O que significa usar a IA na área médica?

A IA na área médica usa aprendizado de máquina, aprendizado profundo e outras tecnologias para processar vastos conjuntos de dados, beneficiando pacientes, provedores, pesquisas e operações dentro do setor de saúde.

Da pesquisa ao atendimento aos pacientes, a saúde gera quantidades enormes de dados. Até certo ponto, a prestação cuidados apropriados e eficientes depende da compreensão de todas essas informações. A inteligência artificial, que abrange aprendizado de máquina, aprendizado profundo, IA generativa (GenAI) e outros métodos algorítmicos, é projetada para analisar grandes quantidades de dados diferentes para encontrar e agir em padrões em uma velocidade e escala além das habilidades humanas.

Quando aplicada à saúde, a IA oferece uma infinidade de benefícios orientados por dados para pacientes, equipe clínica e de enfermagem e administradores. Resultados como velocidade e precisão de diagnóstico aprimoradas, monitoramento remoto de pacientes e assistentes virtuais aumentam o suporte aos pacientes. Fluxos de trabalho simplificados, tarefas administrativas automatizadas e rastreamento de inventário aprimorado reduzem custos e liberam funcionários para interações pessoais de maior valor. No laboratório, a IA está automatizando instrumentos de laboratório para oferecer resultados de testes precisos e exatos em escala; acelerar o diagnóstico e a descoberta de medicamentos; e permitir a medicina de precisão.

As soluções de segurança aumentadas por IA e PCs com IA ajudam as organizações de saúde a permanecerem compatíveis e proteger seus sistemas e dados, e de seus pacientes, contra ameaças cibernéticas.

Benefícios da IA na área médica

A IA está oferecendo benefícios tangíveis na área médica e nas biociências:

• Retorno sobre o investimento: um estudo do IDC encomendado pela Microsoft em 2023 descobriu que as organizações de saúde alcançaram um retorno demonstrável sobre investimentos em IA em 14 meses, com um ROI médio estimado de US$ 3,20 para cada dólar gasto em um projeto e iniciativa de IA.³
• Eficiência operacional: a IA pode automatizar tarefas administrativas, liberando a equipe para interações pessoais de maior valor. O processamento de linguagem natural (NLP) pode ser usado para recursos de fala para texto para simplificar o processo de documentação de registros de saúde eletrônicos (EHR). As ferramentas GenAI podem ser usadas para orientar e personalizar o treinamento da equipe e o desenvolvimento de habilidades. A IA pode ser usada para melhorar o gerenciamento de inventário ou analisar processos de negócios para recomendar melhorias de eficiência.
• Diagnóstico e detecção acelerados: fluxos de trabalho de imagem médica aprimorados por IA aceleram o tempo para resultados com mais detalhes visuais. A análise aumentada por IA pode sinalizar anomalias e padrões perdidos pelo olho humano. A análise de dados genéticos ou registros de pacientes de sistemas diferentes pode alertar os médicos para sinais precoces de doença, permitindo um tempo para tratamento mais rápido.
• Acesso aprimorado a cuidados e monitoramento: os vestíveis habilitados por IA podem rastrear remotamente os sinais vitais dos pacientes e automatizar a ingestão para economizar tempo durante consultas remotas. As plataformas unificadas habilitadas por IA em hospitais podem fornecer mais dados quase em tempo real e retrospectivos para a equipe para melhorar fluxos de trabalho e prestação de cuidados ou ser usado para criar estações de enfermagem virtuais onde um único enfermeiro pode monitorar, em alguns casos, mais de 50 pacientes em uma única interface de usuário em unidades e/ou instalações.⁴
• Experiência dos pacientes aprimorada: quiosques de autoatendimento aumentados por IA podem permitir check-in, agendamento e pagamentos simplificados de pacientes. Os chatbots de IA e assistentes virtuais podem ajudar os pacientes a gerar listas de verificação de cuidados a partir de notas pós-visita ou materiais de provedores para respostas para perguntas de saúde não críticas.
• Medicina personalizada: a IA pode ser usada para criar planos de tratamento personalizados analisando dados para prever as terapias mais eficazes. Em uma escala maior, no laboratório, os sistemas habilitados por IA podem analisar grandes quantidades de dados para diagnosticar doenças e personalizar tratamentos e cuidados centrados no paciente para subconjuntos específicos de indivíduos que compartilham marcadores genéticos, traços ou condições.
• Pesquisa e descoberta aceleradas: em busca de novos tratamentos que salvem vidas, os pesquisadores de biociências dependem cada vez mais da IA para acelerar o tempo para conhecimento e reduzir o tempo para mercado por meio de ganhos de eficiência e produtividade. A IA pode aprimorar os processos de pesquisa e desenvolvimento, acelerar a descoberta de medicamentos, otimizar ensaios clínicos e ajudar na medicina personalizada.

Considerações de IA

Embora o uso da IA traga benefícios consideráveis, ele também pode apresentar desafios e riscos que não devem ser negligenciados:

• Segurança e privacidade: a área médica é um dos setores mais regulados do mundo e por um bom motivo. O fato de que as instalações médicas tenham acesso e armazenem tantas informações de saúde protegidas (PHI) pode levar à cautela entre alguns administradores na adoção da inteligência artificial na área médica. No entanto, por causa do cenário regulatório, as entidades de saúde já têm políticas de governança de dados em vigor, que fornecem uma base importante para começar a usar a IA.
• Vieses: os modelos de IA são treinados e aprendem com dados existentes que podem conter vieses. Portanto, há um potencial de que os modelos de IA possam herdar esses vieses e propagá-los nas respostas subsequentes que geram. Para abordar isso, há uma ênfase crescente na IA explicável, que oferece às organizações, tomadores de decisão e cientistas de dados uma visão rastreável sobre como um algoritmo chegou a um resultado específico. Havendo transparência sobre como o algoritmo funciona, os usuários podem identificar potenciais vieses e descobrir como variáveis contribuem para um resultado. A IA explicável é frequentemente necessária para setores regulamentados, como a área médica.

• Uso responsável da IA: desafios adicionais para usar a IA incluem implicações éticas e sociais. Os líderes em inovação em IA estão colaborando e comprometendo-se com a busca de práticas de IA responsável que sejam transparentes, inclusivas e confiáveis para ajudar a cultivar a atenção sobre os impactos potenciais da IA na sociedade e garantir que os avanços na IA continuem a elevar as comunidades.

Casos de uso de IA na área médica

Embora a IA já esteja sendo aplicada na saúde e na biociência, as organizações apenas começaram a explorar seu potencial. Aqui estão algumas maneiras adicionais que a IA está oferecendo valor em todo o setor.

AIOps

Uma infraestrutura de TI robusta é necessária para qualquer organização de saúde, com ênfase particular na privacidade e na segurança. A IA é bem adequada para automatizar o monitoramento de sistemas, a análise de sistemas e funções de segurança, oferecendo aos profissionais de TI as informações de que precisam para manter as coisas funcionando sem problemas:

• Governança da IA na área médica: reunir a inovação empresarial e a conformidade regulatória beneficia todos. A IA pode ajudar a agregar dados historicamente compartimentados, criando uma imagem mais clara para médicos e oferecendo aos pacientes mais controle sobre seus dados individuais.
• Monitoramento de sistemas de IA: as equipes de TI podem usar soluções de segurança assistidas por IA para identificar riscos de segurança cibernética proativamente. As operações de IA (AIOps) podem identificar e resolver ou alertar a equipe para problemas de PC e rede mais rapidamente do que o monitoramento manual ou o autorrelato para limitar interrupções dos negócios.

IA no atendimento aos pacientes

O atendimento aos pacientes é o aspecto mais importante da área médica, e casos de uso da IA para melhorar o atendimento aos pacientes continuam a surgir. Diagnósticos mais precoces, melhor monitoramento de pacientes e análises de imagem médica mais rápidas são apenas três das áreas onde a IA já está causando um impacto positivo no tratamento dos pacientes:

• IA na análise preditiva: encontrar o câncer mais cedo melhora os resultados. O câncer pancreático é difícil de diagnosticar precocemente, mas a taxa de sobrevivência de cinco anos é muito menor quando o diagnóstico ocorre em um estágio posterior. Um uso emergente da IA é ajudar a encontrar lesões cancerosas mais cedo. Por exemplo, analisar varreduras do abdômen superior onde o pâncreas está localizado pode fornecer um diagnóstico médico de IA confirmado por humanos do câncer pancreático muito mais cedo e por meio de uma varredura não invasiva. Os modelos treinados usando dados anônimos de milhares de pacientes que tiveram lesões mostram uma grande promessa. O aprendizado de máquina na área médica, adaptado para um propósito específico, como encontrar lesões, é um dos exemplos mais bem-sucedidos da IA na medicina.
• IA na área de enfermagem: à medida que a população envelhece e as taxas de natalidade diminuem, espera-se que a escassez atual de profissionais de saúde cresça. A IA na área de enfermagem oferece oportunidades, como o monitoramento remoto de pacientes, para ajudar a manter os pacientes seguros durante os momentos em que a equipe de enfermagem está cuidando de um grande número de pacientes.
• IA na área de imagem: um dos usos mais comuns para a IA atualmente está na área de imagem. A IA já está sendo usada extensivamente na área de imagem, e à medida que a IA generativa se torna cada vez mais poderosa, novos casos de uso continuam a surgir. Enormes quantidades de dados devem ser processadas para ressonância magnética, tomografia computadorizada e outros tipos de imagens para serem úteis. A IA encurta o tempo que a imagem exige, reduzindo a exposição do paciente e o tempo necessário para que as imagens sejam processadas.

IA no laboratório

A pesquisa é fundamental para melhorar a área médica. A descoberta de medicamentos e a epidemiologia são apenas duas de muitas áreas onde a IA pode ser implantada para acelerar a pesquisa com sucesso:

• IA na descoberta de medicamentos: o estudo da genômica está redefinindo a medicina personalizada e gerando enormes conjuntos de dados. A IA aborda os desafios apresentados pela pesquisa genômica, melhorando a capacidade dos cientistas para obter informações dos dados.
• IA na epidemiologia: quando a tecnologia com IA é aplicada à epidemiologia, é possível rastrear a propagação de doenças infecciosas com mais precisão e prever surtos e tendências futuros. As ferramentas de IA estão sendo usadas para prever quando e onde surtos provavelmente ocorrerão. Os pesquisadores também estão trabalhando para desenvolver ferramentas para fornecer alertas de saúde pública para que precauções possam ser tomadas antes que os diagnósticos aumentem.

O futuro da IA na saúde

A IA está se desenvolvendo rapidamente. As organizações de saúde estão bem posicionadas para explorar o potencial das soluções de IA para a área médica. O cenário regulatório significa que os sistemas de saúde já têm estratégias de dados fundamentais, um primeiro passo crucial na implementação da tecnologia de IA.

Do laboratório à alta, a IA na área médica está ajudando a melhorar a forma como o setor funciona para provedores, membros da equipe, pacientes e suas famílias. A adoção generalizada está acontecendo agora, e as organizações e os pacientes que eles atendem já estão percebendo os benefícios.