Os benefícios da IA na área da saúde

A inteligência artificial está sendo utilizada na área da saúde para tudo, desde responder a dúvidas de pacientes até auxiliar em cirurgias e desenvolver novos produtos farmacêuticos.

De acordo com a Statista, o mercado de inteligência artificial (IA) na área da saúde, avaliado em US$ 11 bilhões em 2021, valerá US$ 187 bilhões em 2030. Esse grande aumento significa que provavelmente continuaremos vendo mudanças consideráveis na forma como operam prestadores de serviços médicos, hospitais, empresas farmacêuticas e de biotecnologia e outros na área da saúde.

Algoritmos melhores de aprendizado de máquina (ML), mais acesso a dados, hardware mais barato e a disponibilidade do 5G contribuíram para o aumento da aplicação de IA na área da saúde, acelerando o ritmo da mudança. As tecnologias de IA e ML podem filtrar enormes volumes de dados da área da saúde, desde registros médicos e estudos clínicos até informações genéticas, e analisá-los muito mais rápido do que um ser humano o faria.

As organizações na área da saúde estão utilizando IA para melhorar a eficiência de todos os tipos de processos, desde tarefas de back-office até atendimento ao paciente. Veja a seguir alguns exemplos de como a IA pode ser utilizada para beneficiar a equipe e os pacientes:

• Fluxo de trabalho administrativo: os profissionais da área da saúde passam muito tempo cuidando de documentos e outras tarefas administrativas. A IA e a automação podem ajudar a realizar muitas dessas tarefas corriqueiras, liberando o tempo dos funcionários para outras atividades, proporcionando a eles uma maior presença junto aos pacientes. Por exemplo, a IA generativa pode ajudar os médicos com anotações e resumos de conteúdo que podem ajudar a manter os registros médicos o mais completo possível. A IA também pode ajudar na codificação precisa e no compartilhamento de informações entre as seções e o setor de faturamento.
• Assistentes virtuais de enfermagem: um estudo constatou que 64% dos pacientes ficam confortáveis com o acesso ininterrupto às respostas que os assistentes de apoio oferecem via IA. Os assistentes virtuais de enfermagem com IA, que são chatbots, aplicativos ou outras interfaces impulsionados por IA, podem ser usados para ajudar a responder perguntas sobre medicamentos, encaminhar relatórios a médicos ou cirurgiões e ajudar os pacientes a agendar uma consulta médica. Esses tipos de tarefas de rotina podem ajudar a eliminar a sobrecarga da equipe clínica, que pode dedicar mais tempo diretamente no atendimento ao paciente, onde a avaliação e a interação pessoal são mais importantes.
• Redução de erros de dosagem: a IA pode ser utilizada para ajudar a identificar erros na forma como um paciente autoadministra a medicação. Um exemplo vem de um estudo da Nature Medicine, que constatou que até 70% dos pacientes não tomam insulina conforme a prescrição. Uma ferramenta impulsionada por IA que fica na retaguarda do paciente (muito parecida com um roteador Wi-Fi) pode ser utilizada para sinalizar erros na forma como o paciente administra uma caneta de insulina ou um inalador.
• Cirurgias menos invasivas: os robôs habilitados por IA podem ser usados para trabalhar em torno de órgãos e tecidos sensíveis para ajudar a reduzir a perda de sangue, o risco de infecção e a dor no pós-operatório.
• Prevenção de fraudes: a fraude na área da saúde é enorme, atingindo US$ 380 bilhões/ano, e aumenta o custo do seguro saúde e das despesas diretas dos consumidores. A implementação da IA pode ajudar a reconhecer padrões incomuns ou suspeitos em sinistros de seguros, como cobrança por serviços ou procedimentos dispendiosos que não foram executados, desmembramento (cobrança por etapas individuais de um procedimento como se fossem procedimentos separados) e realização de testes desnecessários para aproveitar a cobertura do seguro.

Um estudo recente constatou que 83% dos pacientes indicam a comunicação ruim como a pior parte de sua experiência, demonstrando uma forte necessidade de comunicação mais clara entre pacientes e prestadores de serviços de saúde. Tecnologias de IA, como processamento de linguagem natural (PLN), análise preditiva de dados e reconhecimento de fala, podem ajudar os prestadores de serviços de saúde a ter uma comunicação mais eficaz com os pacientes. A IA pode, por exemplo, apresentar informações mais específicas sobre as opções de tratamento de um paciente, possibilitando que o prestador de serviços de saúde tenha conversas mais substanciais com o paciente para uma tomada de decisão compartilhada.

De acordo com a Escola de Saúde Pública de Harvard, embora ainda seja precoce essa aplicação, o uso de IA para fazer diagnósticos pode reduzir os custos do tratamento em até 50% e melhorar os resultados na recuperação do paciente em 40%.

Um exemplo de caso de uso vem da Universidade do Havaí, onde uma equipe de pesquisa constatou que a implementação da tecnologia de IA de Deep learning pode melhorar a previsão de risco de câncer de mama. Mais pesquisas são necessárias, mas o líder da pesquisa destacou que um algoritmo de IA pode ser treinado em um conjunto muito maior de imagens do que um radiologista, até um milhão ou mais de imagens radiológicas. Além disso, esse algoritmo pode ser replicado sem nenhum custo, exceto pelo hardware.

Um grupo do MIT desenvolveu um algoritmo de ML para determinar quando é necessário um especialista humano. Em alguns casos, como na identificação de cardiomegalia em radiografias de tórax, eles descobriram que um modelo híbrido humano-IA produzia os melhores resultados.

Outro estudo publicado descobriu que a IA reconhecia câncer de pele melhor que médicos experientes.  Pesquisadores americanos, alemães e franceses usaram Deep learning em mais de 100 mil imagens para identificar câncer de pele. Comparando os resultados de IA com os de 58 dermatologistas internacionais, eles descobriram que a IA se saiu melhor.

Como os monitores de saúde e condicionamento físico estão se tornando mais populares, mais pessoas estão utilizando aplicativos que rastreiam e analisam informações sobre a saúde. Elas podem compartilhar esses conjuntos de dados em tempo real com seus médicos para monitorar problemas de saúde e emitir alertas em caso de problemas.

Soluções de IA, como aplicações de big data, algoritmos de aprendizado de máquina e algoritmos de Deep learning, também podem ser utilizadas para ajudar os seres humanos a analisar grandes conjuntos de dados para auxiliar na tomada de decisões clínicas e outras. A IA também pode ser utilizada para ajudar a detectar e rastrear doenças infecciosas, como COVID-19, tuberculose e malária.

Um benefício que o emprego da IA traz aos sistemas na área da saúde é a facilitação da coleta e do compartilhamento de informações. A IA pode ajudar os prestadores de serviços de saúde a acompanhar os dados dos pacientes com mais eficiência.

Um exemplo é o diabetes. De acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças, 10% da população dos EUA tem diabetes. Agora, os pacientes podem usar dispositivos vestíveis e outros dispositivos de monitoramento que apresentam informações sobre seus níveis de glicose, seja para eles próprios ou para sua equipe médica. A IA pode ajudar os prestadores de serviços de saúde a reunir essas informações, armazená-las e analisá-las, além de apresentar insights baseados em dados de um grande número de pessoas. O uso dessas informações pode ajudar os profissionais da área da saúde a determinar como tratar e controlar melhor as doenças.

As organizações também estão começando a utilizar IA para ajudar a melhorar a segurança dos medicamentos. A empresa SELTA SQUARE, por exemplo, está inovando o processo de farmacovigilância (PV), disciplina legalmente obrigatória para detectar e relatar efeitos adversos de medicamentos, e avaliando, conhecendo e evitando esses efeitos. O processo de PV exige esforço e diligência consideráveis da indústria farmacêutica porque é feito desde a fase de ensaios clínicos até o final do prazo de validade do medicamento. A Selta Square emprega uma combinação de IA e automação para tornar o processo de PV mais rápido e preciso, o que ajuda a tornar os medicamentos mais seguros para pessoas em todo o mundo.

Às vezes, a IA pode reduzir a necessidade de testar fisicamente os candidatos a compostos de medicamentos, o que representa uma enorme economia de custos. Simulações moleculares de alta fidelidade podem ser executadas em computadores sem incorrer nos altos custos dos métodos tradicionais de descoberta.

A IA também tem a possibilidade de ajudar os humanos a prever a toxicidade, a bioatividade e outras características das moléculas ou a criar do zero moléculas de medicamentos até então desconhecidas.

À medida que a IA se tornar mais importante na prestação de serviços na área da saúde e que forem desenvolvidas mais aplicações médicas de IA, a governança ética e regulatória deverá ser implementada. As questões que geram inquietação são a possibilidade de preconceito, falta de transparência, preocupações com a privacidade dos dados utilizados para treinar modelos de IA e questões de segurança e responsabilidade.

“A governança da IA é necessária, especialmente para aplicações clínicas da tecnologia”, declarou Laura Craft, analista vice-presidente do Gartner. “No entanto, como as novas técnicas de IA são, em grande parte, um território novo para a maioria (das organizações de prestação de serviços na área da saúde), faltam regras, processos e diretrizes comuns para empreendedores ansiosos seguirem nos projetos de seus pilotos”.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) passou 18 meses deliberando com os principais especialistas em ética, tecnologia digital, direito e direitos humanos e vários ministros da área de saúde para produzir um relatório denominado Ética e Governança da Inteligência Artificial para a Saúde (Ethics & Governance of Artificial Intelligence for Health). O relatório identifica os desafios éticos na utilização da IA na área da saúde, identifica riscos e descreve seis princípios consensuais para garantir que a IA funcione em benefício da população:

1. Proteção da autonomia
2. Promoção da segurança e bem-estar humanos
3. Garantia da transparência
4. Promoção da responsabilização
5. Garantia da equidade
6. Promoção de ferramentas responsivas e sustentáveis

O relatório da OMS também apresenta recomendações para garantir que a governança da IA na área da saúde tanto maximize o potencial da tecnologia quanto mantenha os profissionais da área da saúde responsáveis e receptivos às comunidades e pessoas com quem trabalham.

A IA oferece oportunidades de ajudar a reduzir erros humanos, auxiliar profissionais e equipes médicas e oferecer atendimento aos pacientes 24 horas por dia. Enquanto as ferramentas de IA continuam se desenvolvendo, há potencial para usar a IA ainda mais na leitura de imagens médicas, como raios X, tomografia e outros, realizando diagnósticos e elaborando tratamentos.

As aplicações de IA continuam ajudando a simplificar várias tarefas, desde atender telefones até analisar tendências na saúde da população (e provavelmente aplicações ainda a serem consideradas). Por exemplo, futuras ferramentas de IA podem automatizar ou aprimorar mais o trabalho de médicos e membros da equipe. Isso fará com que os profissionais tenham mais tempo para se dedicarem ao atendimento presencial, mais eficaz e humano.

Quando os pacientes precisam de ajuda não querem (ou não podem) esperar. Os recursos das instalações na área da saúde são limitados, portanto a ajuda nem sempre está disponível imediatamente ou 24 horas por dia, e mesmo pequenos atrasos podem criar frustrações e sentimentos de isolamento ou causar o agravamento de determinadas condições.

Os chatbots para a área da saúde com IA do IBM® watsonx Assistant podem ajudar os prestadores de serviços de saúde em duas coisas: manter o tempo concentrado no que precisa estar e atender aos pacientes que ligam para receberem respostas rápidas para perguntas simples.

O IBM watsonx Assistant foi desenvolvido com base em modelos de deep learning, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN) para entender perguntas, procurar as melhores respostas e concluir transações com IA conversacional.