Os algoritmos de diagnóstico são modelos de Inteligência Artificial que processam uma grande quantidade de dados sobre uma doença para, então, buscar padrões e reconhecer essa mesma doença quando se deparam com exames de um paciente. Eles são desenvolvidos para melhorar a precisão e a eficiência no reconhecimento de sintomas e sinais de patologias diversas. Essa tecnologia apresenta um grande potencial para empoderar médicos e facilitar a rotina de profissionais da saúde.
Como qualquer tecnologia em ascensão, são comuns as dúvidas quanto à eficácia e segurança dos algoritmos de diagnóstico. Neste texto, você vai entender melhor como funcionam esses modelos e como eles podem auxiliar na rotina de trabalho, sem que o médico “terceirize” sua atividade para a máquina, mas sim como um suporte que possa garantir diagnósticos clínicos com mais segurança e assertividade.
Continue a leitura para saber mais sobre essa tendência no campo da medicina.
Termo que tem origem na Matemática e na Ciência da Computação, o algoritmo é um conjunto de regras e ações que levam à solução de um problema. Os algoritmos de diagnóstico, portanto, são utilizados para, em um número finito de etapas pré-definidas, ajudar a identificar doenças nos exames dos pacientes.
Por meio de bancos de dados alimentados com grandes quantidades de informações sobre patologias e quadros clínicos, o sistema algorítmico é capaz de identificar padrões nos exames de imagem – por exemplo, ao analisar uma radiografia, com base em outros exames semelhantes, é possível determinar se um paciente está ou não com pneumonia.
Por trás dos algoritmos de diagnóstico estão duas tecnologias em amplo desenvolvimento: a Inteligência Artificial (IA) e o machine learning (em português, aprendizado de máquina). Combinados, esses dois recursos são capazes de simular capacidades cognitivas por meio do processamento dos computadores. As máquinas podem, então, analisar dados, identificar padrões e até mesmo tomar decisões que auxiliam nos diagnósticos.
É importante ressaltar que as máquinas que operam com IA e machine learning tendem a melhorar a cada uso: quanto mais dados elas analisam, mais assertivas se tornam nos próximos diagnósticos. Assim como um ser humano, o sistema “aprende” e se torna mais eficiente a cada rodada.
A presença de IA, no entanto, não é novidade na medicina, sendo utilizada em diversos outros casos, como nos processos de triagem, por exemplo. Além disso, a chamada health data science (ciência de dados na saúde) também se vale de tecnologias como IA e aprendizado de máquina para fazer a integração e análise dos dados dos pacientes para tornar a relação deles com as clínicas e profissionais cada vez mais eficiente e personalizada.
Ou seja, o que está por trás dos algoritmos de diagnóstico não é nada tão desconhecido dos médicos, pois muitas dessas tecnologias já fazem parte do dia a dia em clínicas e hospitais. E, mesmo com todos os avanços que ela proporciona, a presença da tecnologia não significa, de modo algum que os profissionais da medicina precisam se sentir ameaçados pelos computadores: a ideia não é retirar a força de trabalho humana e substituí-la pelas máquinas, e sim que os dois operem de forma conjunta para alcançar os melhores resultados.
Conheça os principais benefícios de contar com algoritmos de diagnóstico na rotina de trabalho:
Embora as máquinas também possam errar, isso acontece com muito menos frequência do que quando se conta com o trabalho humano. Como os sistemas algorítmicos consideram até mesmo algumas variáveis que podem passar batidas para os profissionais, a máquina pode ajudar a oferecer diagnósticos mais precisos em todos os casos. E isso pode se refletir na melhoria na interpretação de exames médicos.
Casos mais difíceis podem demorar mais tempo entre a realização do exame e o retorno para o paciente. Por meio da tecnologia, é possível identificar padrões e observar sinais de forma mais ágil e, desse modo, dar uma resposta mais rápida para um paciente que aguarda um diagnóstico.
Por meio dos algoritmos, o atendimento aos pacientes é mais agilizado e preciso, mas também mais personalizado. Conforme mais e mais equipamentos, exames e documentos clínicos são digitalizados, é possível integrar as informações e ter um histórico completo da saúde de cada paciente, o que ajuda os médicos a terem acesso a uma visão global da saúde de cada indivíduo.
Embora os médicos que atuam em centros clínicos e hospitais sejam capacitados e preparados para a realização de diagnósticos, poder contar um um “assistente virtual” ajuda a verificar até mesmo os pequenos detalhes que podem passar despercebidos ao melhor dos profissionais.
A tecnologia dos algoritmos de diagnóstico ainda está em desenvolvimento, e já existem algumas opções disponíveis no mercado; e, de todo modo, inteligência artificial e aprendizado de máquina não são mais “o futuro” da medicina, e sim o presente.
Por isso, é importante que profissionais se mantenham atualizados para que sejam capazes de usufruir o máximo possível do potencial das máquinas, oferecendo aos pacientes o melhor dos dois mundos: a expertise e o conhecimento médico adquirido por meio do estudo e da prática, e a eficiência e praticidade da tecnologia, com segurança e tranquilidade.
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