Inovação na saúde: confira exemplos de tecnologia disruptiva

Atualizado em 19 de dezembro de 2023 por Monica Jorge

A inovação na saúde é um campo ideal para a tecnologia disruptiva. O setor, que já exigia coleta de informações sobre os pacientes antes da transformação digital, virou uma das melhores verticais do mercado para tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Internet das coisas (IoT) e Machine Learning.

Diante de tantas tendências tecnológicas e promessas de transformação, é comum questionar como a tecnologia disruptiva é vista na prática em hospitais e clínicas. Muito se fala sobre Big Data, supercomputadores inteligentes e como os dados têm o poder de transformar a forma como a saúde é trabalhada, mas pouco se sabe sobre aplicações reais desse tipo de tecnologia.

Por isso, reunimos neste artigo algumas aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning desenvolvidas recentemente em hospitais dos EUA, referência mundial em saúde digital.

Big data: tecnologia disruptiva na prática

University of Texas Health Science Center, em San Antonio, Texas. Foto: divulgação

O University Health System é um centro de saúde pública localizado na cidade de Santo Antonio, Texas, Estados Unidos. Ele funciona como hospital e centro de pesquisa em tecnologia para a saúde, tornando-se uma importante referência nacional no setor.

Recentemente, o centro  tem conseguido potencializar os resultados de suas atividades utilizando análise de dados para entender melhor as necessidades momentâneas de seus pacientes. O University obteve um retorno de investimento de U$ 2000 dólares para cada U$ 1 dólar em uma ação de inovação disruptiva que combinou análise de dados e tecnologia de marketing para atrair pacientes para os exames de mamografia.

Para a equipe de inovação do hospital, o sistema de saúde precisa do big data para compreender as necessidades dos pacientes e também dos médicos. Neste caso, a ideia inicial da ação não era complicada: com o auxílio de uma ferramenta de gestão de dados, o time do hospital buscou na comunidade por todas as mulheres com mais de 40 anos que não haviam realizado o exame de mamografia nos últimos 12 meses. O governo dos EUA recomenda que todas as mulheres nessa faixa etária realizem o exame anualmente como prevenção do câncer de mama. A partir disso, o hospital enviou uma mensagem para todas essas potenciais pacientes lembrando-lhes sobre o exame.

Paralelamente, também enviaram comunicados aos médicos especializados em câncer de mama lembrando a importância da educação dos pacientes para a prevenção das doenças. O resultado foi extremamente positivo e o hospital continua buscando utilizar o big data para encontrar oportunidades de ação estratégica e atrair os pacientes certos para suas atividades.

Machine learning no dia a dia da clínica

A rede de centros médicos Geisinger, da Pensilvânia, também trabalha com inovação disruptiva ao introduzir recursos de machine learning em seus equipamentos. Os médicos e pesquisadores treinaram computadores dedicados à leitura de tomografias cerebrais para que busquem indícios de hemorragias intercranianas. O diagnóstico precoce é fundamental para tratar esse tipo de problema, que afeta aproximadamente 50 mil pacientes anualmente nos EUA. Cerca de 47% deles não resiste a mais de 30 dias nesta condição.

Os pesquisadores treinaram os computadores do hospital para lerem as imagens cerebrais obtidas através das tomografias em busca de indícios de anormalidades. O sistema cruza as informações dessas leituras com outros dados armazenados pelo hospital e identifica padrões que sinalizam os pacientes com maior probabilidade de apresentarem a hemorragia.

Por exemplo, é possível identificar que pacientes com mais de 60 anos de idade e que já passaram por um procedimento cerebral têm mais chances de desenvolverem hemorragia. Dessa maneira, os médicos podem realizar o tratamento preventivo antes que a condição se transforme em um Acidente Vascular Cerebral. Essa estratégia aumentou em 96% a velocidade do diagnóstico. Para os pesquisadores do hospital, esta ação representa o sucesso da inovação disruptiva auxiliando os médicos no tratamento dos pacientes.

Assistência por voz para médicos e enfermeiros

Vanderbilt University Medical Center, em Nashville, Tennessee. Foto: Divulgação

Hospitais e centros de saúde acumulam um alto volume de dados sobre seus pacientes que podem ajudar muito no tratamento. Mas, para que isso realmente ocorra, é fundamental que estas informações estejam organizadas de maneira lógica, inteligente e acessível para os usuários.

Diante disso, o Vanderbilt University Medical Center, localizado em Nashville, nos EUA, está desenvolvendo um assistente de voz integrado ao seu sistema de gestão hospitalar. A ferramenta é controlada por Inteligência Artificial e otimizada com machine learning, duas das inovações disruptivas que mais têm potencial de crescimento dentro da saúde. A ferramenta interpreta as perguntas dos colaboradores, processa a informação, busca uma resposta ou sugestão de ação no sistema e responde, em linguagem simples e de fácil compreensão.

O sistema, batizado de V-EVA (Vanderbilt EHR Voice Assistante), é acessado através de um dispositivo móvel, similar a como utilizamos outros assistentes de voz. Ao iniciar o atendimento de um paciente, o médico ou enfermeiro pode começar a “conversa” com o assistente perguntando “Me conte sobre esse paciente”, por exemplo. O V-EVA responde na hora, informando idade, situação clínica, quais os medicamentos já utilizados, etc. Dessa forma, os profissionais conseguem consultar o sistema muito mais rapidamente e otimizar o atendimento.

Em resumo, é possível observar inovação disruptiva na forma como os hospitais mencionados utilizam essas tecnologias. Aqui no Brasil,  empresas como a Portal Telemedicina já oferecem soluções e ferramentas disruptivas que utilizam Inteligência Artificial e Machine Learning a saúde. Conheça nossos serviços.