Inteligência artificial na medicina é o uso de modelos de aprendizado de máquina para ajudar a processar dados médicos e a fornecer aos profissionais insights importantes, melhorando os resultados de saúde e as experiências dos pacientes.
Graças aos recentes avanços na ciência da computação e na informática, a inteligência artificial (IA) está rapidamente se tornando parte integrante da área da saúde moderna. Algoritmos de IA e outras aplicações impulsionadas por IA estão sendo usados para auxiliar profissionais de saúde em ambientes clínicos e em pesquisas.
Atualmente, as funções mais comuns da IA em ambientes médicos são o apoio à decisão clínica e a análise de imagens. As ferramentas de apoio à decisão clínica ajudam os profissionais a tomar decisões sobre tratamentos, medicamentos, saúde mental e outras necessidades do paciente, fornecendo a eles acesso rápido a informações ou pesquisas relevantes. Na geração de imagens médicas, as ferramentas de IA estão sendo usadas para analisar tomografias computadorizadas, raios-x, ressonâncias magnéticas e outras imagens em busca de lesões ou outras descobertas que um radiologista humano pode deixar passar.
Os desafios que a pandemia de COVID-19 criou para muitos sistemas de saúde também levaram muitas organizações de saúde em todo o mundo a começar a testar em campo novas tecnologias baseadas em IA, como algoritmos projetados para ajudar a monitorar pacientes e ferramentas impulsionadas por IA para rastrear pacientes de COVID-19.
A pesquisa e os resultados desses testes ainda estão sendo coletados, e os padrões gerais para o uso da IA na medicina ainda estão sendo definidos. No entanto, as oportunidades para a IA beneficiar médicos, pesquisadores e os pacientes que eles atendem estão aumentando de forma constante. Neste ponto, há poucas dúvidas de que a IA se tornará uma parte central dos sistemas de saúde digital que moldam e apoiam a medicina moderna.
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Há inúmeras maneiras pelas quais a IA pode impactar positivamente a prática da medicina, seja acelerando o ritmo da pesquisa ou ajudando os médicos a tomar melhores decisões.
Aqui estão alguns exemplos de como a IA pode ser usada:
Ao contrário dos seres humanos, a IA nunca precisa dormir. Modelos de aprendizado de máquina podem ser usados para observar os sinais vitais de pacientes que recebem cuidados críticos e alertar os médicos quando certos fatores de risco aumentarem. Embora dispositivos médicos, como monitores cardíacos, possam rastrear sinais vitais, a IA pode coletar os dados desses dispositivos e procurar condições mais complexas, como sepse. Um cliente da IBM desenvolveu um modelo de IA preditiva para bebês prematuros com 75% de precisão para a detecção de sepse grave.
Pode ser mais fácil apoiar a medicina de precisão com assistência virtual por IA. Como os modelos de IA podem aprender e reter preferências, a IA tem o potencial de fornecer recomendações personalizadas em tempo real para pacientes 24 horas por dia. Em vez de ter que repetir informações com uma nova pessoa a cada vez, um sistema de saúde pode oferecer aos pacientes acesso 24 horas por dia a um assistente virtual impulsionado por IA que pode responder a perguntas com base no histórico médico, preferências e necessidades pessoais do paciente.
A IA já desempenha um papel importante na área de imagens médicas. Pesquisas indicam que a IA, impulsionada por redes neurais artificiais, pode ser tão eficaz quanto radiologistas humanos na detecção de sinais de câncer de mama, bem como de outras doenças. Além de auxiliar os médicos na identificação precoce de doenças, a IA também pode tornar mais gerenciável o enorme volume de imagens médicas que os profissionais precisam analisar, detectando informações vitais do histórico do paciente e apresentando as imagens relevantes.
Muito tempo é gasto durante os ensaios clínicos atribuindo códigos médicos aos resultados dos pacientes e atualizando os conjuntos de dados relevantes. A IA pode ajudar a acelerar esse processo, fornecendo uma pesquisa mais rápida e inteligente por códigos médicos. Dois clientes do IBM Watson Health descobriram recentemente que, com a IA, eles poderiam reduzir o número de pesquisas de códigos médicos em mais de 70%.
A descoberta de medicamentos costuma ser uma das partes mais longas e mais caras do desenvolvimento de medicamentos. A IA poderia ajudar a reduzir esses custos principalmente de duas maneiras: criando melhores projetos de medicamentos e encontrando novas combinações promissoras. Com a IA, muitos dos desafios de big data enfrentados pelo setor de ciências biológicas poderiam ser superados.
A integração da IA médica no fluxo de trabalho clínico pode fornecer aos profissionais de saúde um contexto valioso durante a tomada de decisões clínicas. Um algoritmo de aprendizado de máquina treinado pode ajudar a reduzir o tempo de pesquisa, fornecendo aos médicos resultados de busca relevantes com insights baseados em evidências sobre tratamentos e procedimentos, enquanto o paciente ainda está na sala de atendimento.
Há algumas evidências de que a IA pode ajudar a melhorar a segurança do paciente. Uma recente avaliação sistemática de 53 estudos revisados por pares que examinaram o impacto da IA na segurança do paciente constatou que ferramentas de apoio à decisão impulsionadas por IA podem ajudar a aprimorar a detecção de erros e o gerenciamento de medicamentos.
Existem muitas possíveis maneiras pelas quais a IA pode reduzir custos em todo o setor de saúde. Algumas das oportunidades mais promissoras incluem a redução de erros de medicação, assistência médica virtual personalizada, prevenção de fraudes e apoio a fluxos de trabalho administrativos e clínicos mais eficientes.
Muitos pacientes pensam em perguntas fora do horário comercial normal. A IA pode ajudar a fornecer suporte 24 horas por dia, por meio de chatbots que podem responder a perguntas básicas e fornecer recursos aos pacientes quando o consultório médico não estiver aberto. A IA também pode ser usada para fazer a triagem de perguntas e sinalizar informações para análise posterior, o que pode ajudar a alertar os profissionais sobre mudanças na saúde que precisam de atenção adicional.
Uma grande vantagem do deep learning é que os algoritmos de IA podem usar o contexto para distinguir entre diferentes tipos de informações. Por exemplo, se uma nota clínica incluir uma lista dos medicamentos atuais de um paciente juntamente com um novo medicamento recomendado pelo médico, um algoritmo de IA bem treinado pode usar o processamento de linguagem natural para identificar quais medicamentos pertencem ao histórico médico do paciente.