IA na área da saúde: 3 Principais Benefícios e Aplicações

The applications of AI in saúde are numerous and diverse. Inteligência Artificial e Aprendizagem da máquina are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft’s announcement of the Saúde NExT A iniciativa é um prenúncio disso, e marca a entrada do gigante tecnológico na pesquisa do câncer.

Em seus eventos para a imprensa, o Vice-Presidente Corporativo da Microsoft Healthcare NExt, Peter Lee disse

"(Enfrentar problemas de saúde) é um desafio maior. Mas acreditamos que a tecnologia - especificamente a nuvem, a IA e as ferramentas de colaboração e otimização dos negócios - serão centrais para a transformação da saúde".

Outro grande patrono da tecnologia, Chris Bishop, explicou melhor como a saúde é diferente em comparação com outras indústrias, e que derrotar o câncer é o maior dilema desta era. Por isso, o chefe da Microsoft acha que a aplicação de tecnologias como a Machine Learning e AI na área da saúde é imperativa para uma transformação mais inteligente na área da saúde.

As revisões dos sistemas de saúde atuais em vários países apontam os diagnósticos errados e os tratamentos atrasados como sendo as preocupações mais imediatas. A Microsoft planeja utilizar sistemas de aprendizagem de máquinas, armazenamento em nuvem e ferramentas de otimização comercial para corrigir esses problemas fundamentais nas instalações de saúde. Ela também espera avançar em seu papel na pesquisa do tratamento do câncer, utilizando abordagens "out-of-the-box". Os especialistas da Microsoft acreditam que o câncer pode ser tratado de forma semelhante à remoção de vírus de computador ou falhas de software.

Estes desenvolvimentos nos levam a acreditar que a IA na saúde se tornará a maior arena de inovação. Mesmo algumas conferências internacionais recentemente realizadas em AI e ML nos Estados Unidos, China, destacaram como é iminente uma gigantesca renovação digital na área da saúde.

Por que a IA em matéria de saúde

It’s no secret that medical research is the most critical area where the data generated is enormous and of the highest value. So, the need for highest efficient data handling systems isn’t surprising, considering not just patient safety and compliance norms but also for the efficient management of ensaios clínicos and emergency cases. Hospitals, research organizations and healthcare aid societies are aware of the various ways in which AI can change the face of healthcare, inside organizations as well as outside. However, it is surprising to note is that only few healthcare agencies are openly integrating Machine Learning and AI into their systems.

A revisão maciça dos sistemas de saúde que a IA pode trazer em tão curto espaço de tempo é comumente falada, mas ainda não testemunhada na realidade. O poder computacional da IA é importante para que as organizações de saúde percebam, pois é o único campo que está ficando para trás. Há uma necessidade de que os profissionais de saúde discutam abertamente todas as dimensões nas quais a IA e o ML podem ajudar a reduzir contratempos, tais como maior precisão nas entradas de dados sem intervenção humana, monitorar as estatísticas de pacientes internados para pacientes críticos, etc.

1. Mais dados = Mais potência

Algumas das verticais de saúde onde o aprendizado de máquinas pode trazer mudanças notáveis incluem a visualização de enormes registros de testes laboratoriais para diagnósticos mais rápidos e precisos e o estudo dos padrões de dados dos pacientes para melhor compreender o prognóstico da doença. Isto melhorará a eficácia dos testes clínicos e economizará muito tempo para os prestadores de serviços de saúde, uma vez que McKinsey Inc. relatado recentemente. Isto significa que mais estudos de pesquisa clínica serão utilizados, mais ferramentas de visualização de dados serão desenvolvidas e mais ferramentas de gerenciamento de nuvens de dados serão necessárias.

Isto também indica a necessidade de uma melhor automatização dos sistemas de manuseio de dados clínicos, o que economizará muitas despesas para empresas farmacêuticas, hospitais, centros de atendimento e organizações de pesquisa clínica. A razão para a maior precisão e velocidade é que a aprendizagem da máquina funciona incrementalmente melhor. Quanto mais dados clínicos são alimentados no sistema, mais preciso é o diagnóstico. Uma vez que os sistemas de tratamento de dados dos pacientes sejam automatizados, os sistemas de aprendizagem de máquinas podem ser incorporados e as organizações de saúde terão definitivamente processos mais suaves.

2. 2. Melhor previsibilidade das adversidades repentinas da saúde

Inteligência Artificial aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.

A group of scientists at the University of Nottingham in the United Kingdom are collaborating with cardiologists at Carnegie Mellon University to study AI algorithms for predicting the occurrence of heart attacks. Their sample data consist of patients with and without cardiologic medicine prescriptions. They are proposing new theories to indicate the risk factors for cardiac arrests outside the usual list of parameters, such as age and previous heart disease diagnosis. Such a groundbreaking study would be detrimental in the issuing of drugs to varying patient populations and also decide how drug dosages are monitored.

Data modelling methods with AI integration can also be applied to studying course of disease in case of infectious diseases, HIV-AIDS and cancer, among others. In fact, os psiquiatras também estão confiando sobre sistemas de IA para diagnóstico e prognóstico de doenças mentais. A IA ajuda a estudar padrões de comportamento e correlacionar os resultados com relatos de funcionamento do cérebro, placas de ressonância magnética local e padrões de envelhecimento celular para determinar que tipo de doenças neurodegenerativas estão disponíveis nos pacientes.

3. AI Reduzirá as Lacunas na Comunicação em Saúde

The fact that Artificial Intelligence itself developed out of the vastness of Big Data is overwhelming and the way data of humans is expanding, AI and ML seem to be the obvious choice to fully use these data. AI engineers are more involved in creating better tools to visualize medical data now than ever before and the results are of most use in behavioural science. In fact, at a recent conference, concluiu-se que até 2018, mais de 30% de médicos executarão ferramentas analíticas cognitivas sobre os dados dos pacientes antes de correlacionar os registros médicos por paciente com os dados do laboratório.

Sem dúvida, a IA provou ser a ferramenta que pode mudar a maneira como os dados fluem dentro dos sistemas de saúde, como esses dados são aplicados pelos provedores e acelerar as etapas-chave no diagnóstico do câncer. Um grupo de cientistas concluiu que o Aprendizado de Máquina é a ferramenta mais poderosa para prever a ocorrência de cancros in humans whose CT and MRI data already show sizable lesions. The fatal disease monitoring protocols contain that early diagnosis is key; if the least amount of effort can be used to predict tumours early, machine learning can easily become the order of the day for aiding cancer diagnosis. Machine learning functions in concert with conventional diagnostic instruments can be utilized for better visualization of cancer progression and functioning of nuclear machinery. But the point where ML creates the effect is on the applicability of data without any time-lags. Healthcare systems need this efficiency, they need this exponential rise in user-friendliness and ease of communication and Inteligência Artificial is by far, the most effective way to achieve that.

Um novo começo para a saúde

Not too long ago, Artificial Intelligence was touted as the new horizon of technology and the zenith of information processing efficiency, but now AI is definitely much more than that. Since the emergence of a full-blown AI system in 2010 — IBM Watson to this year’s Healthcare NExT, AI’s significance has had a meteoric rise. The intelligence and effectiveness of this technology essentially mark evidence of the fact that AI in healthcare has a bright future ahead. Today, IBM Watson integrates genomics e oncologia solutions in its interface that are applied to accelerate access to better healthcare by being the most powerful and efficient communication bridge. It helps patient access clinical knowledge and information more interactively. It has increased sensitivity to patient concerns, improved on understanding relevance and has reduced information processing speeds to a tenth of a millionth second.

Prevalent market research firms, like Frost and Sullivan, have predicted the high-speed expansion of AI systems in healthcare even for small and medium enterprises. Até mesmo o da Microsoft Lee declarou recentemente que, como a Microsoft pretende "ajudar cada humano e cada empresa a experimentar as mais inovadoras soluções de IA" para ter um futuro mais saudável. Bernard Marr, o Contribuinte da Forbes para a Saúde, escreveu "De doença hepática para câncer e mesmo psicose e esquizofreniaOs algoritmos de IA estão mudando o jogo em termos de diagnóstico de doenças. "Portanto, não é muito longe quando interagimos com bots para conhecer o status das consultas médicas em uma clínica próxima e até mesmo estudantes de medicina operam sistemas de aprendizado de máquinas para completar pequenas tarefas dentro do OT. Assim, os estudantes de medicina aprenderão mais sobre ciências de dados e os engenheiros irão codificar mais para sistemas de aprendizagem de máquinas evoluídos, o mais importante!

Bem, estamos apenas começando!

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