Inteligência Artificial e o Futuro dos Cuidados de Saúde

Tanto os mundos industrializados quanto os em desenvolvimento estão enfrentando mudanças demográficas sem precedentes. As taxas de natalidade atingiram um mínimo em alguns dos maiores países do mundo, enquanto literalmente bilhões de trabalhadores se preparam para entrar na aposentadoria.

Pesquisadores e formuladores de políticas, nos últimos vinte anos, começaram a buscar ativamente maneiras de lidar com os crescentes custos de saúde das populações envelhecidas. Em toda a parte, a inteligência artificial veio a ser considerada a solução mais vantajosa.

Não apenas a inteligência artificial automatiza tarefas básicas, removendo a necessidade de intervenção humana cara em muitos casos, mas também pode ser usada para dar um maior senso de privacidade e discrição aos pacientes. Além disso, graças ao aprendizado de máquina, as implementações colocadas em prática hoje podem melhorar com o tempo e se adaptar a novos desafios que possam surgir no futuro.

Este artigo discute algumas possíveis aplicações de tecnologias de IA/ML em saúde. Nada descrito abaixo está muito longe no futuro e provavelmente fará parte do mercado de inteligência artificial em saúde que é esperado crescer para 44,5 bilhões de dólares em tamanho até 2026.

Desenvolvimento Farmacêutico Simplificado

A cada ano, a indústria farmacêutica gasta quase 100 bilhões de dólares em pesquisa e desenvolvimento. Muitos custos envolvidos neste processo podem ser reduzidos por meio da aplicação de ferramentas de análise de big data, incluindo redes neurais, para bancos de dados que categorizam as estruturas moleculares de componentes medicinais potenciais.

Essa estratégia mostrou especial promessa em situações em que o tempo é essencial, como durante pandemias. Em 2015, durante o surto de Ebola na África Oriental, a Universidade de Toronto usou IA para processar rapidamente um banco de dados de compostos farmacêuticos. A descoberta de um tratamento que anteriormente teria exigido meses ou até anos de análise foi alcançada em menos de um dia.

Como foi bem relatado, a análise de IA também foi fundamental para o desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra a COVID-19 nos últimos ano e meio. À medida que novas cepas do vírus surgem, a mesma tecnologia continua a ser aplicada.

Documentação Médica Automatizada

Com a maioria dos registros de clínicas e hospitais já armazenados em formato digital, os registros eletrônicos de saúde (EHRs) desempenham um papel importante nos cuidados de saúde. Embora essa tecnologia tenha facilitado, acelerado e, em última análise, barateado o acesso aos registros dos pacientes, a própria digitalização da documentação médica pode representar uma carga significativa para os profissionais de saúde pressionados pelo tempo.

A tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP) atualmente existe para simplificar vários processos relacionados à coleta e armazenamento de dados médicos. Embora o software de reconhecimento de voz e ditado não seja novo na medicina, propostas estão sendo feitas para aplicar algoritmos de inteligência artificial que documentam e analisam a totalidade das interações dos profissionais de saúde com os pacientes.

Uma implementação sugerida dessa tecnologia seria usar IA e aprendizado de máquina para processar vídeos gravados com câmeras que seriam usadas por clínicos. Na prática, isso seria bastante semelhante às câmeras corporais usadas por muitos policiais hoje. As informações coletadas nesses vídeos poderiam ser rapidamente indexadas e combinadas com outros dados médicos para análise adicional.

Diagnósticos de Selfie

Em algumas partes do mundo, clínicas e hospitais são poucos e distantes. Em outras, tirar tempo do dia para ver um médico para check-ups de rotina pode parecer um incômodo desnecessário. Para as pessoas que vivem em qualquer uma dessas situações, condições graves frequentemente passam despercebidas até que seja tarde demais.

Felizmente, mesmo nas localidades mais remotas, a maioria das pessoas hoje já tem uma poderosa ferramenta de diagnóstico nos bolsos — seus smartphones. A qualidade da imagem da câmera do celular está melhorando a cada ano, enquanto a tecnologia está se tornando mais barata para produzir. As fotos tiradas com esses dispositivos são, sem dúvida, viáveis para análise por algoritmos de IA.

Já os médicos em regiões sem acesso a imagens clínicas de qualidade começaram a usar fotos tiradas com seus próprios telefones celulares para analisar seus pacientes. De fato, smartphones com software impulsionado por aprendizado de máquina estão sendo usados para diagnosticar câncer de pele e melanomas com taxas de precisão tão altas quanto 90%. Aplicativos de consumo já estão disponíveis no mercado que permitem que os usuários regulares detectem mudanças na pele por conta própria.

Tecnologia semelhante está sendo aplicada à oftalmologia. Algoritmos foram desenvolvidos e aprovados pela FDA americana para detectar retinopatia em indivíduos diabéticos por meio de análise de fotos.

Telemedicina com Chatbot

Todos têm certas coisas que preferem manter em privado, e para muitos, a saúde é uma delas. A cautela é certamente compreensível quando se trata de discutir questões médicas com colegas e colegas de trabalho, mas para algumas pessoas, até mesmo comunicar-se com profissionais de saúde pode parecer intimidador.

Os chatbots podem oferecer uma solução para esses tipos de pacientes. A tecnologia, que já é ativamente usada na telemedicina para agendamento de consultas, renovação de prescrições e triagem, está sendo ativamente investigada como uma forma de engajar indivíduos que necessitam de aconselhamento sobre cuidados de saúde básicos e autoadministrados.

Na verdade, pesquisadores no Reino Unido descobriram que os chatbots seriam a escolha preferida para pacientes que enfrentam condições de saúde mais estigmatizantes, como DSTs. Com maior anonimato, os pacientes estarão mais propensos a buscar ajuda para questões que podem levar a preocupações maiores mais adiante, se não forem tratadas.

Conclusão

Os casos de uso de IA em saúde delineados neste artigo representam apenas uma pequena amostra do que pode ser possível. Entrando na próxima década de desenvolvimento de Medtech, estamos certos de descobrir uma multidão de inovações revolucionárias, algumas das quais só podemos teorizar hoje.

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