A inteligência artificial (IA) está revolucionando vários setores, e a saúde não é exceção. A IA tem o potencial de melhorar o atendimento ao paciente, agilizar processos médicos e reduzir custos. Neste artigo, você verá como a inteligência artificial é aplicada na área da saúde e entenderá o impacto da IA nesse setor.
Diagnóstico médico com inteligência artificial
As ferramentas de diagnóstico baseadas em IA podem analisar imagens médicas, dados de pacientes e notas clínicas para ajudar os profissionais de saúde a diagnosticar doenças com mais precisão e rapidez.
em radiologia
Os algoritmos de IA podem processar e analisar dados de imagens médicas, como raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas, para detectar anomalias e padrões indicativos de doenças como câncer ou condições cardiovasculares. De acordo com um estudo publicado na Nature Medicine, um algoritmo de IA desenvolvido pelo Google alcançou uma taxa de precisão de 94,5% na detecção de câncer de mama em mamografias, superando os radiologistas humanos que tiveram uma taxa de precisão de 88,0% (McKinney et al., 2020).
em patologia
Os sistemas de patologia alimentados por IA podem analisar amostras de tecido e identificar células cancerígenas, simplificando o processo de diagnóstico e reduzindo o erro humano. Por exemplo, a plataforma Paige.AI aprovada pela FDA usa algoritmos de IA para detectar câncer de próstata em lâminas de patologia com uma precisão relatada de 98% (Bulten et al., 2020).
em oftalmologia
Sistemas de inteligência artificial podem analisar imagens da retina para detectar sinais precoces de retinopatia diabética e degeneração macular relacionada à idade. Em um estudo publicado no JAMA, um algoritmo de IA desenvolvido pelo Google alcançou uma sensibilidade de 97,5% e uma especificidade de 93,4% na detecção de retinopatia diabética (Gulshan et al., 2016).
Descoberta e desenvolvimento de medicamentos com inteligência artificial
A IA pode reduzir significativamente o tempo e o custo associados à descoberta e desenvolvimento de medicamentos, analisando grandes conjuntos de dados, prevendo a eficácia de medicamentos e otimizando o design de ensaios clínicos.
Na descoberta de drogas
Os algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados químicos e biológicos para identificar possíveis candidatos a medicamentos, prever sua eficácia e otimizar suas estruturas químicas. A Atomwise, uma empresa de descoberta de medicamentos orientada por IA, usa algoritmos de aprendizado profundo para prever a afinidade de ligação de pequenas moléculas com proteínas-alvo. Em 2020, a Atomwise anunciou uma colaboração com a Hansoh Pharma para descobrir e desenvolver novos candidatos a medicamentos, com um valor de negócio potencial de até US$ 1,5 bilhão.
Em ensaios clínicos
A IA pode otimizar o desenho de ensaios clínicos, o recrutamento de pacientes e o monitoramento, reduzindo custos e melhorando os resultados dos ensaios. Por exemplo, Deep 6 AI, uma plataforma de aceleração de ensaios clínicos, usa IA para combinar pacientes elegíveis com ensaios clínicos adequados, reduzindo o processo de recrutamento de pacientes de meses para minutos.
Inteligência artificial na medicina personalizada
A IA pode analisar dados genômicos, fatores de estilo de vida e histórico médico para fornecer planos de tratamento personalizados e otimizar o atendimento ao paciente.
em genômica
Os algoritmos de IA podem processar e analisar dados genômicos para identificar mutações causadoras de doenças, permitindo o desenvolvimento de terapias direcionadas. Em 2019, um estudo publicado na Nature demonstrou que um algoritmo de IA chamado DeepVariant, desenvolvido pelo Google, poderia identificar com precisão variantes genéticas no genoma humano com uma taxa de precisão de mais de 99,9% (Poplin et al., 2018).
Em oncologia de precisão
Plataformas orientadas por IA, como o IBM Watson for Oncology, podem analisar dados de pacientes, incluindo mutações genéticas, para recomendar planos de tratamento personalizados para pacientes com câncer. Em um estudo publicado no The Oncologist, o Watson for Oncology forneceu recomendações de tratamento concordantes com um conselho multidisciplinar de tumores em 93% dos casos (Somashekhar et al., 2018).
Dispositivos médicos e vestíveis alimentados por IA
Dispositivos médicos e vestíveis habilitados para IA podem monitorar a saúde dos pacientes, fornecer feedback em tempo real e alertar os profissionais de saúde sobre possíveis problemas.
Monitoramento contínuo de glicose
Dispositivos de monitoramento contínuo de glicose alimentados por IA, como o Dexcom G6, podem rastrear os níveis de glicose no sangue em tempo real para pacientes com diabetes, fornecendo informações personalizadas e alertando os usuários sobre possíveis eventos hipoglicêmicos ou hiperglicêmicos. De acordo com um estudo publicado na Diabetes Technology & Therapeutics, o Dexcom G6 alcançou uma diferença relativa média absoluta (MARD) de 9,0% em relação aos valores de referência, demonstrando sua precisão na medição dos níveis de glicose no sangue (Šoupal et al., 2020).
Monitoramento remoto do paciente
Os sistemas de monitoramento remoto de pacientes orientados por IA podem rastrear os sinais vitais dos pacientes e detectar sinais precoces de deterioração, permitindo que os profissionais de saúde intervenham prontamente. Por exemplo, o dispositivo vestível Current Health, aprovado pela FDA, monitora os sinais vitais dos pacientes, como frequência cardíaca, frequência respiratória e saturação de oxigênio, e usa algoritmos de IA para prever o risco de eventos adversos.
Inteligência artificial na administração da saúde
A inteligência artificial pode otimizar processos de administração de saúde, como agendamento de pacientes, cobrança e alocação de recursos, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional.
Agendamento de pacientes
Os sistemas de agendamento baseados em IA podem prever o não comparecimento de pacientes, otimizar os horários de agendamento e reduzir o tempo de espera. Por exemplo, a plataforma Zocdoc, orientada por IA, usa algoritmos de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de não comparecimento de pacientes, permitindo que os profissionais de saúde marquem consultas em excesso e reduzam o tempo ocioso.
Faturamento e gerenciamento do ciclo de receita
Os algoritmos de IA podem analisar dados de cobrança, identificar erros de codificação e otimizar o gerenciamento do ciclo de receita, reduzindo as negações de sinistros e melhorando o desempenho financeiro. Empresas como a Olive AI oferecem soluções baseadas em IA para automatizar o gerenciamento do ciclo de receita, com melhorias relatadas na precisão de reivindicações e captura de receita.
Conclusão
A inteligência artificial está transformando o setor de saúde, melhorando diagnósticos, personalizando tratamentos, acelerando a descoberta de medicamentos e aprimorando o monitoramento e o atendimento ao paciente. As tecnologias orientadas por IA não apenas otimizam a administração e as operações de assistência médica, mas também fornecem soluções econômicas e eficientes para pacientes e profissionais de saúde. À medida que a IA continua avançando e se integrando aos sistemas de saúde, seu potencial para revolucionar o atendimento e os resultados dos pacientes só aumentará, oferecendo benefícios significativos à comunidade médica e aos pacientes.
