Não é segredo que a área da saúde é um campo perpetuamente em demanda.

Sempre precisaremos de enfermeiros, médicos e profissionais de saúde para nos ajudar a levar vidas saudáveis. Assim, com os avanços contínuos na saúde e na medicina, é fácil ver como a integração da tecnologia de IA nos processos pelos quais as pessoas alcançam a saúde é inevitável.

Como os profissionais médicos estão usando IA na saúde?

É fascinante ver como muitos subsetores do campo médico já deram passos para incorporar a tecnologia de inteligência artificial em sua abordagem ao cuidado centrado no paciente. Desde chatbots de consultoria médica totalmente automatizados chatbots, até robôs que auxiliam em procedimentos cirúrgicos, a IA está aparecendo em todos os cantos do campo da saúde.  

IA na saúde é a introdução de sistemas de computador que têm inteligência semelhante à humana para auxiliar os profissionais médicos em áreas de consultoria, digitalização, rastreamento de dados e outros aspectos frequentemente centrados no ser humano da saúde. 

Clique abaixo para ler mais sobre cinco esforços inovadores que estão sendo usados para trazer a tecnologia de IA para a vanguarda da saúde e da medicina, e maneiras como a IA melhorará com o tempo. 

1. Aprimorando a consulta de saúde digital

As ferramentas de consulta de saúde digital progrediram em popularidade graças aos smartphones e à necessidade das pessoas por cuidados de saúde acessíveis 24/7. Com tantas instalações médicas abertas apenas durante o horário comercial padrão de segunda a sexta-feira, pode ser difícil para pessoas com horários típicos de 9 a 5 encontrar um lugar para encaixar uma visita ao médico.

Além disso, algumas pessoas podem não saber quando uma doença é grave o suficiente para realmente fazer a viagem até o médico em vez de apenas dormir e tomar medicamentos de venda livre. 

Em 2018, a Kaiser Family Foundation realizou uma pesquisa e descobriu que 45% das pessoas entre 18 e 29 anos não tinham um provedor de cuidados primários ou um médico regular a quem recorrem. Assim, surgiu o aumento e a necessidade de consultas de saúde digitais. A saúde digital é popular entre as gerações mais jovens que trabalham, especialmente porque oferece uma alternativa conveniente para realmente ir ao consultório médico.

Digamos que você está doente, mas não possui um carro, e sua clínica mais próxima está a mais de uma hora de distância por transporte público. Vale realmente a pena o tempo de ida e volta para ver um médico por algo que pode acabar sendo classificado como apenas um resfriado comum? De acordo com os dados acima, a maioria dos jovens de 18 a 29 anos não acha que sim.

Portanto, faz sentido por que os jovens trabalhadores foram atraídos para alternativas de consulta de saúde digital. Não só a consulta digital permite que as pessoas recebam assistência à saúde remotamente, mas também reduz o tempo que pacientes e médicos passam juntos, dando assim aos médicos mais tempo para ver mais pacientes.

Dito isso, como tantas pessoas recorrem à consulta digital como uma alternativa a uma visita padrão ao consultório médico, a IA está sendo usada por meio de aplicativos de smartphone como uma forma de identificar, detectar e tratar problemas de saúde à distância.

Uma ferramenta de consulta digital atual que utiliza inteligência artificial é Buoy, um chatbot interativo de verificação de sintomas. Ele funciona de forma semelhante ao Verificador de Sintomas do WebMD, mas a principal diferença entre os dois é que o Buoy usa IA, enquanto o WebMD não. 

Buoy é um chatbot que usa respostas pré-programadas para solicitar ao paciente com quem está se comunicando que escolha entre uma série de opções com base em suas preocupações de saúde. Embora seja um chatbot com inteligência artificial, Buoy se comunica com um paciente em um tom muito natural, apesar de usar respostas pré-programadas para avançar a conversa.

Se determinar que os problemas de saúde de um paciente podem ser de maior preocupação, ele solicitará que a pessoa procure ajuda médica de um médico humano real. Mas, em vez de deixar o paciente por conta própria, ele realmente oferece uma lista de clínicas próximas com base na localização do usuário – resolvendo o problema de viajar uma hora fora do caminho para ver um médico.

Imagem cortesia de Buoy

No geral, ferramentas de consulta digital como esta podem ajudar pacientes com pouco tempo a encontrar uma alternativa fácil de navegar que ajuda nos processos de tomada de decisão envolvidos na saúde. 

2. Usando rastreadores de fitness para complementar dados de pacientes

Em linha com o desejo de manter a saúde e o bem-estar a todo custo, muitas pessoas usam rastreadores de fitness, como Fitbit ou Apple Watch. Esses dispositivos monitoram a frequência cardíaca, níveis de atividade, qualidade e quantidade de sono, e notificam o usuário sobre quaisquer anormalidades (em taxas e resultados) por meio de um aplicativo em seus telefones. 

Apesar do nível de detalhe e da quantidade de dados que esses monitores de fitness vestíveis geram e rastreiam, os dados permanecem nas mãos dos usuários, bem como das próprias empresas. No entanto, se as pessoas dessem consentimento para que seus dados fossem compartilhados e analisados externamente, os resultados produziriam uma riqueza de conhecimento e insights sobre a saúde das pessoas em todo o mundo. 

Dados de saúde extraídos de acordo com informações fornecidas pelo paciente, como gênero, peso, altura, etnia, histórico de saúde familiar e mais, podem ser usados pela IA para criar resultados acionáveis. Esses resultados podem incluir grandes bancos de dados gerais de informações de saúde que podem ajudar melhor os profissionais médicos com diagnósticos; ajudar indivíduos a manter e aumentar seus objetivos pessoais de saúde e bem-estar; e permitir que empregadores ofereçam benefícios de saúde a seus funcionários que sejam individualizados de acordo com seus perfis de saúde pessoal. 

GIF cortesia de Monika Madurska via dribble.com

3. Simplificando como os registros médicos digitais são mantidos

Por anos, clínicas e consultórios médicos mantiveram pilhas de pastas de arquivo manila cheias de documentos em papel que descrevem os extensos históricos médicos dos pacientes. Embora eficazes no passado, os registros médicos em papel não são mais o caminho do mundo e não fazem mais sentido em termos de eficiência ou segurança da informação.

Técnicos de registros eletrônicos de saúde (EHR) assumiram o fardo de digitalizar registros médicos por anos, mas o estresse, a pressão e o esgotamento mental que experimentam são esmagadores e, em última análise, podem levar a imprecisões nos dados que são inseridos.

Para ajudar a reduzir o esgotamento, os desenvolvedores de EHR estão usando inteligência artificial para ajudar a automatizar alguns dos processos monótonos que geralmente são responsabilidade de um humano. Alguns dos processos mais demorados com os quais os EHRs lidam são documentação, entrada de pedidos e classificação de documentos em papel de uma cesta de entrada; assim, é lógico implementar formas de inteligência artificial nessas tarefas para reduzir o tempo gasto nelas.  

Duas ferramentas com inteligência artificial que já estão sendo usadas são o reconhecimento de voz e o processamento de linguagem natural (NLP), embora sejam imperfeitas. O reconhecimento de voz ainda precisa aprender com algoritmos de NLP como reconhecer, interpretar e transcrever a fala humana bem o suficiente para que um indivíduo externo não perceba a diferença entre transcrições digitadas à mão e faladas.

4. Proporcionando acesso a cuidados em nações subdesenvolvidas

Um número alarmante de nações não desenvolvidas e subdesenvolvidas carece de acesso a profissionais médicos treinados, centros de saúde e equipamentos adequados típicos de um hospital, clínica ou centro semelhante. Para resolver isso, alguns lugares têm implementado programas de telemedicina que podem conectar digitalmente um médico de longe (geralmente dos Estados Unidos) a um paciente em uma nação carente.

No entanto, a telemedicina não pode resolver o problema de fornecer cuidados que salvam vidas, como especialistas, como radiologistas ou técnicos de ultrassom, podem. É aí que a IA entra.

A inteligência artificial pode ser usada como uma solução para esse problema, assumindo algumas das funções tipicamente alocadas a humanos, como raios-x, imagens digitais e outros tipos de exames que um radiologista realiza. Para fazer isso, os profissionais de saúde na área em questão precisariam de acesso a um smartphone programado com aplicativos prontos para IA que tenham capacidades de imagem digital.

Na Universidade de Stanford, pesquisadores criaram um aplicativo programado com um algoritmo para fazer exatamente isso.

Os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo chamado CheXNeXt, que é alimentado por inteligência artificial e executado por meio de um aplicativo em um smartphone. O algoritmo é capaz de detectar anormalidades e doenças presentes no corpo de uma pessoa. Além de ter a capacidade de detectar problemas, o algoritmo também pode prever resultados e soluções para tratar doenças que encontra.  

O processo é bastante simples. Ao alimentar o aplicativo com uma imagem de um raio-x ou tirar uma foto de um, a imagem é carregada na nuvem, executada pelo CheXNeXt e, em pouco tempo, obtém resultados sobre o que acredita ser o problema.  

Imagem cortesia do Stanford ML Group

Essa tecnologia pode ser levada para nações carentes, o que eliminaria a necessidade de múltiplos radiologistas internos. O CheXNeXt foi testado contra 14 radiologistas em precisão, especificidade, sensibilidade e velocidade. Embora tenha desempenhado igualmente em todas as categorias em comparação com os radiologistas, superou-os em termos de velocidade. Onde levou quatro horas para os radiologistas interpretarem os raios-x, o CheXNeXt retornou resultados – com os mesmos níveis de precisão – em menos de dois minutos.  

Implementar o CheXNeXt e algoritmos de aprendizado profundo em aplicativos dessa forma pode mudar a velocidade com que uma pessoa recebe os resultados dos testes. Em populações carentes e além, algoritmos de aprendizado profundo e inteligência artificial podem mudar completamente a velocidade e precisão com que os pacientes recebem ajuda.

Ainda assim, esses algoritmos precisam ser treinados para levar em conta os fatores fisiológicos e ambientais especiais que podem afetar grupos de pessoas para os quais atualmente há dados limitados. Deve ser testado em múltiplos grupos étnicos diversos para garantir que haja uma riqueza de dados entre as populações para amplificar a precisão de seus resultados. 

5. Aumentando a qualidade das ferramentas médicas usando dispositivos inteligentes

Dispositivos inteligentes podem parecer uma ferramenta divertida destinada a distrair as pessoas de suas tarefas de trabalho e domésticas, mas são usados para muito mais do que fins de entretenimento. No campo médico, dispositivos inteligentes estão sendo usados para ajudar a monitorar pacientes que são críticos ou de alto risco.  

Com esses dispositivos inteligentes, a IA está sendo usada para rastrear mudanças no status de um paciente quando uma enfermeira não está ao seu lado. Se a inteligência artificial puder detectar a melhora ou deterioração do paciente, ela pode ajudar enfermeiros, médicos e especialistas com a forma como alocam o tempo dado a certos pacientes.

Além disso, a IA pode rastrear dados da mesma forma que dispositivos de fitness vestíveis fazem; pode monitorar níveis de pacientes, incluindo frequência cardíaca elevada, entre outras coisas.

Para onde o futuro da IA na saúde nos levará a seguir?

A inteligência artificial já está causando impacto na saúde, e com testes, pesquisas e melhorias contínuas, quem sabe onde estaremos em 2025! Não seria surpreendente se a IA e a automação de processos robóticos (RPA) continuarem a tendência de crescimento.

Em breve, não só a IA será um fator na assistência ao leito, como também a RPA – e sua enfermeira robô amigável! 

Quer saber mais sobre inteligência artificial? Leia sobre os benefícios e riscos da IA assim como a história da IA para ver onde tudo começou!