Inteligência artificial na saúde: veja 5 aplicações
Atualizado em 4 de agosto de 2024 por Redação
O uso da inteligência artificial (IA) na saúde vem funcionando como uma força de grande impacto no campo, transformando a forma como os cuidados médicos são feitos, pacientes diagnosticados, doenças tratadas e recursos administrados.
A interlocução entre soluções tecnológicas de IA com os conhecimentos da medicina está abrindo portas para grandes inovações e melhorias substanciais no atendimento ao paciente.
De diagnósticos médicos mais precisos a tratamentos personalizados e previsões de surtos de doenças, as aplicações da inteligência artificial na saúde são vastas e significativas.
Neste texto, vamos explorar os diferentes ângulos dessa revolução impulsionada pela IA. Ao final da leitura, você terá maior compreensão de como os algoritmos podem auxiliar profissionais de saúde a melhorar a vida de pacientes em todo o mundo.
O que é inteligência artificial?
Primeiramente, vamos a uma breve e geral introdução sobre o conceito.
A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que, quando são executadas por seres humanos, requerem inteligência.
Essas tarefas incluem o aprendizado, o raciocínio, o reconhecimento de padrões, a tomada de decisões e a resolução de problemas complexos. A IA busca criar máquinas que possam simular a capacidade humana de pensar, aprender e se adaptar.
Os sistemas de IA são alimentados por grandes volumes de dados e frequentemente utilizam técnicas de aprendizado de máquina, onde os algoritmos aprendem com exemplos e experiências para aprimorar seu desempenho ao longo do tempo.
A IA é aplicada em uma ampla variedade de setores, como a automação industrial, finanças, transporte, entretenimento e muito mais, transformando a maneira como as tarefas são realizadas e como as decisões são tomadas.
Com a medicina não é diferente. Confira a seguir alguns dos usos possíveis para a inteligência artificial na saúde.
1. Mais assertividade no diagnóstico médico
A aplicação da inteligência artificial na saúde para melhorias no processo de diagnóstico médico é uma das áreas mais promissoras da medicina moderna.
Graças ao poder computacional e algoritmos avançados, a IA pode auxiliar os médicos na identificação rápida e precisa de muitas condições médicas, desde câncer até doenças cardíacas e neurológicas.
O cerne dessa aplicação está na análise de imagens médicas, como radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas. Os algoritmos são treinados em enormes conjuntos de dados de imagens médicas, permitindo que a IA identifique padrões sutis que podem passar despercebidos a olho nu. Isso não apenas agiliza o processo de diagnóstico, mas também aumenta sua precisão.
Além disso, a IA pode ajudar a reduzir a carga de trabalho dos médicos, permitindo que eles se concentrem em casos mais complexos, enquanto a análise de rotina é realizada pela máquina.
Essa abordagem colaborativa entre humanos e máquinas está revolucionando a medicina, proporcionando diagnósticos mais rápidos e precisos, o que pode levar a tratamentos mais eficazes e melhores resultados.
No entanto, é importante destacar que a tecnologia não substitui o julgamento clínico dos médicos, mas sim aprimora e complementa suas habilidades, funcionando como um co-piloto que torna o trabalho mais eficaz.
Sobre este tema, leia também nosso artigo que trata dos algoritmos desenvolvidos pela Portal Telemedicina para detecção de nódulos cancerígenos em exames de imagem.
2. Telemedicina
A inteligência artificial também vem sendo utilizada no desenvolvimento de plataformas de telemedicina com tecnologia cada vez mais avançada, redefinindo a forma como a assistência médica é entregue tanto no setor público quanto no privado.
O serviço médico prestado à distância desempenha um papel importante na medicina atual, principalmente em situações em que o acesso a especialistas é limitado, como áreas rurais, regiões remotas ou durante emergências de saúde pública.
A inteligência artificial na telemedicina envolve uma série de componentes e possibilidades, incluindo chatbots, sistemas de triagem e algoritmos de diagnóstico.
Essas soluções permitem que os pacientes se conectem com profissionais de saúde, mesmo a distâncias consideráveis, por meio de videochamadas, mensagens de texto e aplicativos desenvolvidos com essa finalidade.
Além disso, a IA desempenha um papel fundamental na triagem inicial de pacientes, ajudando a direcioná-los para o tratamento adequado com base nas informações que fornecem.
A telemedicina também pode utilizar IA para coletar e analisar dados de saúde dos pacientes, como sinais vitais ou sintomas específicos. Isso possibilita que os médicos monitorem a condição dos pacientes em tempo real. Esses sistemas podem gerar alertas automáticos se houver uma mudança significativa nos dados, permitindo uma intervenção imediata.
No contexto de emergências de saúde pública, como a pandemia de covid-19, a telemedicina desempenhou um papel vital na triagem, diagnóstico e tratamento de pacientes, ajudando a minimizar a propagação do vírus e a proteger profissionais de saúde.
Veja também como a Portal Telemedicina utilizou algoritmos de diagnóstico para identificar o coronavírus em tomografias e raios-x.
3. Desenvolvimento e prescrição de novas medicações
O desenvolvimento de novos medicamentos é um processo longo e caro, que envolve a triagem de milhares de compostos para identificar aqueles que são seguros e eficazes para o tratamento de doenças.
A inteligência artificial desempenha um papel fundamental na aceleração desse processo. Algoritmos de IA podem analisar vastas bases de dados de compostos químicos, estruturas moleculares e dados biológicos para prever quais substâncias têm o potencial de se tornar medicamentos.
Isso reduz o tempo e os recursos necessários para a pesquisa de novos tratamentos, permitindo o desenvolvimento mais rápido e econômico de medicamentos inovadores.
Além disso, sistemas de IA podem auxiliar médicos na verificação de interações medicamentosas, dosagens apropriadas e a compatibilidade com as condições do paciente. Isso não apenas reduz o risco de erros, mas também melhora a eficácia do tratamento, garantindo que os pacientes recebam a terapia mais adequada para suas necessidades específicas.
4. Vigilância epidemiológica
A previsão de surtos de doenças é uma aplicação crítica da tecnologia na área da saúde. A IA pode trabalhar na análise de dados epidemiológicos, ajudando a identificar tendências e padrões que podem indicar surtos iminentes.
Relatórios de sintomas, resultados de testes, viagens e mobilidade populacional, são alguns exemplos de dados que, quando cruzados, podem fornecer informações importantes para prever e evitar a propagação de doenças.
Os modelos de aprendizado de máquina podem identificar áreas de alto risco, prever a taxa de crescimento de casos e ajudar na alocação de recursos de forma mais eficiente.
Essas soluções focadas na vigilância epidemiológica permitem que gestores e autoridades tomem medidas proativas e bem informadas para conter a propagação de doenças e preservar os sistemas de saúde.
Ações como o rastreamento de contatos, distribuição de recursos médicos, implementação de medidas de distanciamento social e campanhas de vacinação podem ser tomadas com embasamento em dados reais.
Tudo isso não se limita a preservar a saúde de uma única região, mas sim causar impactos positivos a níveis globais. Casos bem sucedidos ajudam a comunidade internacional a se preparar para o futuro, compartilhando dados e melhores práticas.
5. Preservação dos sistemas de saúde
A tecnologia também contribui com o bom funcionamento dos sistemas de saúde a nível financeiro, trazendo mais eficiência e, consequentemente, melhor alocação de recursos
A inteligência artificial pode ajudar, por exemplo, a identificar fraudes por meio da análise de grandes volumes de dados como sinistros, contas, dispensação de medicamentos e histórico de pacientes.
Os algoritmos são alimentados e treinados com casos de farsas reais, como serviços duplicados e tratamentos não realizados, e passam a buscar por padrões similares.
Esse tipo de aplicação pode ser útil também para seguradoras, que economizam recursos significativos quando minimizam o pagamento por serviços fraudulentos. Isso, por sua vez, pode ajudar a manter os custos dos serviços mais acessíveis para os segurados.
