AI e ML

Futuro da Inteligência Artificial na Saúde | Futuro da IA ​​na Medicina 2023

Obtenha informações detalhadas sobre como a inteligência artificial transforma o futuro da saúde e da medicina

Escrito por Niel Patel · 9 min read >
futuro da inteligência artificial na saúde

Obtenha informações detalhadas sobre como a inteligência artificial transforma o futuro da saúde e da medicina.

IA na área da saúde é um ótimo complemento para o gerenciamento de informações para médicos e pacientes. 

A pandemia global destacou as lacunas no setor da saúde. Numerosos prestadores de serviços de saúde e governos em todo o mundo investiram em soluções digitais para superar os desafios e obstáculos comuns. Já estamos começando a ver aplicações de Inteligência Artificial (IA) na área da saúde que vão além dos modelos de previsão de doenças. 

As novas gerações de ferramentas baseadas em IA permitirão ao setor da saúde diagnosticar pacientes e melhorar os resultados a um custo menor. Os sistemas baseados em IA podem lidar com a maioria das tarefas anteriormente supervisionadas por humanos. A IA pode fazer isso de forma mais rápida e econômica. Num grande número de estudos de investigação, a IA provou a sua eficácia igual ou até melhor que a dos humanos. 

E quando se trata de diagnóstico médico, a IA ajuda cada vez mais os médicos e outros especialistas em saúde. Com a ajuda de algoritmos baseados em IA, os radiologistas podem detectar tumores perigosos e recomendar como desenvolver estratégias alternativas para tratamentos caros. No entanto, levará muito tempo para substituir totalmente os humanos pela IA no setor da saúde. 

O termo inteligência artificial refere-se a um conjunto de tecnologias. As funções e recursos exatos dessas tecnologias variam significativamente. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA está influenciando o setor de saúde. 

Maiores empresas de inteligência artificial do mundo

Futuro da IA ​​na saúde: aplicações potenciais e impacto

O futuro da IA ​​na área da saúde pode envolver empregos básicos a desafiadores. Tal como a IA se está a tornar omnipresente em áreas como os smartphones e as cadeias de abastecimento, também está a causar mudanças significativas nas aplicações de saúde. Na área da saúde, a aplicação da IA ​​pode ser classificada nos seguintes tipos. 

  • IA orientada para o paciente 
  • IA administrativa
  • AI operacional
  • IA clínica 

O futuro reserva papéis interessantes para a IA. Por exemplo, há especulações de que a IA pode atender chamadas e ajudar os pacientes a marcar consultas. A IA também ajudará a rever os registos médicos e as tendências atuais associadas ao setor da saúde. Desde a interpretação de imagens radiológicas até a realização de diagnósticos clínicos, a IA veio para ficar na área da saúde. Vamos dar uma olhada no futuro da IA ​​na área médica. 

  • A visão geral baseada na saúde de IA, aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL)
  • As aplicações presentes e futuras na área da saúde 
  • O impacto da IA ​​nos pacientes, no pessoal hospitalar e na indústria farmacêutica 
  • Maneiras pelas quais o futuro da IA ​​na saúde pode se desenrolar 

Os profissionais de saúde não têm motivos para ter medo da IA 

É verdade que a IA terá impacto no mecanismo de trabalho de muitos indivíduos no setor da saúde. No entanto, como profissional de saúde, não deve ter medo das aplicações da IA. Isso acontece porque há menos chances de que as máquinas substituam os humanos no setor médico. 

Um dos principais destaques da IA ​​é a sua capacidade de identificar padrões. Também é recomendável avaliar grandes quantidades de dados para reconhecer algo que os humanos não são capazes de detectar. Pelo contrário, nós, seres humanos, primamos pela sabedoria, criatividade, empatia, etc. Por outras palavras, os seres humanos e a IA devem colaborar ativamente para tornar o sistema de saúde transparente. 

Para se adaptarem aos desafios em constante evolução nos cuidados de saúde, as partes interessadas e os decisores devem alargar a adoção da IA. Além disso, devem organizar workshops e seminários regulares para educar os profissionais de saúde sobre o papel da IA ​​no setor médico.  

Por que o setor de saúde ainda não integrou adequadamente a IA?

Para ser mais preciso, o setor da saúde tem um longo caminho a percorrer para poder integrar a IA no sistema. A adoção da IA ​​depende muito de os líderes compreenderem as capacidades da IA ​​e analisarem como ela pode agregar valor. Lembre-se sempre de que o valor derivado da IA ​​não vem da tecnologia. Ela emana de fluxos de trabalho clínicos e processos operacionais em evolução. Aqui estão as maneiras pelas quais a IA agrega valor ao sistema de saúde. 

  • Acrescenta valor ao automatizar a forma como são conduzidos os processos comuns no setor da saúde. A automação implica simplificar o trabalho repetitivo realizado por humanos. 
  • A maior parte dos cuidados de saúde modernos é o aumento. A ideia do aumento é otimizar a colaboração entre humanos e IA. 

A maioria dos especialistas opinam que os tomadores de decisão seniores na área de saúde não precisam compreender o mecanismo de funcionamento da IA. Eles precisam conhecer o poder e o potencial da IA. Eles devem saber como a IA pode ajudá-los a oferecer atendimento personalizado aos pacientes de forma mais eficaz. 

As vantagens gerais da inteligência artificial na área da saúde

Do autoatendimento do paciente aos chatbots, a IA transformará o setor de saúde para a melhoria dos usuários. Com a crescente implementação da IA, poderemos ver a implantação do CAD no diagnóstico de pacientes. 

Os prestadores de cuidados de saúde com a ajuda da IA ​​podem otimizar o processo geral de análise de dados de imagem. A PNL e o ML já estão sendo implantados no setor de saúde. Eles estão oferecendo resultados promissores. No entanto, com a implantação da IA, podemos notar:

  • Melhoria geral na qualidade do atendimento e produtividade da clínica 
  • Maior envolvimento entre os pacientes 
  •  Simplificando o acesso a todas as categorias de pacientes 
  • Personalização dos tratamentos médicos 

Nos dias de hoje, a maioria das pessoas está apreensiva com a eficácia do sistema de saúde. A pandemia já prejudicou a reputação do setor de saúde. A melhor forma de superar estes danos e reconstruir a imagem do setor da saúde é implementar a IA. 

No entanto, não seria tão fácil implementar a IA em todo o setor. Aqui estão alguns desafios da implementação de IA no setor de saúde. 

  • Digitalização e consolidação de dados 
  • Atualizando os regulamentos baseados em IA 
  • Preparando os pacientes para os novos tipos de métodos de tratamento baseados em IA 
  • Experiência inadequada 
  • Intervenções humanas 

Vale a pena mencionar aqui que a IA pode contribuir com um valor significativo para os ativos globais dos cuidados de saúde. Uma das melhores maneiras de aproveitar o potencial da IA ​​é usar cada tecnologia coletivamente. 

Isso dará origem a uma melhor satisfação entre os pacientes. Acredita-se que a integração da IA ​​na saúde pode tornar o sistema mais avançado. Esperemos que no futuro a IA ajude o setor da saúde a alcançar novos marcos. 

IA na área da saúde refere-se ao uso de algoritmos complexos que gerenciam a realização de atividades específicas. Quando os dados são inseridos em computadores por pesquisadores, médicos e cientistas, os algoritmos recentemente desenvolvidos podem examinar, compreender e até mesmo oferecer soluções para problemas difíceis. problemas médicos.

inteligência artificial tem uma variedade de aplicações na área da saúde. Isso é tudo que sabemos. Também reconhecemos que recentemente começamos a compreender o conceito do que a IA pode realizar na área da saúde. É incrível e emocionante ao mesmo tempo.

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3 categorias de IA na indústria de saúde

Existem 3 tipos diferentes de aplicações de IA na área da saúde. As aplicações na área da saúde enquadram-se em três categorias básicas, à medida que a IA penetra em tudo, desde smartphones até à cadeia de abastecimento.

  1. IA com foco nos pacientes
  2. IA adequada às necessidades dos médicos
  3. IA com foco em gestão e operações

Tudo, desde o atendimento de chamadas até o prontuário do paciente, estatísticas e dados populacionais, criação de medicamentos e dispositivos terapêuticos, leitura de imagens radiológicas, estabelecimento de diagnóstico clínico e planos de tratamento e até mesmo bate-papo com pacientes, pode fazer parte do futuro da IA ​​nos cuidados de saúde.

Estudo de caso de aprendizado de máquina da vida diária real

O futuro da inteligência artificial na área da saúde inclui:

  • A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são discutidos em termos de cuidados de saúde.
  • Aplicações nos cuidados de saúde agora e no futuro, bem como a sua relevância para pacientes, médicos e indústria farmacêutica
  • Uma análise de como a IA nos cuidados de saúde poderá desenvolver-se ao longo da próxima década, à medida que as tecnologias emergentes alteram a prática da medicina e dos cuidados de saúde.

O impacto benéfico da inteligência artificial na saúde

De autoatendimento para pacientes a chatbots, Sistemas CAD para diagnósticos e análise de dados de imagem para encontrar moléculas candidatas na pesquisa de medicamentos, a IA já está melhorando a velocidade e a facilidade, reduzindo custos e erros e tornando mais simples para mais pacientes obterem o tratamento de que necessitam.

Embora a PNL e o ML já sejam utilizados na área da saúde, eles se tornarão mais essenciais à medida que tiverem a capacidade de:

  • Melhore a produtividade e o padrão dos cuidados de saúde de prestadores e médicos.
  • Melhorar a participação do paciente no seu próprio tratamento e facilitar a obtenção de cuidados.
  • Desenvolva terapias farmacológicas inovadoras em um ritmo mais rápido e com menor custo.
  • Utilize análises para acessar fontes significativas, porém inexploradas, de dados clínicos não codificados para personalizar tratamentos médicos.

Embora a tecnologia de IA tenha um grande valor, a maior promessa reside nos benefícios que podem ser alcançados quando são utilizados em toda a experiência do paciente, desde o diagnóstico ao tratamento e à manutenção contínua da saúde.

Importância do aprendizado de máquina na vida diária

Lições obtidas com a implementação de IA em cuidados de saúde e medicina

Oferecemos as seguintes ideias com base em nossa experiência com clientes em aplicações de IA na área da saúde:

  • Considere mais tempo e dinheiro para adoção antecipada: mesmo projetos simples exigem mais tempo e esforço para aprovações de custo-benefício.
  • Usar tecnologia acessível e limitar modificações reduz despesas.
  • Crie sistemas que possam lidar com comprimentos e volumes de transações típicos e, ao mesmo tempo, lidar com transações mais longas e cargas de trabalho máximas.
  • Devem ser incluídos profissionais com uma combinação de experiências em tecnologia e cuidados de saúde, uma vez que terão uma melhor compreensão das exigências e preferências dos clientes, bem como das soluções tecnológicas.

Preparando-se para o futuro da IA ​​nos cuidados de saúde

Na indústria médica, a inteligência artificial concentra-se na análise e compreensão de grandes conjuntos de dados para ajudar os médicos a tomar melhores decisões, gerir eficazmente os dados dos pacientes, criar tratamentos de cuidados individualizados a partir de conjuntos de dados complicados e descobrir novos medicamentos.

Vamos dar uma olhada em cada um desses incríveis casos de aplicação.

Apoio à Decisão Clínica

A IA na saúde pode ser valiosa para Apoio à Decisão Clínica, permitindo que os médicos façam julgamentos melhores e mais rápidos, reconhecendo padrões de dificuldades de saúde consideravelmente mais precisos do que o cérebro humano consegue. Num sector onde o tempo gasto e as decisões tomadas podem ter um impacto transformador na vida dos pacientes, o tempo poupado e os problemas detectados são essenciais.

 Gestão da informação

A IA na área da saúde é um recurso fantástico para o gerenciamento de informações de médicos e pacientes. Os pacientes economizam tempo e dinheiro indo ao médico mais cedo, reduzindo a pressão sobre os prestadores de cuidados de saúde e aumentando o conforto do paciente. Os médicos também podem usar módulos instrucionais baseados em IA para expandir seus conhecimentos e talentos no trabalho, destacando os benefícios da análise de dados da IA ​​na área da saúde.

Evolução da IA ​​em saúde e medicina até 2030

  • Até 2030, a IA terá acedido a muitas fontes de dados para mostrar tendências de doenças e melhorar a terapia e os cuidados.
  • Os sistemas de saúde serão capazes de prever o risco de uma pessoa desenvolver certas doenças e aconselhar formas de evitá-las.
  • A IA melhorará os hospitais e os sistemas de saúde, reduzindo os tempos de espera dos pacientes e aumentando a eficiência.

A crescente disseminação da tecnologia impactou praticamente todos os aspectos de nossas vidas, incluindo saúde e cuidados de saúde. A inteligência artificial (IA) já começou a mudar a IA no futuro dos cuidados de saúde e o seu efeito nas experiências dos pacientes será evidente nos próximos 20 anos.

Médicos e investigadores recorrem à IA para ajudar na formação, na investigação, no reconhecimento precoce, no diagnóstico, no tratamento e até nos cuidados de fim de vida, tornando-a o campo de investimento na saúde em mais rápida expansão. Os sistemas de saúde em todo o mundo, incluindo os Serviço Nacional de Saúde (NHS) no Reino Unido, já utilizaram programas de assistentes de saúde com IA para melhorar o processo clínico, utilizando aplicações e programas online para fornecer aos pacientes informações sobre os seus sintomas e até para facilitar reuniões com médicos.

No entanto, a mudança para soluções baseadas na tecnologia significa um rápido crescimento na quantidade de dados sensíveis dos pacientes recolhidos, fazendo com que alguns membros expressem preocupações sobre a privacidade dos registos de saúde electrónicos, especialmente numa época em que a pirataria informática é tão comum.

Como a IA é usada hoje na área da saúde?

A IA está provando ser uma virada de jogo no setor de saúde de diversas maneiras. Aqui estão alguns exemplos que ainda estão em uso hoje:

  1. Radiologia

Para automatizar a análise e o diagnóstico de imagens, estão sendo criados sistemas de inteligência artificial (IA). Isso pode ajudar o radiologista a destacar regiões de interesse em um exame, aumentando a eficiência e reduzindo erros humanos. Métodos totalmente automatizados – que leem e interpretam uma digitalização sem envolvimento humano – também podem ser possíveis, permitindo a interpretação imediata em comunidades desfavorecidas ou após o expediente.

  1. Descoberta de drogas
o futuro da IA ​​na saúde
O futuro da IA ​​na saúde

Estão a ser desenvolvidas tecnologias de inteligência artificial (IA) para descobrir possíveis tratamentos ocultos a partir de vastas bases de dados de informações sobre medicamentos existentes que podem ser alterados para tratar perigos urgentes como o vírus Ébola. Isto poderá aumentar a eficiência do desenvolvimento de medicamentos e as taxas de sucesso, acelerando o processo de introdução de novos tratamentos no mercado em resposta a ameaças de doenças fatais.

  1. Identificação de Risco do Paciente

Os sistemas de IA podem fornecer suporte em tempo real aos médicos, analisando grandes volumes de dados médicos anteriores para ajudar a identificar pacientes em risco. Os riscos de readmissão são um foco atual, sendo identificados pacientes que têm maior chance de retornar ao hospital dentro de 30 dias após a alta.

  1. Atenção primária

Várias organizações estão desenvolvendo sistemas diretos ao paciente para avaliar e fornecer orientação por voz ou chat. Isso permite respostas rápidas a dúvidas e doenças básicas. Isto poderá ajudar as pessoas a evitar consultas desnecessárias ao médico, reduzindo a carga sobre os médicos de cuidados primários – e, para um subconjunto de doenças, fornecendo conselhos básicos que de outra forma não estariam disponíveis para aqueles que vivem em regiões rurais ou negligenciadas. Embora o princípio seja claro, a verificação ainda é necessária para demonstrar a segurança do paciente.

Limitações da IA ​​na saúde

Embora a IA nos cuidados de saúde tenha um enorme potencial, existem uma série de limitações reconhecidas, tal como acontece com outros desenvolvimentos tecnológicos.

  1. Preocupações com a adoção desde o início

Problemas que causam dificuldades são comuns quando uma nova tecnologia é introduzida, mas devem ser superados para que a IA seja amplamente utilizada no negócio da saúde.

No final, a adopção da IA ​​atrairá investidores que investirão na IA, e estudos de caso de sucesso deverão ser promovidos e dados como inspiração futura. Para lançar estes estudos de caso, certas empresas de saúde terão de ser pioneiras.

  1. Preocupações com privacidade de dados

Pela sua natureza, a privacidade nos cuidados de saúde é particularmente sensível e muito privada.

Devem ser implementados sistemas para garantir a privacidade dos dados e a segurança contra hackers para fornecer o mais alto nível de confiança na tecnologia. Infelizmente, os hackers ainda são generalizados, como foi revelado antes, quando UW Medicine vazou 1 milhão de registros de pacientes.

No entanto, as questões de privacidade não devem impedir a utilização da inteligência artificial nos cuidados de saúde.

  1.  Conformidade com regulamentos

A HIPAA e uma variedade de outras regras de dados de pacientes devem ser aprovadas por órgãos reguladores, como o FDA, para verificar se os critérios governamentais são atendidos. Segurança HIPAA é desafiado pela partilha de dados entre várias bases de dados, e é necessário ter cautela nestas áreas para que avanços futuros tenham sucesso. As regras e regulamentos atuais são reconhecidos como um obstáculo à adoção da IA, uma vez que se espera que as organizações que criam software e, portanto, IA, cumpram os requisitos da Hitrust.

  1.  Dificuldade da caixa preta

O aprendizado profundo, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina não têm a capacidade de perguntar “por quê?” Como resultado, a lógica por trás dos julgamentos é injustificada, exigindo muitas suposições no processo de tomada de decisão.

  1. Fácil de usar com uma saída clara

O sistema é incrivelmente fácil de usar e instalar, não requer treinamento do operador e inclui formatos de saída padrão que se conectam prontamente a outras aplicações médicas e sistemas de registros de saúde.

A saída clara do sistema fornece 60 segundos para determinar se a qualidade do exame foi suficiente. Ações adicionais, como leitura excessiva de um avaliador humano, teleconsulta e/ou encaminhamento para um oftalmologista, pode ser indicado se houver sinais de RD referenciável.

Conclusão

Com vários problemas a resolver, incluindo factores bem documentados como o envelhecimento da população e o aumento das taxas de doenças crónicas, a necessidade de soluções de saúde mais criativas é óbvia. Apesar da atenção significativa dos meios de comunicação social, as soluções baseadas em IA apenas exigiram pequenos esforços para resolver preocupações importantes e ainda não tiveram uma influência global significativa no negócio global de cuidados de saúde. O futuro da inteligência artificial na saúde parece bastante imprevisível. Muitos obstáculos críticos podem ser superados nos próximos anos e tem o potencial de desempenhar um papel vital no funcionamento dos futuros sistemas de saúde, complementando os recursos clínicos e garantindo os melhores resultados possíveis para os pacientes.

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