A Inteligência Artificial na medicina é uma ciência que usa aprendizado profundo capaz de aproximar conclusões sem necessariamente a contribuição humana de forma direta. Ou seja, ao usar essa inteligência, os pesquisadores podem solucionar questões complexas da medicina que seriam de difíceis solução, ou até mesmo quase impossíveis, para serem resolvidas pelos seres humanos.
Nesse post vamos mostrar a importância dessa inteligência e assim como a direção futura dela na medicina do nosso país. Por isso leia até o final e confira!
Por que a inteligência artificial na medicina é importante?
Como a Inteligência Artificial na medicina é capaz de identificar os dados brutos, e através desses dados os médicos podem se apoiar para um diagnóstico preciso e tratamento adequado em muitas situações médicas.
Justamente por isso que essa inteligência tem potencial para ser aplicada em praticamente todos os campos da medicina, incluindo o monitoramento de pacientes, desenvolvimento de medicamentos, e até mesmo planos de tratamento personalizados.
Diante disso a Intel e a SAP, que são importantes empresas de tecnologias, estiveram juntos com os representantes da área da saúde (como o Hospital Sírio-Libanês e o Grupo Fleury), em um debate sobre a importância de incorporar esse tipo de inteligência na medicina aplicada no Brasil.
Esse debate aconteceu na primeira edição da Hackmed Conference, onde chegaram à conclusão de que a Inteligência Artificial na medicina pode melhorar completamente a qualidade nos conhecimentos sobre a medicina, dando ao paciente um atendimento personalizado. Tendo como base os dados.
É importante ressaltar que em hipótese nenhuma o foco é substituir a decisão médica. Mas, sim usar as tecnologias como auxiliares para chegar a um diagnóstico mais rápido, preciso e eficiente.
Casos do uso de IA na medicina do Brasil
O Brasil anda caminhando em passos curtos para essa evolução, nada comparado a China. Onde hoje já existe um robô em um tipo de cabine telefônica, que é capaz de atender pacientes e até mesmo prescrever os tratamentos para aquele indivíduo com base nos sintomas descritos por ele no telefone.
A nossa realidade ainda se encontra bem distante desse tipo de possibilidade, mas já temos algumas evoluções com o uso de Inteligência Artificial na medicina, tais como o uso de algoritmos em hospitais e laboratórios brasileiros, como dentro do Fleury Medicina e Saúde e no Hospital Sírio-Libanês.
Na área de exames de imagem, esses algoritmos ajudam os médicos no diagnóstico de problemas como embolia pulmonar. A embolia pode levar esse indivíduo ao óbito, caso o diagnóstico não seja feito precocemente.
A partir de uma plataforma de computação cognitiva (machine learning), um robô denominado como Laura, é capaz de monitorar todos os resultados presentes nos exames e prontuário eletrônico de cada paciente. Com isso pode se identificar uma possível piora rapidamente.
A inteligência artificial pode analisar grandes quantidades de dados e assim transformar essas informações em resultados que podem ajudar tanto médicos como pacientes.
Direção futura no Brasil da Inteligência Artificial na medicina
O aumento da integração diária da Inteligência Artificial na medicina pode ser uma grande alternativa para melhorar a eficiência dos tratamentos e principalmente reduzir os custos de várias maneiras. O que é muito benéfico para o sistema de saúde brasileiro.
São muitas evoluções necessárias para a evolução da medicina brasileira, tais como:
- Integre mente e máquina;
- Crie ferramentas de radiologia;
- Forneça acesso de assistência aos menos favorecidos através do SUS de forma mais eficiente;
- Ajudar a automatizar o preenchimento de registros eletrônicos de saúde de forma unificada em todo o país;
- Diminuir os riscos de resistência a antibióticos;
- Ofereça análises mais precisas para imagens de diversas patologias;
- Individualizar o tratamento de câncer com o uso da imunoterapia adequada para cada particularidade dos pacientes; entre outras evoluções possíveis.
Mas isso é apenas algumas possibilidades do uso da Inteligência Artificial na medicina no Brasil. Quanto mais unificamos nossos dados médicos, mais padrões temos para tomar decisões precisas e econômicas em cada diagnóstico, principalmente os mais complexos.
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