tipo voltadas para a medicina. Na Universidade de São Paulo (USP), por exemplo, pesquisadores do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva da universidade, usam também uma base de dados para criar programas de Inteligência Artificial em Medicina que facilitem o diagnóstico de doenças, como dengue, zika ou chikungunya – em um futuro próximo –  ou indiquem, por exemplo, o risco de um idoso desenvolver doenças que ameacem sua vida em 15 anos.

Na prática, benefícios para provedores de saúde e pacientes com a IAM

Não há limites para o que a Inteligência Artificial em Medicina pode fazer no futuro, mas no presente os benefícios já são extraordinários, com lembretes e notificações em tempo real, armazenamento de dados em nuvem, auxílio na telemedicina, associação de sintomas a possíveis doenças e auxílio ao diagnóstico, por exemplo.

Dessa forma, além de melhores diagnósticos, a Inteligência Artificial em Medicina promove sistemas de saúde mais eficientes, com aproveitamento da capacidade analítica de dados para projetos de prevenção, promoção e predição de ocorrências epidemiológicas.

Por outro lado, é possível também personalizar a medicina através de modelos complexos que usam como lastro milhões de dados, como pesquisas científicas, procedimentos já realizados anteriormente com assertividade, históricos clínicos e resultados reais de medicamentos nos tratamentos, por exemplo.

A medicina está se tornando cada vez mais eficiente e humanizada com soluções inteligentes que promovem a interação com a tecnologia, usada de forma consciente para intensificar o relacionamento entre pacientes e profissionais da saúde, e, ao mesmo tempo, reduzindo custos.

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