Hoje, a inteligência synthetic está impulsionando inovações desde o diagnóstico precoce até o cuidado do paciente. A IA melhora a eficiência e os resultados, o que reduz custos ao mesmo tempo que remodela o futuro da medicina.
Uma breve história da IA na saúde
A jornada da IA na saúde começou na década de 1970 com sistemas baseados em regras, como o MYCIN, que permitiam aos médicos diagnosticar doenças com base nos sintomas que apresentavam. Esses primeiros sistemas foram inovadores em sua época, mas não conseguiram se adaptar ao que a IA moderna pode fazer.
Desde uma época no ultimate dos anos 2000, quando o aprendizado de máquina e o huge information avançaram para um estágio em que a IA poderia começar a processar grandes quantidades de dados médicos. Esse progresso nos levou à análise preditiva, à medicina personalizada e a melhores diagnósticos.
Principais aplicações de IA na saúde
Diagnóstico e Imagem
Desde então, as ferramentas de IA aumentaram a precisão das imagens médicas a um grau muito mais elevado, tornando possível um diagnóstico mais precoce, melhor e mais rápido. Precisamente como os radiologistas, os algoritmos podem encontrar anomalias em raios X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas. De acordo com um estudo de 2020 publicado na The Lancet Digital Well being, a IA diagnosticou corretamente doenças a partir de imagens em 87% das vezes, muitas vezes melhor do que os humanos.
Medicina Personalizada
Planos de tratamento personalizados podem ser produzidos por IA, dependendo da composição genética, estilo de vida e histórico médico do paciente. Isto ajuda as pessoas a melhorar os resultados do tratamento e a diminuir a possibilidade de efeitos adversos, adaptando os cuidados às necessidades individuais.
Assistentes Virtuais de Saúde
Hoje, os assistentes virtuais de saúde (em todos os lugares) alimentados por IA continuam sendo uma das principais funções na saúde moderna. Mas essas ferramentas fazem tudo isso: ajudam a monitorar condições crônicas, lembram você de tomar medicamentos e fornecem conselhos de saúde. Outros aplicativos, como Babylon Well being e Ada, aproveitam a IA para analisar os sintomas e orientar os pacientes para os cuidados corretos.
Análise Preditiva
A adoção da IA em hospitais inclui análises preditivas para prever os resultados dos pacientes, previsão de pacientes de alto risco e planejamento de recursos na alocação. Os modelos preditivos, por exemplo, podem prever readmissões de pacientes, ou mesmo complicações, para melhorar a prestação geral de cuidados.
Benefícios da IA na saúde
Precisão aprimorada
Na verdade, a IA reduz o erro humano, o que significa que um problema é diagnosticado com mais precisão e um tratamento melhor é oferecido. A confiabilidade salva vidas e diminui a carga de erros de diagnóstico na carteira.
Eficiência aprimorada
A IA permite que os profissionais de saúde passem tempo onde eles são muito melhores: no atendimento ao paciente. Desde o agendamento de consultas até o processamento de sinistros de seguros, a automação simplifica suas operações.
Maior acessibilidade
As plataformas de telemedicina apoiadas pela IA aumentam a disponibilidade de cuidados de alta qualidade para as populações carenciadas e remotas.
Redução de custos
Quando executada em uma instalação de saúde, a IA pode ser usada de várias maneiras para reduzir o custo dos cuidados de saúde. Um relatório da McKinsey estima que o valor da economia de custos com a aplicação de IA no setor de saúde seja de até US$ 150 bilhões. Compartilhamos ofertas exclusivas de software program e descontos em ferramentas e tecnologias de saúde acessíveis, por meio de plataformas como ThingsFromMars e ClothingRic.
Desafios e considerações éticas
Embora a IA ofereça imensos benefícios, também apresenta desafios:
- Preocupações com privacidade: Tal como acontece com qualquer tipo de sistema, os sistemas de IA processam dados relacionados aos pacientes, de modo que uma proteção de dados robusta é obrigatória para conformidade com regulamentos como o GDPR.
- Viés algorítmico: Se tais sistemas de IA forem treinados utilizando conjuntos de dados não representativos, os resultados resultantes serão tendenciosos. É com algoritmos pobres e desenvolvedores que as prioridades são a inclusão e a justiça, a fim de mitigar tais riscos.
O futuro da IA na saúde
O futuro da IA na saúde é promissor, com avanços em diversas áreas importantes:
- Descoberta de medicamentos baseada em IA: Previsão mais rápida de compostos candidatos que podem ser usados para acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos.
- Cirurgia Robótica: Cirurgia aprimorada com precisão usando robôs habilitados para IA.
- Tecnologia vestível: Dispositivos vestíveis para monotonia da saúde em tempo actual, desde o elemento IA até a detecção e intervenção precoces.
Conclusão
Desde diagnósticos até tratamentos personalizados, a IA está refazendo a cara dos cuidados de saúde. Embora o potencial para melhorar a eficiência, a acessibilidade e melhorar os resultados dos pacientes não possa ser negado. Mas existem desafios como a privacidade dos dados ou o preconceito algorítmico que todos devem resolver antes de podermos começar a maximizar verdadeiramente a capacidade da IA. Ainda não se sabe se o campo da saúde continuará a adotar o equilíbrio entre inovação e ética como temos abraçado até agora com a influência da IA.
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