Visão Geral

O que é inteligência artificial na assistência médica?

A explosão de dados generalizada nos últimos anos está impulsionando o desenvolvimento de ferramentas com inteligência artificial (IA) para que as empresas possam usar mais de seus dados e extrair insights significativos para ajudar na resolução de problemas e na tomada de decisão informada.

A assistência médica poderia se beneficiar imensamente da IA e de machine learning devido às vastas quantias de dados médicos e outros tipos de informações que as organizações de saúde coletam e mantêm. O machine learning pode ajudar as organizações a estruturar as grandes bibliotecas de dados que elas podem ter para identificar quais dados médicos são mais significativos para a resolução de problemas e refinar seus processos de assistência ou de negócios. Com um nível mais profundo de insight, elas poderiam tomar melhores decisões ou explorar novas ideias e fontes de vantagem competitiva.

Uso prático

Como a inteligência artificial pode ser aplicada na assistência médica?

Inteligência artificial e análise

À medida que o processamento de dados de assistência médica melhora, aumenta também o potencial para adquirir conhecimento útil de grandes conjuntos de dados. Para entender como a IA pode transformar a assistência médica, vamos explorar os recursos de ferramentas de análise e de IA desenvolvidas para a saúde.

Descobrindo tendências com análise

Em análises, os dados são revisados após um evento e são feitas previsões com base nas tendências. Por exemplo, os médicos sabem que fatores como a idade ou o histórico médico podem tornar as infecções de sepse mais perigosas para determinados pacientes e podem usar esses dados para informar a assistência.

Como a IA amplia a análise

O machine learning e a IA podem ampliar a análise com aprendizado e análises contínuos. Por exemplo, um programa de IA pode usar grandes quantias de dados despersonalizados de registros eletrônicos de saúde para prever quais pacientes estão com maior risco de uma infecção de sepse.

Por que a assistência médica pode se beneficiar

As organizações de assistência médica têm uma quantia tão grande de dados que os humanos possivelmente não consigam analisá-los sozinhos. Análises profundas e contínuas com ferramentas de IA e de análise podem encontrar padrões que as pessoas não conseguem, o que pode ajudar a aprimorar os serviços e avançar nas pesquisas.

Saiba mais sobre como as organizações de saúde estão aplicando a IA e análises

Reconhecendo os problemas

A jornada para IA

As organizações de assistência médica estão constantemente investigando como elas podem inovar e acompanhar as mudanças no mercado. A IA apresenta muitas oportunidades exclusivas para a assistência médica, mas as organizações precisam dar os passos para proteger e integrar seus dados antes de começarem a jornada para adotar ferramentas de IA.

Com um foco crescente nos resultados dos pacientes, existem mais incentivos para a troca de dados em todo o sistema. Mas desafios significativos ainda impedem a comunicação e colaboração contínuas nos sistemas de assistência médica. O desafio mais difícil é a interoperabilidade ou a capacidade de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e outros sistemas de gerenciamento de dados de assistência médica para trocarem informações continuamente.

Como existe uma única fonte de verdade e os médicos e as equipes de assistência conseguem acessar informações de forma rápida e segura, as organizações podem estar prontas para adotar ferramentas de IA que podem coletar insights mais profundos dos dados.

No entanto, antes de implementar ferramentas de IA, as organizações devem examinar muitos fatores. Por exemplo, as organizações devem buscar a tecnologia que seja confiável e estar preparadas para manter uma mão de obra qualificada para operá-la. Outras considerações incluem aprovação regulamentar, obtenção de adesão de usuários para novos processos e programas e determinação de como a solução se integra às ferramentas existentes.

Quase sempre haverá desafios associados à adoção de novas tecnologias, mas os potenciais benefícios de descobrir insights que podem aprimorar a assistência e os processos de negócios devem ser fortemente considerados enquanto as organizações buscam novas formas de melhoria e competitividade.

 

Iniciar a jornada de IA

Etapas para implementar a IA

Criar uma cultura de inovação

Estimule um ambiente criativo que recompensa novas abordagens para resolver desafios e avançar em uma missão da organização.

Remover barreiras

Identifique e remova barreiras que impedem a colaboração, enquanto promove a conformidade e a segurança.

Demonstrar responsabilidade

Calcule o impacto, como qualidade clínica, experiência do consumidor e ROI de projetos inovadores e sucessos e falhas de demonstração para incentivar a participação.

Uma abordagem proativa

Apoiando a assistência

As ferramentas ativadas para IA são bem adaptadas para navegação nos dados complexos que foram gerados a partir da assistência clínica moderna. As soluções de IA podem permitir que os profissionais acessem insights de múltiplas fontes mais rapidamente, incluindo notas médicas inseridas por médicos, imagens médicas, dados de monitoramento contínuo de sensores e mais, e apliquem as descobertas geradas por IA para decisões de assistência ao paciente mais informadas

As soluções de machine learning, das quais as ferramentas de IA são um subconjunto, também podem aprender os padrões de trajetórias de saúde para um grande número de pacientes e organizações. Isso pode ajudar os líderes a antecipar as futuras necessidades e tomar medidas para preparação. Isso é importante, especialmente porque as organizações de saúde estão trabalhando para se manter acima das tendências de incidência de condições de saúde particulares e atender de forma eficiente as necessidades de suas comunidades.

Avançando nas pesquisas

Melhorando as abordagens nas pesquisas de tratamento

A IA pode identificar relações significativas em dados brutos e extrair informações relevantes sem qualquer lapso de atenção. Com a IA, os pesquisadores podem enfrentar problemas complexos que seriam difíceis, ou talvez quase impossíveis de serem resolvidos somente pelos humanos.

Uma forma importante na qual a IA pode apoiar os pesquisadores nas ciências da vida é otimizando a jornada de desenvolvimento clínico, incluindo a organização de dados, a seleção de sites, o recrutamento e o monitoramento de pacientes. Por exemplo, as tecnologias de IA podem ajudar os colaboradores de desenvolvimento de protocolos a identificar insights de dados de pacientes do mundo real que são altamente relevantes para seus estudos no início do processo. Dessa forma, os protocolos podem, potencialmente, incorporar melhores aproximações de disponibilidade de pacientes antes do avanço do estudo clínico. Essa capacidade avançada é útil para os pesquisadores, mas também para os pacientes que precisam de tratamentos.