Desbloqueando o potencial da IA ​​na área da saúde

Os dados são fundamentais para a prática da medicina e a prestação de cuidados de saúde. Até recentemente, os médicos e os sistemas de saúde estavam restringidos pela falta de dados acessíveis e computáveis. No entanto, isto está a mudar à medida que os sistemas de saúde mundiais passam por transformações digitais.

Hoje, os cuidados de saúde não existem apenas na encruzilhada do atendimento ao paciente e da ciência; está na confluência de vastos fluxos de dados e computação de ponta. Esta metamorfose digital está a abrir caminho a um acesso sem precedentes à informação, permitindo que médicos e pacientes tomem decisões mais informadas do que nunca. A inteligência artificial (IA) promete atuar como um catalisador, amplificando potencialmente as nossas capacidades de diagnóstico e tratamento, ao mesmo tempo que aumenta a eficácia das operações de saúde.

Neste artigo, mergulharemos no mundo multifacetado da saúde e dos dados operacionais, esclareceremos como a IA está preparada para remodelar os paradigmas da saúde e abordar de forma crítica os desafios e perigos da IA ​​na saúde. Embora a promessa da IA ​​brilhe intensamente, ela lança sombras de riscos que devem ser enfrentados com cautela e diligência.

O espectro dos dados de saúde

A prestação diária de cuidados de saúde produz enormes volumes de dados, uma parte significativa dos quais permanece inexplorada. Esses dados representaram um reservatório inexplorado de insights. Para colocar as coisas em perspectiva, um hospital médio produz aproximadamente 50 petabytes de dados anualmente, abrangendo informações sobre pacientes, populações e prática médica. Este panorama de dados pode ser dividido em duas categorias principais: dados de saúde e dados operacionais.

Dados de saúde

Basicamente, os dados de saúde existem para salvaguardar e melhorar o bem-estar do paciente. Exemplos desta categoria incluem:

• Dados estruturados de registros médicos eletrônicos (EMR): Eles representam informações médicas críticas, como sinais vitais, resultados laboratoriais e medicamentos.
• Notas não estruturadas: Estas são notas geradas pelos profissionais de saúde. Eles documentam interações ou procedimentos clínicos significativos. Eles servem como uma rica fonte de insights para a elaboração de estratégias de tratamento individualizadas.
• Dados do monitor fisiológico: Pense em dispositivos em tempo real, desde eletrocardiogramas contínuos até a mais recente tecnologia vestível. Esses instrumentos capacitam os profissionais com capacidades de monitoramento constante.

Esta lista incompleta destaca exemplos importantes de dados utilizados para impulsionar a tomada de decisões médicas.

Dados de operações

Além do domínio direto da saúde individual do paciente, os dados operacionais sustentam a mecânica da prestação de cuidados de saúde. Alguns desses dados incluem:

• Censo de Unidades Hospitalares: Uma medida em tempo real da ocupação dos pacientes nos departamentos hospitalares e é fundamental para a alocação de recursos hospitalares, especialmente na decisão da distribuição de leitos.
• Utilização da sala cirúrgica: Isso rastreia o uso das salas de cirurgia e é usado na criação e atualização de cronogramas cirúrgicos.
• Tempos de espera na clínica: Estas são medidas de como funciona uma clínica; analisá-los pode indicar se o atendimento é prestado de forma rápida e eficiente.

Novamente, esta lista é ilustrativa e incompleta. Mas todos estes são exemplos de formas de acompanhar as operações, a fim de apoiar e melhorar o atendimento ao paciente.

Antes de encerrar nossa discussão sobre dados operacionais, é essencial observar que todos os dados podem apoiar operações. Os carimbos de data e hora do EMR são um exemplo clássico disso. Os EMRs podem rastrear quando um prontuário é aberto ou quando os usuários realizam diversas tarefas como parte do atendimento ao paciente; tarefas como revisar resultados de laboratório ou solicitar medicamentos terão carimbos de data/hora coletados. Quando agregados no nível clínico, os carimbos de data/hora recriam o fluxo de trabalho de enfermeiros e médicos. Além disso, os dados operacionais podem ser obscuros, mas às vezes você pode ignorar a coleta manual de dados se investigar os sistemas de tecnologia auxiliares que dão suporte às operações de saúde. Um exemplo é que alguns sistemas de luz de chamada de enfermeira rastreiam quando as enfermeiras entram e saem dos quartos dos pacientes.

Aproveitando o potencial da IA

Os cuidados de saúde modernos não envolvem apenas estetoscópios e cirurgias; está cada vez mais interligado com algoritmos e análises preditivas. Adicionar IA e aprendizado de máquina (ML) à saúde é o mesmo que introduzir um assistente que pode examinar vastos conjuntos de dados e descobrir padrões ocultos. A integração de IA/ML nas operações de saúde pode revolucionar várias facetas, desde a alocação de recursos até a telemedicina e a manutenção preditiva até a otimização da cadeia de suprimentos.

Otimize a alocação de recursos

As ferramentas mais fundamentais em IA/ML são aquelas que potencializam a análise preditiva. Ao aproveitar técnicas como a previsão de séries temporais, as instituições de saúde podem antecipar a chegada/demanda de pacientes, permitindo-lhes ajustar os recursos de forma proativa. Isso significa um agendamento mais tranquilo da equipe, disponibilidade oportuna de recursos essenciais e uma melhor experiência do paciente. Este é provavelmente o uso mais comum da IA ​​nas últimas décadas.

Fluxo de paciente aprimorado

Modelos de aprendizagem profunda treinados em dados históricos do hospital podem fornecer informações valiosas sobre os horários de alta dos pacientes e os padrões de fluxo. Isso aumenta a eficiência do hospital e, combinado com a teoria das filas e a otimização de rotas, pode reduzir drasticamente o tempo de espera dos pacientes, prestando atendimento quando necessário. Um exemplo disso é o uso de aprendizado de máquina combinado com modelagem de simulação de eventos discretos para otimizar a equipe e as operações do departamento de emergência.

Previsões de manutenção

O tempo de inatividade de equipamentos na área da saúde pode ser crítico. Usando análises preditivas e modelos de manutenção, a IA pode avisar e planejar equipamentos que deverão receber manutenção ou substituição, garantindo uma prestação de cuidados eficiente e ininterrupta. Muitos centros médicos acadêmicos estão trabalhando nesse problema. Um exemplo notável é Centro de comando do Johns Hopkins Hospital, que usa técnicas preditivas de IA da GE Healthcare para melhorar a eficiência das operações hospitalares.

Operações de Telemedicina

A pandemia ressaltou o valor da telemedicina. Aproveitando o processamento de linguagem natural (PNL) e os chatbots, a IA pode fazer uma triagem rápida das consultas dos pacientes, encaminhando-as para o profissional médico certo, tornando assim as consultas virtuais mais eficientes e centradas no paciente.

Otimização da cadeia de suprimentos

A capacidade da IA ​​não se restringe apenas à previsão das necessidades dos pacientes, mas também pode ser usada para antecipar as necessidades de recursos hospitalares. Os algoritmos podem prever a demanda por diversos suprimentos, desde instrumentos cirúrgicos até itens essenciais do dia a dia, garantindo que nenhuma escassez afete o atendimento ao paciente. Mesmo ferramentas simples podem fazer uma grande diferença neste espaço; por exemplo, durante o início, quando o equipamento de protecção individual (EPI) era escasso, foi utilizada uma calculadora simples para ajudar os hospitais a equilibrar a sua procura de EPI com a oferta disponível.

Monitoramento e Melhoria Ambiental

Os sistemas de IA podem ser usados ​​para cuidar do ambiente de cuidados. Os sistemas de IA equipados com sensores podem monitorar e ajustar continuamente os ambientes hospitalares, garantindo que estejam sempre no melhor estado para a recuperação e o bem-estar do paciente. Um exemplo emocionante disso é o uso de dados de luz de chamada de enfermagem para redesenhar o layout de um andar de hospital e dos quartos nele contidos.

As advertências da IA ​​na saúde

Embora a integração adequada de IA/ML possa ter um potencial imenso, é importante agir com cautela. Tal como acontece com qualquer tecnologia, a IA/ML tem armadilhas e potencial para causar danos graves. Antes de confiar decisões críticas à IA/ML, devemos avaliar criticamente e abordar possíveis limitações.

Vieses de dados

As previsões e análises da IA ​​são tão boas quanto os dados nos quais são treinadas. Se os dados subjacentes reflectirem preconceitos sociais, a IA irá inadvertidamente perpetuá-los. Embora alguns argumentem que é fundamental organizar conjuntos de dados imparciais, devemos reconhecer que todos os nossos sistemas irão gerar e propagar algum preconceito. Assim, é essencial empregar técnicas que possam detectar danos associados a preconceitos e então trabalhar para corrigir esses problemas em nosso sistema. Uma das maneiras mais simples de fazer isso é avaliar o desempenho dos sistemas de IA em termos de várias subpopulações. Cada vez que um sistema de IA é desenvolvido, deve ser avaliado para ver se tem um desempenho ou impacto diferente em subgrupos de pessoas com base na raça, género, estatuto socioeconómico, etc.

Ruído de dados

Na cacofonia de vastos fluxos de dados, é fácil para a IA ser desviada pelo ruído. Pontos de dados errados ou irrelevantes podem enganar os algoritmos, levando a insights falhos. Às vezes, eles são chamados de “atalhos”, e minam a validade dos modelos de IA à medida que detectam características irrelevantes. A referência cruzada de múltiplas fontes confiáveis ​​e a aplicação de métodos robustos de limpeza de dados podem aumentar a precisão dos dados.

Falácia de Mcnamara

Os números são tangíveis e quantificáveis, mas nem sempre capturam o quadro completo. A dependência excessiva de dados quantificáveis ​​pode levar à negligência de aspectos qualitativos significativos dos cuidados de saúde. O elemento humano da medicina – empatia, intuição e histórias de pacientes – não pode ser destilado em números.

Automação

A automação oferece eficiência, mas a confiança cega na IA, especialmente em áreas críticas, é uma receita para o desastre. É imperativo adotar uma abordagem faseada: começar com tarefas de baixo risco e aumentar com cautela. Além disso, as tarefas de alto risco devem sempre envolver a supervisão humana, equilibrando a capacidade da IA ​​e o julgamento humano. Também é uma boa prática manter os humanos informados ao trabalhar em tarefas de alto risco, para permitir que erros sejam detectados e mitigados.

Sistemas em evolução

As práticas de saúde evoluem e o que era verdade ontem pode não ser relevante hoje. Depender de dados desatualizados pode desinformar os modelos de IA. Às vezes, os dados mudam ao longo do tempo – por exemplo, os dados podem parecer diferentes dependendo de quando são consultados. Compreender como estes sistemas mudam ao longo do tempo é fundamental, e a monitorização contínua do sistema e as atualizações regulares de dados e algoritmos são essenciais para garantir que as ferramentas de IA permanecem pertinentes.

Potencial e prudência na integração de IA nas operações de saúde

A integração da IA ​​nos cuidados de saúde não é apenas uma tendência – é uma mudança de paradigma que promete revolucionar a forma como abordamos a medicina. Quando executadas com precisão e visão, estas tecnologias têm a capacidade de:

• Simplifique as operações: a vastidão dos dados operacionais de saúde pode ser analisada em velocidades incomparáveis, impulsionando a eficiência operacional.
• Aumente a satisfação do paciente: a IA pode elevar significativamente a experiência do paciente, analisando e aprimorando as operações de saúde.
• Aliviar a tensão dos profissionais de saúde: O setor da saúde é notoriamente exigente. A melhoria na operação pode melhorar a capacidade e o planejamento de pessoal, permitindo que os profissionais se concentrem no atendimento direto ao paciente e na tomada de decisões.

No entanto, o fascínio do potencial da IA ​​não deve levar-nos a ignorar os seus perigos. Não é uma solução mágica; a sua implementação requer planeamento e supervisão meticulosos. Estas armadilhas podem anular os benefícios, comprometer o atendimento ao paciente ou causar danos se forem negligenciadas. É imperativo:

• Reconheça as limitações dos dados: a IA prospera com base nos dados, mas dados tendenciosos ou ruidosos podem enganar em vez de orientar.
• Manter a supervisão humana: as máquinas podem processar, mas o julgamento humano fornece as verificações e equilíbrios necessários, garantindo que as decisões sejam baseadas em dados, eticamente sólidas e contextualmente relevantes.
• Mantenha-se atualizado: a saúde é dinâmica e os modelos de IA também devem ser dinâmicos. Atualizações e treinamentos regulares sobre dados contemporâneos garantem a relevância e a eficácia das soluções baseadas em IA.

Concluindo, embora a IA e o ML sejam ferramentas potentes com potencial transformador, a sua incorporação nas operações de saúde deve ser abordada com entusiasmo e cautela. Ao equilibrar a promessa com a prudência, podemos aproveitar todo o espectro de benefícios sem comprometer os princípios fundamentais do atendimento ao paciente.