O advento de inteligência synthetic (IA) pode ajudar a resolver o crescente desafio da assistência médica às populações idosas, que muitas nações estão enfrentando, embora os desafios habituais permaneçam.
De acordo com o Ministro da Saúde de Cingapura, Ong Ye Kung, três tendências significativas estão convergindo para fazer deste um momento sem precedentes para enfrentar os desafios da saúde: IA, genômica e uma mudança de foco em direção à saúde preventiva.
Genômica, ou medicina de precisão, adapta os cuidados de saúde aos genes e ambiente únicos de uma pessoa, permitindo um tratamento mais preciso ou medidas preventivas. Ao mesmo tempo, IA generativa (IA gen) abre oportunidades para melhorar o diagnóstico e o tratamento de doenças, disse Ong em um bate-papo casual durante a conferência InnoTech.Healthcare da ST Engineering esta semana.
De acordo com a Organização Mundial da Saúde, uma em cada seis pessoas no mundo terá 60 anos ou mais até 2030 — o que representa 1,4 bilhão da população world. Até 2050, esse número dobrará para 2,1 bilhões, e o número de pessoas com 80 anos ou mais deve chegar a 426 milhões.
Até 2050, dois terços da população com 60 anos ou mais também viverão em países de baixa e média renda.
Ong observou que o envelhecimento impulsiona vários desenvolvimentos na área da saúde porque está correlacionado com maior carga de doenças e enfermidades e contribui para o aumento dos custos da saúde, não apenas para os pacientes, mas também para governos e nações.
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Países como Cingapura estão trabalhando para garantir que possam lidar com o envelhecimento de suas populações. Como o envelhecimento é inevitável, Ong acha que o país deve se concentrar em medidas preventivas e aproveitar a tecnologia.
Dados acoplados com IA, por exemplo, podem fornecer insights valiosos sobre quais doenças certos indivíduos são suscetíveis e fornecer o cuidado preventivo necessário, disse Ong. Ele acrescentou que os dados devem ser despojados de informações pessoalmente identificáveis (PII) e anonimizados.
Cingapura está atualmente trabalhando para garantir que tenha a infraestrutura em vigor para dar suporte a tais iniciativas, incluindo uma plataforma comum de prontuário eletrônico (EMR) que todos os provedores de serviços de saúde, incluindo hospitais e clínicas privadas, possam acessar. Ong disse que isso exigirá que os GPs (médicos generalistas) contribuam com dados do paciente para a plataforma de dados centralizada.
Ele observou que legislação devem estar em vigor para impor tais requisitos e, ao mesmo tempo, proteger os dados.
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Singapura propôs uma Projeto de Lei de Informação de Saúde que o país diz fornecer a estrutura para “governar a coleta, acesso, uso e compartilhamento seguros de informações de saúde” em todo o seu ecossistema de saúde. Embora o EMR do país tenha sido estabelecido em 2011 como um repositório centralizado de dados de saúde, ele é usado principalmente por instituições públicas de saúde. A participação de provedores privados é voluntária — apenas 15% deles participaram de seu uso em outubro de 2023, de acordo com o ministério da saúde de Cingapura.
Ong disse que não há um único perfil holístico das informações de saúde de um indivíduo, pois os dados são fragmentados e espalhados por diferentes provedores. O ministério da saúde diz que o sistema nacional de EHR exigiria apenas informações de saúde importantes, como diagnóstico, medicamentos, alergias e relatórios laboratoriais. Os provedores teriam acesso aos registros médicos resumidos dos pacientes que são relevantes e necessários para que eles forneçam cuidados.
O projeto de lei proposto, que está programado para ser lido no parlamento na próxima semana, determinaria que todos os provedores de saúde licenciados contribuíssem com dados para o repositório eletrônico de saúde. Ele também estabelece um conjunto de segurança cibernética e segurança de dados requisitos que os provedores de saúde que contribuem ou acessam a plataforma de dados devem atender. Isso inclui relatar incidentes de segurança cibernética e violações de dados, como acesso não autorizado.
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Ong observou que o gerenciamento robusto de dados é uma questão elementary, e mais salvaguardas serão necessárias com o surgimento da genômica e da IA. Por exemplo, ele disse que considerar informações genômicas em decisões de contratação criará questões éticasacrescentando que seu uso na subscrição de apólices de seguro de vida também foi proibido em algumas jurisdições.
Para Ong, confiança pública no uso de IA para assistência médica dependerá da existência de controles para gerenciar essas preocupações.
Abordando o problema do deepfake
Deepfakes também surgiram nas discussões da conferência como um risco de IA. O Ministro de Estado Sênior de Cingapura no Gabinete do Primeiro Ministro, Desmond Tan, observou que os deepfakes não podem ser ignorados, pois os cibercriminosos cada vez mais recorrem a ferramentas avançadas de IA em seus ataques.
Durante seu discurso no evento principal da conferência, InnoTech.AI, Tan mencionou como os golpistas podem criar deepfake realista vídeos com apenas algumas fotos e um pequeno clipe de áudio retirados da web ou de plataformas de mídia social.
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Ele disse que o conteúdo deepfake em Cingapura aumentou 500% no ano passado em comparação a 2022, observando que tais riscos devem ser abordados para que a IA possa ser aproveitada para seus benefícios, como facilitar a detecção precoce de doenças.
A ST Engineering espera ajudar organizações a fazer isso com o lançamento de sua plataforma Einstein.AI. O Einstein.AI foi projetado para validar a autenticidade do conteúdo por meio de verificação de fatos e detecção de deepfakes de áudio e vídeo.
O software program analisa a transcrição do conteúdo e verifica os fatos das informações em relação a plataformas de notícias estabelecidas ou quaisquer outras agências de mídia que os clientes escolherem. Ele também executa análises de postura e sentimento para identificar qualquer potencial discurso de ódio no conteúdo.
A ST Engineering disse que as organizações que executam a plataforma Einstein.AI podem definir parâmetros para essas verificações.
A plataforma de IA não realiza reconhecimento facial e, portanto, não pode autenticar a identidade de um indivíduo. Em vez disso, ela busca padrões para ajudar a determinar se o conteúdo em si é sintético ou foi manipulado.
Desenvolvido internamente, a ST Engineering treinou o Einstein.AI alimentando-o com clipes de vídeo e áudio de indivíduos com gêmeos falsos correspondentes para identificar as nuances entre eles.
A ST Engineering está atualmente enviando propostas de pesquisa para fazer parcerias com instituições de ensino superior em iniciativas de pesquisa para melhorar seus recursos de detecção de deepfakes, que podem então ser incorporados ao Einstein.AI.
O fornecedor acrescentou que também está aberto a explorar outros modelos de IA por meio de parcerias do setor para complementar ainda mais a plataforma.