De acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças, 40% dos adultos relataram problemas de doença mental ou abuso de substâncias em junho de 2020. O COVID-19 certamente exacerbou esses números, mas essa tendência vem subindo há algum tempo. O pior é que apenas 45% das pessoas que sofrem de doenças mentais receberam tratamento em 2019. Como o sistema de saúde pode acomodar a necessidade premente de serviços de saúde mental generalizados?
Há muita atenção dada à inteligência artificial e seu papel na saúde.
Os sistemas de saúde não estão atualmente preparados para aproveitar o poder dessas tecnologias para aliviar a crise de saúde mental.
Os provedores devem considerar cuidadosamente cada peça do quebra-cabeça tecnológico para alcançar um futuro em que a tecnologia possa melhorar nossos prognósticos.
Tecnologias promissoras
Em primeiro lugar, a crescente proliferação e sofisticação dos dispositivos IoT permitem que os profissionais de saúde monitorem remotamente os pacientes e reúnam nuances em tempo real dados sobre o humor, os comportamentos e a biologia dos pacientes.
Os relógios podem rastrear o sono, o GPS pode identificar horários diários e os aplicativos podem fornecer informações sobre os padrões de comunicação. Por exemplo, em um estudo, os pesquisadores monitoraram as mensagens e fotos dos participantes no Facebook. Incrivelmente, eles foram capazes de prever quais dos sujeitos estavam passando por transtornos de humor ou esquizofrenia.
Todas essas informações são inestimáveis. Mas imagine se seu médico pudesse ajudá-lo a identificar quando você pode estar em risco de entrar em um episódio depressivo antes que ele comece ou se ele pudesse detectar sintomas de doença mental antes que comportamentos mais prejudiciais se manifestassem.
Mountains of Data
A quantidade de dados disponíveis e necessários para fornecer insights sobre saúde mental são monumentais.
Em algum momento, o próprio volume de dados se torna um problema – e é por isso que a computação de borda é a próxima peça do quebra-cabeça.
Até recentemente, simplesmente não tínhamos o poder de computação para coletar, limpar, armazenar e analisar o volume de dados necessários para fazer a diferença em soluções de saúde. O advento do 5G prometia oferecer suporte à transferência de dados compostos, mas estamos superando rapidamente até os recursos do 5G. Como resultado, ele está efetivamente se tornando obsoleto à medida que é implantado.
Onde a computação de borda entra em uso
É por isso que a segunda parte desta equação envolve computação de borda. Se você estiver carregando grandes volumes de dados para a nuvem que seriam necessários para tratamento de saúde mental, esse processo pode levar horas. Esse atraso é conhecido como latência e pode fazer a diferença no diagnóstico ou tratamento bem-sucedido.
Em vez disso, a computação de borda permite o processamento mais próximo dos dados diretamente em um dispositivo local, o que elimina a latência e reduz o armazenamento custos para os fornecedores. Em um evento com os copresidentes do Chan Zuckerberg Biohub, os líderes argumentaram que os custos da computação em nuvem estavam atrapalhando os avanços científicos, então a computação de borda é claramente fundamental.
Segurança na Borda
Também é um risco de segurança menor porque usa uma rede distribuída para transferências de dados, e os dados geralmente são processados a poucos metros de onde serão usados. Para dados confidenciais (como sintomas de doença mental de um paciente), essa maior segurança é uma vantagem.
Como esse processo se desenrola
Uma vez que os dados são coletados por meio de dispositivos IoT e transferidos por meio de computação de borda, eles podem finalmente ser analisados. Como resultado, os aplicativos de diagnóstico de IA baseados em dados podem permitir que os médicos monitorem, diagnostiquem e tratem melhor os pacientes.
Existem várias abordagens quando se trata de usar algoritmos de IA para diagnosticar e monitorar doença. Por exemplo, eu já vi um fundador medir mudanças na frequência de voz para monitorar a progressão de uma doença.
Depois que um paciente é diagnosticado e o tratamento começa, a IA pode ajudar a monitorar e rastrear a eficácia de planos de tratamento e medicamentos por meio de biomarcadores, comportamento digital e assim por diante. Atualmente, os médicos simplesmente perguntam aos pacientes se eles se sentem melhor após o uso de um medicamento por um determinado período.
Se a resposta for “sim”, eles mantêm o curso. Se a resposta for “não”, eles tentam uma droga diferente. As ferramentas de IA podem remover a subjetividade do processo e ajudar médicos e pacientes a saber quando o progresso real está sendo feito – ou quando os ajustes são necessários.
Os sistemas de saúde estão prontos para essas mudanças?
Os sistemas de saúde não estão preparados para adotar significativamente essas tecnologias poderosas.
O ecossistema digital que o setor de saúde pensa que precisa é muito diferente daquele que realmente precisa.
Normalmente, o setor de saúde fica atrás de outros setores na adoção de tecnologia orientada a dados, concentrando-se em soluções avançadas como CRISPR. E, embora a área de saúde esteja relativamente ansiosa para adotar a IA, ela se concentrou principalmente no estágio de diagnóstico.
Muito menos atenção foi dada às tecnologias orientadas por dados necessárias para construir uma infraestrutura habilitada para IA. A COVID-19 mostrou a necessidade e a possibilidade de uma transformação digital mais rápida, mas as inovações ainda podem avançar a passo de caracol.
Bridging the Gap
Há também uma grande lacuna entre as pessoas que desenvolvem esta tecnologia e as pessoas na área da saúde que a usariam. Essa distância causa muitos problemas, incluindo suspeita e confusão.
Além disso, há um monopólio de dados quando se trata de aplicativos baseados em nuvem, resultando em provedores de serviços em nuvem possuindo os dados que estão hospedando.
Com a HIPAA e outras regulamentações, ter as informações nas mãos de outra pessoa pode ser problemático.
É compreensível que os profissionais de saúde abordem a tecnologia com muita cautela, mas as tecnologias orientadas por dados podem aliviar a crise de saúde mental e salvar vidas.
Isso requer um ecossistema digital robusto de ponta a ponta . IoT, computação de borda e IA podem ter um impacto transformador na saúde, mas somente se os provedores permitirem.
Crédito da imagem: fornecido pelo autor; Obrigado!
Lu Zhang Fundador e sócio-gerente do Fusion Fund
Também é um risco de segurança menor porque usa uma rede distribuída para transferências de dados, e os dados geralmente são processados a poucos metros de onde serão usados. Para dados confidenciais (como sintomas de doença mental de um paciente), essa maior segurança é uma vantagem.
Como esse processo se desenrola
Uma vez que os dados são coletados por meio de dispositivos IoT e transferidos por meio de computação de borda, eles podem finalmente ser analisados. Como resultado, os aplicativos de diagnóstico de IA baseados em dados podem permitir que os médicos monitorem, diagnostiquem e tratem melhor os pacientes.
Existem várias abordagens quando se trata de usar algoritmos de IA para diagnosticar e monitorar doença. Por exemplo, eu já vi um fundador medir mudanças na frequência de voz para monitorar a progressão de uma doença.
Depois que um paciente é diagnosticado e o tratamento começa, a IA pode ajudar a monitorar e rastrear a eficácia de planos de tratamento e medicamentos por meio de biomarcadores, comportamento digital e assim por diante. Atualmente, os médicos simplesmente perguntam aos pacientes se eles se sentem melhor após o uso de um medicamento por um determinado período.
Se a resposta for “sim”, eles mantêm o curso. Se a resposta for “não”, eles tentam uma droga diferente. As ferramentas de IA podem remover a subjetividade do processo e ajudar médicos e pacientes a saber quando o progresso real está sendo feito – ou quando os ajustes são necessários.
Os sistemas de saúde estão prontos para essas mudanças?
Os sistemas de saúde não estão preparados para adotar significativamente essas tecnologias poderosas.
O ecossistema digital que o setor de saúde pensa que precisa é muito diferente daquele que realmente precisa.
Normalmente, o setor de saúde fica atrás de outros setores na adoção de tecnologia orientada a dados, concentrando-se em soluções avançadas como CRISPR. E, embora a área de saúde esteja relativamente ansiosa para adotar a IA, ela se concentrou principalmente no estágio de diagnóstico.
Muito menos atenção foi dada às tecnologias orientadas por dados necessárias para construir uma infraestrutura habilitada para IA. A COVID-19 mostrou a necessidade e a possibilidade de uma transformação digital mais rápida, mas as inovações ainda podem avançar a passo de caracol.
Bridging the Gap
Há também uma grande lacuna entre as pessoas que desenvolvem esta tecnologia e as pessoas na área da saúde que a usariam. Essa distância causa muitos problemas, incluindo suspeita e confusão.
Além disso, há um monopólio de dados quando se trata de aplicativos baseados em nuvem, resultando em provedores de serviços em nuvem possuindo os dados que estão hospedando.
Com a HIPAA e outras regulamentações, ter as informações nas mãos de outra pessoa pode ser problemático.
É compreensível que os profissionais de saúde abordem a tecnologia com muita cautela, mas as tecnologias orientadas por dados podem aliviar a crise de saúde mental e salvar vidas.
Isso requer um ecossistema digital robusto de ponta a ponta . IoT, computação de borda e IA podem ter um impacto transformador na saúde, mas somente se os provedores permitirem.
Crédito da imagem: fornecido pelo autor; Obrigado!
Lu Zhang Fundador e sócio-gerente do Fusion Fund
