Latest · July 26, 2022 0

O Uso da Inteligência Artificial na Saúde Acelerou Durante a Pandemia. Está aqui para ficar.


A inteligência artificial (IA) interrompeu inúmeras indústrias e levou à adição do sufixo “-tech” a muitas delas: insurtech, fintech, agritech. A saúde, em particular, floresceu por causa da IA, mesmo antes da pandemia, pois a inteligência de máquina torna viável a varredura de grandes populações em busca de doenças e impulsiona uma abordagem proativa à saúde manter as pessoas saudáveis ​​em vez de esperar que fiquem doentes.

Como o nome sugere, a “saúde da população” se concentra em coortes sobre indivíduos, mas há mais do que isso. Para os pesquisadores da área da saúde, a saúde da população depende do acompanhamento da incidência de doenças em diversos grupos de pessoas. Por exemplo, eles podem comparar surtos de Covid-19 entre indivíduos de diferentes demografias que residem em uma variedade de CEPs. Concentra-se na prevenção ou detecção precoce de doenças em grandes populações por meio de triagem.

Isso é diferente da saúde pública mais generalizada, que examina a condição de saúde de toda uma população de indivíduos. O atendimento à saúde pública exige uma análise de poluentes no ar e na água. Cuidar da saúde da população requer o exame da incidência da doença em grupos de acordo com critérios como idade, sexo ou localização.

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Quando se trata de IA na área da saúde, é seguro dizer que a tecnologia não pode substituir o julgamento informado dos médicos humanos e a experiência no tratamento de membros do público, nem ninguém pretende que isso aconteça. No que diz respeito à saúde da população, que se tornou ainda mais importante desde a pandemia, a IA é necessária mais do que nunca para fornecer estatísticas de diagnóstico e tratamento e outras informações a especialistas e pesquisadores de saúde pública.

O software de gerenciamento de saúde da população normalmente integra dados de pacientes em sistemas de TI de saúde para análise. Os dados são usados ​​para melhor prever e gerenciar doenças e enfermidades. O software também é usado para facilitar a prestação de cuidados entre as populações com base na necessidade. De certa forma, atende a grupos de pessoas, mas, em última análise, ajuda a melhorar a qualidade do atendimento individualizado ao paciente. Afinal, a análise de dados populacionais leva a uma melhor previsão dos riscos de saúde individual e uma representação mais precisa das tendências de saúde em diferentes comunidades.

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Hospitais e clínicas associadas recorreram a soluções de IA ao longo da pandemia para melhorar a eficiência dos recursos, fortalecer os diagnósticos e gerenciar os volumes de pacientes. Isso é particularmente crítico em cuidados preventivos, especialmente com cirurgia ortopédica. As cirurgias ortopédicas devem aumentar de 22,3 milhões em 2017 para 28,3 milhões em 2022 em todo o mundo. Ao considerar a escassez de recursos, isso pressiona cirurgiões, clínicos e radiologistas.

Tecnologias baseadas em aprendizado profundo, como a Zebra Medical Vision, aliviam a carga, fornecendo aos radiologistas análises de imagens médicas para varreduras e analisando-as automaticamente para vários achados clínicos. Tais achados podem ser repassados ​​aos médicos, que podem levar em consideração os laudos ao fazer um diagnóstico.

Observar a interseção entre gerenciamento de saúde populacional e análise de dados de saúde pode ser interessante, pois cada mercado deve se tornar um mercado de US$ 40 bilhões em alguns anos. Se estivermos examinando apenas o espaço genômico, o ponto de inflexão está chegando com um custo acessível de US$ 600 para o sequenciamento completo do genoma hoje, a caminho do sequenciamento de US$ 100 em apenas alguns anos. À medida que os dados genômicos se tornam financeiramente plausíveis e os dados gerados a partir da genômica dobram a cada ano, com expectativa de atingir 20 exabytes até 2025, os 5.000 geneticistas em todo o mundo não serão capazes de processar uma fração significativa deles. A análise de dados de saúde na saúde da população será essencial.

A medicina de precisão deve contar com processamento e análise de dados adequados. Os modelos de IA já são poderosos o suficiente, eles só precisam dos dados para trabalhar. A empresa de interpretação genética Emedgene desenvolveu o conceito de “inteligência genômica cognitiva” uma plataforma inclusiva e em constante crescimento que produz automaticamente insights a partir de dados genômicos, reduzindo o tempo e o custo de sua interpretação, que tradicionalmente exige horas de revisão manual e produz insights limitados quando contando apenas com a inteligência humana.

H2O.AI é outra solução que usa IA para analisar dados em todos os sistemas de saúde para minerar, automatizar e prever processos. O sempre popular IBM Watson Health usa IA para fornecer soluções de atendimento baseadas em valor para gerenciamento de saúde da população, beneficiando diretamente provedores, planos de saúde, empregadores e organizações farmacêuticas e de biotecnologia.

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A IA está elevando os padrões de saúde da população, tornando mais fácil para os médicos tomarem decisões mais informadas à medida que criam regimes de atendimento otimizados. A tecnologia em si é amplamente considerada um luxo administrativo, o que pode ter sido no início, mas passou a se tornar um salva-vidas literal.

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