Contente
- Medical Imaging
- Registros médicos eletrônicos (EMRs)
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Suporte à Decisão Clínica (CDS)
- Desenvolvimento de drogas
- Um salto para o futuro
- Uma palavra para o sábio
Fonte: video-doctor / iStockphoto
Leve embora:
A IA está permitindo que a tecnologia médica avance em um ritmo cada vez mais rápido. Aqui estão alguns dos mais recentes avanços.
A inteligência artificial está revolucionando nosso mundo de muitas maneiras inimagináveis. À beira da Quarta Revolução Industrial, a humanidade atualmente está testemunhando os primeiros passos dados pelas máquinas para reinventar o mundo em que vivemos. E, enquanto continuamos debatendo sobre as possíveis desvantagens e benefícios de substituir os humanos por máquinas inteligentes e de auto-aprendizado, existem uma área em que o impacto positivo da IA melhorará definitivamente a qualidade de nossas vidas: o setor de saúde.
Medical Imaging
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem processar quantidades inimagináveis de informações em um piscar de olhos. E eles podem ser muito mais precisos do que os humanos ao detectar os mínimos detalhes nos relatórios de imagens médicas, como mamografias e tomografias computadorizadas.
A empresa Zebra Medical Vision desenvolveu uma nova plataforma chamada Profound, com análise baseada em algoritmos de todos os tipos de relatórios de imagens médicas, capazes de encontrar todos os sinais de possíveis condições, como osteoporose, câncer de mama, aneurismas da aorta e muito mais, com 90% taxa de precisão. E suas capacidades de aprendizado profundo foram treinadas para verificar sintomas ocultos de outras doenças que o profissional de saúde pode não estar procurando em primeiro lugar. Outras redes de aprendizado profundo obtiveram 100% de precisão ao detectar a presença de algumas formas especialmente letais de câncer de mama nas lâminas de biópsia.
A análise baseada em computador é muito mais eficiente (e menos dispendiosa do que) para interpretar dados ou imagens do que os seres humanos, que alguns chegaram a argumentar que, no futuro, pode ser antiético não substituir a IA em algumas profissões, como radiologistas e patologistas! (Para saber mais sobre TI na medicina, consulte O papel da TI no diagnóstico médico.)
Registros médicos eletrônicos (EMRs)
O impacto dos registros médicos eletrônicos (EMRs) na tecnologia da informação em saúde é um dos tópicos mais controversos do debate da última década. Segundo alguns estudos, eles representam um ponto de virada na melhoria da qualidade do atendimento, além de aumentar a produtividade e a pontualidade. No entanto, muitos prestadores de serviços de saúde os consideraram pesados e difíceis de usar, levando a uma substancial resistência tecnológica e ineficiência generalizada. Poderia o novo software orientado à IA vir em socorro de muitos médicos, enfermeiros e farmacêuticos que se atrapalhavam todos os dias com o pesado embaraço dos EMRs?
Um dos maiores problemas dessa nova tecnologia de assistência médica é que ela força os médicos a gastar muito do seu precioso tempo realizando tarefas repetitivas. A IA pode automatizá-los facilmente, no entanto, por exemplo, usando o reconhecimento de fala durante uma visita para registrar todos os detalhes enquanto o médico fala com o paciente. Os gráficos podem e incluirão dados muito mais detalhados que podem ser coletados de uma variedade de fontes, como dispositivos vestíveis e sensores externos, e a IA os alimentará diretamente no EMR.
Mas, avançando desde o primeiro passo da coleta de dados, quando informações relevantes suficientes são corretamente entendidas e extrapoladas por algoritmos de aprendizado profundo, elas podem ser usadas para ajudar a melhorar a qualidade do atendimento de várias maneiras. Ele pode melhorar a adesão dos pacientes ao tratamento e reduzir eventos evitáveis, ou até mesmo orientar os médicos por meio da análise preditiva da IA no tratamento de condições de alto custo e com risco de vida. Apenas para citar um exemplo prático, um estudo recente publicado na Rede JAMA descobriu como os grandes dados extraídos de EMRs e digeridos por uma IA da Universidade da Califórnia, San Francisco Health, ajudaram no tratamento de Clostridium difficile potencialmente letal (C. diff ) infecções.
E é fácil ver quanta mineração de dados de registros médicos será a próxima “grande coisa” na área da saúde, quando ninguém menos que o Google lançou seu próprio projeto Google DeepMind Health para melhorar a velocidade, a qualidade e a equidade do acesso à assistência.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Suporte à Decisão Clínica (CDS)
Outro exemplo interessante de aprendizado profundo pode ajudar as máquinas a tomar melhores decisões do que suas contrapartes humanas é a proliferação de ferramentas de apoio à decisão clínica (CDS).
Essas ferramentas geralmente são incorporadas ao sistema de EMR para auxiliar os médicos em seu trabalho, sugerindo o melhor curso de tratamento, alertando sobre perigos potenciais, como interações farmacológicas ou condições anteriores, e analisando até os mínimos detalhes no registro de saúde de um paciente.
Um exemplo interessante é o MatrixCare, uma casa de software que conseguiu integrar a famosa AI Cortana da Microsofts em sua ferramenta usada para gerenciar casas de repouso. Os potentes recursos de análise do mecanismo de aprendizado de máquina reforçaram a capacidade de tomada de decisão das ferramentas de suporte de maneira incomensurável.
“Um médico pode ler uma revista médica, talvez duas vezes por mês”, explicou o CEO John Damgaard, “Cortana pode ler todos os estudos sobre câncer publicados na história antes do meio dia e às 15h. está fazendo recomendações específicas para os pacientes sobre planos de assistência e melhorando os resultados ".
O CDS também apresenta o argumento de que as máquinas são capazes de se comunicar muito melhor do que os humanos. Em particular, diferentes dispositivos médicos podem ser conectados à Internet, como qualquer outro dispositivo de Internet das Coisas (IoT) (wearables, monitores, sensores de cabeceira, etc.) e também ao software EMR. A interoperabilidade é uma questão crítica dos cuidados de saúde modernos, uma vez que a fragmentação dos cuidados é uma das principais causas de tratamento inadequado e aumento de hospitalizações. Quando lideradas por IA inteligente, as várias plataformas de EMR tornam-se capazes de "conversar" entre si pela Internet, aumentando a cooperação e a colaboração entre diferentes enfermarias e até diferentes centros de saúde.
Desenvolvimento de drogas
O desenvolvimento de um novo medicamento por meio de ensaios clínicos costuma ser muito caro. Não apenas em termos de tempo (falamos de décadas) e dólares investidos (os custos podem facilmente chegar a vários bilhões de dólares), mas também a vida humana. Muitos novos produtos farmacêuticos exigem, de fato, muitos anos de testes adicionais em assuntos do mundo real durante o chamado período pós-comercialização, e não é tão incomum que muitos efeitos colaterais graves (ou até mortais) sejam descobertos muitos anos depois que um medicamento foi administrado. lançado.
Mais uma vez, a IA eficiente alimentada por supercomputador pode erradicar novos medicamentos a partir de um banco de dados de estruturas moleculares que nenhum ser humano jamais ousaria analisar. Um exemplo proeminente é o Atomwises AI, que foi capaz de prever dois medicamentos que poderiam acabar com a epidemia do vírus Ebola. Em menos de um dia, sua pesquisa virtual foi capaz de encontrar dois medicamentos seguros e já existentes que poderiam ser reaproveitados para combater o vírus mortal. A melhor parte é que eles encontraram uma maneira de reagir efetivamente a uma emergência pandêmica apenas examinando medicamentos que já eram comercializados para pacientes há anos, comprovando sua segurança. (Para saber mais sobre como a tecnologia está guiando o desenvolvimento de medicamentos, consulte Influência de grandes dados em medicamentos e produtos farmacêuticos.)
Um salto para o futuro
Algumas das tecnologias mais incríveis ainda não estão prontas, nada mais são do que protótipos, mas suas implicações são tão impressionantes que ainda merecem ser mencionadas.
Uma delas é a medicina de precisão, uma disciplina realmente ambiciosa que usa algoritmos genômicos profundos para escanear o DNA de um paciente em busca de mutações e anomalias que possam estar ligadas a doenças como o câncer. Pessoas como Craig Venter, um dos pais do Projeto Genoma Humano, estão atualmente trabalhando em uma nova geração de tecnologias computacionais que podem prever os efeitos de qualquer alteração genética, abrindo caminho para tratamentos individualizados e detecção precoce de muitas doenças evitáveis.
Uma palavra para o sábio
Por mais entusiasmados que pareçamos, devido ao enorme potencial de introduzir a IA nos cuidados de saúde, é importante que entendamos suas limitações. O uso da IA na medicina não é isento de riscos, embora muitos deles sejam facilmente superados quando nos acostumarmos a ela.
A máxima "não faça mal" é fundamental para estabelecer alguns padrões éticos que agiriam como limites. Hoje foram investidos na responsabilidade de construir a estrutura sobre a qual as futuras gerações tomarão suas decisões.