É um dia tipicamente frio em fevereiro e o pico da temporada de gripe. Muito menos a pandemia sem fim que parece estar assombrando este mundo desde sempre. E isso me fez pensar – a tecnologia pode ajudar a combater todas essas doenças desagradáveis e melhorar os resultados dos pacientes? E o mais importante, a inteligência artificial terá uma mão nisso? Parece que sim.
Em 2021, atingimos outro marco na adoção da Inteligência Artificial – US$ 6,9 bilhões em tamanho e contagem de mercado. Até 2027, o mercado inteligente em saúde crescerá para 67,4 bilhões. Portanto, o futuro da IA na área da saúde certamente parece brilhante, mas não sereno.
Hoje, mostrarei o estado da inteligência artificial na saúde, suas principais áreas de aplicação e suas limitações atuais . Tudo isso ajudará você a construir uma imagem holística dessa tecnologia em serviços médicos.
O estado da IA na área da saúde hoje
Inteligência Artificial agora é considerada uma das mais importantes áreas de pesquisa em TI, promovendo o crescimento industrial. Assim como a transformação da tecnologia de energia levou à Revolução Industrial, a IA é anunciada hoje como a fonte do avanço.
Dentro da continuidade da saúde, o COVID-19 acelerou os investimentos em IA. Mais da metade dos líderes de saúde esperam que a inteligência artificial (IA) impulsione a inovação em suas organizações nos próximos anos. Ao mesmo tempo, cerca de 90% dos hospitais têm estratégias de IA implementadas.
Agora vamos dar uma olhada nos principais impactos dos algoritmos inteligentes na medicina.
)Impactos tecnológicos atuais na medicina
Hoje, apenas configurações específicas na prática clínica acolheram a aplicação da inteligência artificial.
Os pacientes aguardam a implantação de medicina aumentada, uma vez que permite maior autonomia e cuidados mais individualizados. No entanto, os médicos são menos encorajados porque a medicina aumentada requer mudanças fundamentais na prática clínica.
No entanto, já temos casos de uso de IA suficientes para avaliar seu potencial.
Detecção Precoce da Doença
Na maioria dos casos críticos, o prognóstico do tratamento depende de quão precocemente a doença é detectada. Atualmente, a tecnologia orientada por IA é usada para amplificar o diagnóstico preciso de uma doença como o câncer em seus estágios iniciais.
Os algoritmos de aprendizado de máquina também podem processar dados de pacientes de imagens de ECG, EEG ou raios-X para prevenir o agravamento dos sintomas.
Segundo a American Cancer Society, 1 em cada 2 mulheres é diagnosticada erroneamente com câncer devido a uma alta taxa de resultados errôneos de mamografia. Portanto, há certamente uma necessidade aguda de identificação mais precisa e eficaz da doença. As mamografias são examinadas e interpretadas 30 vezes mais rápido, com até 99% de precisão com IA, reduzindo a necessidade de biópsias.
Descoberta mais rápida de medicamentos
Este ano , a Alphabet lançou uma empresa que usa IA para descoberta de medicamentos. Contará com o trabalho da DeepMind, outra unidade da Alphabet que foi pioneira no uso de inteligência artificial para prever a estrutura das proteínas.
E não é a única instância de pesquisa clínica habilitada para IA.
De acordo com uma pesquisa da Deloitte, 40% das startups de descoberta de medicamentos já usaram IA em 2019 para monitorar repositórios químicos em busca de potenciais candidatos a medicamentos. Mais de 20% aproveitam a computação inteligente para identificar novos alvos de drogas. Finalmente, 17% o utilizam para desenho molecular assistido por computador.
Análise de dados de saúde
A explosão de dados de saúde é algo que ganhou força nos últimos anos. Esse aumento repentino de dados pode ser atribuído à digitalização massiva do setor de saúde e à proliferação de wearables.
Com um único paciente respondendo por cerca de 80 megabytes de dados por ano em dados de imagem e EMH, estima-se que a taxa de crescimento anual composta de dados atinja 36% até 2025.
Portanto, os médicos precisam de uma ferramenta rápida e eficaz para entender esse fluxo de dados e produzir insights que mudam o setor. A análise preditiva é exatamente uma dessas ferramentas. Em particular, a análise de dados habilitada para IA ajuda a descobrir tendências ocultas na disseminação de doenças. Isso permite um tratamento proativo e preventivo, o que melhora ainda mais os resultados do paciente.
Por exemplo, os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) implementam análises para prever o próximo surto de gripe. Usando dados históricos, eles avaliam a gravidade das futuras temporadas de gripe, o que lhes permite tomar decisões estratégicas com antecedência.
A pandemia global também não foi uma exceção. Assim, o Fórum Nacional de Qualidade de Minorias lançou seu Índice COVID-19. Este último é uma ferramenta preditiva que ajudará os líderes a se prepararem para futuras ondas de coronavírus.
Inteligência Clínica
No ano passado, os laboratórios realizaram mais de 2.800 ensaios clínicos para testar medicamentos e vacinas que salvam vidas para o coronavírus. No entanto, este grande campo de ensaios clínicos não foi frutífero e gerou expectativas enganosas. Mas é uma notícia velha.
O mercado de ensaios clínicos de US$ 52 bilhões vem sofrendo há muito tempo com investigação e planejamento pré-clínicos ineficazes. Um dos componentes mais difíceis da pesquisa clínica é encontrar pacientes. No entanto, muitos desses ensaios clínicos – particularmente ensaios oncológicos – tornaram-se mais sofisticados, tornando ainda mais desafiador encontrar os pacientes em um curto espaço de tempo.
A inteligência artificial tem um grande potencial para tornar o processo seletivo mais rápido. Ele pode amplificar a seleção de pacientes por:
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- Maximizando a unificação de pacientes. Isso pode ser feito pela harmonização de grandes dados de EMR e EHR de vários formatos e níveis de precisão, bem como o uso de fenotipagem eletrônica.
Fornecendo resultados clínicos prognósticos. Isso se refere à seleção de pacientes com maior probabilidade de ter um objetivo clínico mensurável. Prever uma população que se beneficiará do tratamento.
Cuidado Personalizado
À medida que a inteligência artificial entra no cenário da medicina de precisão, ela pode ajudar as organizações a se beneficiarem medicina de precisão de várias maneiras. Em primeiro lugar, a medicina personalizada pode vir na forma de soluções digitais que permitem a interação individual com especialistas sem sair de casa.
De acordo com as estatísticas, existem atualmente mais de 53 mil aplicativos de saúde em Google Play. Por que eles são tão populares? Os pacientes gostam da conveniência que os aplicativos de saúde oferecem. Os pacientes podem economizar dinheiro, obter acesso imediato a cuidados personalizados e ter maior controle sobre sua saúde graças aos avanços na tecnologia de saúde móvel.
Aqui estão algumas estatísticas encorajadoras para demonstrar a importância desse benefício tecnológico:
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- O mercado de aplicativos de saúde móvel é de US$ 47,7 bilhões em 2021 e estima-se que cresça para US$ 149 bilhões até 2028.
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O mercado teve um crescimento de 14,3% durante 2020, impulsionado pela pandemia. Além disso, estima-se que este mercado tenha um crescimento anual de 17-18% nos próximos cinco anos. O principal benefício econômico da mHealth apps consiste em reduzir os custos hospitalares, diminuindo as taxas de readmissão e o tempo de internação, e auxiliando na adesão do paciente aos planos de medicação.
Outra face da personalização na área da saúde é a medicina de precisão. É um modelo inovador de serviços médicos que oferece personalização individualizada de assistência médica por meio de soluções médicas, tratamentos, práticas ou produtos adaptados a um subconjunto de pacientes. As ferramentas que sustentam a medicina de precisão podem incluir diagnóstico molecular, imagem e análise.
No entanto, a medicina de precisão é impossível dentro da abordagem médica tradicional. Em vez disso, requer acesso a grandes quantidades de dados juntamente com funcionalidade de ponta. Esses dados incluem uma ampla gama de dados de pacientes, incluindo registros de saúde, dispositivos pessoais e histórico familiar. A IA então calcula esses dados e gera insights, permite que o sistema aprenda e capacita a tomada de decisões do médico.
O que impede a transformação da IA na área da saúde?
O impacto clínico da inteligência de máquina tem um grande potencial para interromper a assistência médica, tornando-a mais acessível e econômica. No entanto, a adoção da IA está atualmente em seus estágios iniciais devido a um grande número de limitações do setor. Alguns deles incluem:
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- Dados médicos fragmentados são um dos principais desafios no caminho para a automação. Uma combinação difícil de saída estruturada e não estruturada agrava ainda mais a captura eficaz de dados. Assim, cerca de 80% de todos os dados vão para peças isoladas não estruturadas espalhadas por sistemas médicos.
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Uma rede complexa de fatores econômicos e considerações éticas também afeta a velocidade de adoção de IA. Atualmente, não existem padrões para sistemas de IA na área da saúde, o que gera preocupações entre médicos e pacientes. Além disso, os sistemas inteligentes não podem ser implantados em ambientes com poucos recursos, exigindo investimentos significativos.
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- A privacidade é outra limitação ligada à transformação digital, uma vez que os algoritmos inteligentes alimentar uma enorme quantidade de dados, amplia a superfície de ataque para os cibercriminosos. Além disso, a predominância de informações confidenciais significa a necessidade de medidas de segurança supremas e conformidade com regulamentos federais como HIPAA.
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Palavra Final
A inteligência artificial na área da saúde é uma disrupção há muito esperada que vem amadurecendo há bastante tempo. Suas possibilidades são virtualmente ilimitadas e vão desde a descoberta mais rápida de medicamentos até o diagnóstico em casa. Em 2021, a IA teve um crescimento significativo devido à crise induzida pela pandemia e à necessidade aguda de automação. Embora em seus estágios iniciais, veremos mais da IA revolucionando nosso setor de saúde.
