A inteligência artificial (IA) está revolucionando diversas indústrias, e a saúde não é uma exceção. A IA tem o potencial de melhorar o atendimento ao paciente, agilizar processos médicos e reduzir custos. Neste artigo, você verá como a inteligência artificial é aplicada na saúde e entenderá o impacto da IA nesse setor.
Diagnóstico médico com inteligência artificial
Ferramentas de diagnóstico baseadas em IA podem analisar imagens médicas, dados de pacientes e notas clínicas para ajudar profissionais de saúde a diagnosticar doenças de forma mais precisa e rápida.
Na radiologia
Os algoritmos de IA podem processar e analisar dados de imagens médicas, como raios-X, tomografias e ressonâncias magnéticas, para detectar anomalias e padrões indicativos de doenças como câncer ou condições cardiovasculares. De acordo com um estudo publicado na Nature Medicine, um algoritmo de IA desenvolvido pelo Google alcançou uma taxa de precisão de 94,5% na detecção de câncer de mama em mamografias, superando os radiologistas humanos, que tiveram uma taxa de precisão de 88,0% (McKinney et al., 2020).
Na patologia
Sistemas de patologia baseados em IA podem analisar amostras de tecidos e identificar células cancerígenas, tornando o processo de diagnóstico mais ágil e reduzindo erros humanos. Por exemplo, a plataforma Paige.AI, aprovada pelo FDA, utiliza algoritmos de IA para detectar câncer de próstata em lâminas patológicas com uma precisão relatada de 98% (Bulten et al., 2020).
Na oftalmologia
Sistemas de inteligência artificial podem analisar imagens da retina para detectar sinais precoces de retinopatia diabética e degeneração macular relacionada à idade. Em um estudo publicado na JAMA, um algoritmo de IA desenvolvido pelo Google alcançou uma sensibilidade de 97,5% e uma especificidade de 93,4% na detecção de retinopatia diabética (Gulshan et al., 2016).
Descoberta e desenvolvimento de medicamentos com inteligência artificial
A IA pode reduzir significativamente o tempo e o custo associados à descoberta e ao desenvolvimento de medicamentos, analisando grandes conjuntos de dados, prevendo a eficácia dos medicamentos e otimizando o desenho de ensaios clínicos.
Na descoberta de medicamentos
Algoritmos de IA podem analisar vastas quantidades de dados químicos e biológicos para identificar potenciais candidatos a medicamentos, prever sua eficácia e otimizar suas estruturas químicas. A Atomwise, uma empresa de descoberta de medicamentos impulsionada por IA, utiliza algoritmos de aprendizado profundo para prever a afinidade de ligação de pequenas moléculas a proteínas-alvo. Em 2020, a Atomwise anunciou uma colaboração com a Hansoh Pharma para descobrir e desenvolver novos candidatos a medicamentos, com um valor potencial de até 1,5 bilhões de dólares.
Em ensaios clínicos
A IA pode otimizar o desenho de ensaios clínicos, recrutamento de pacientes e monitoramento, reduzindo custos e melhorando os resultados dos ensaios. Por exemplo, a Deep 6 AI, uma plataforma de aceleração de ensaios clínicos, utiliza IA para combinar pacientes elegíveis com ensaios clínicos adequados, reduzindo o processo de recrutamento de meses para minutos.
Inteligência artificial na medicina personalizada
A IA pode analisar dados genômicos, fatores de estilo de vida e histórico médico para oferecer planos de tratamento personalizados e otimizar o atendimento ao paciente.
Na genômica
Algoritmos de IA podem processar e analisar dados genômicos para identificar mutações causadoras de doenças, permitindo o desenvolvimento de terapias direcionadas. Em 2019, um estudo publicado na Nature demonstrou que um algoritmo de IA chamado DeepVariant, desenvolvido pelo Google, poderia identificar variantes genéticas no genoma humano com uma taxa de precisão superior a 99,9% (Poplin et al., 2018).
Na oncologia de precisão
Plataformas impulsionadas por IA, como o IBM Watson for Oncology, podem analisar dados de pacientes, incluindo mutações genéticas, para recomendar planos de tratamento personalizados para pacientes com câncer. Em um estudo publicado no The Oncologist, o Watson for Oncology forneceu recomendações de tratamento que estavam de acordo com um comitê multidisciplinar de tumores em 93% dos casos (Somashekhar et al., 2018).
Dispositivos médicos e wearables com inteligência artificial
Dispositivos médicos e wearables habilitados para IA podem monitorar a saúde dos pacientes, fornecer feedback em tempo real e alertar profissionais de saúde sobre potenciais problemas.
Monitoramento contínuo de glicose
Dispositivos de monitoramento contínuo de glicose, como o Dexcom G6, podem acompanhar os níveis de glicose no sangue em tempo real para pacientes com diabetes, fornecendo insights personalizados e alertando os usuários sobre possíveis eventos hipoglicêmicos ou hiperglicêmicos. Segundo um estudo publicado no Diabetes Technology & Therapeutics, o Dexcom G6 alcançou uma diferença relativa média absoluta (MARD) de 9,0% em comparação com valores de referência, demonstrando sua precisão na medição dos níveis de glicose no sangue (Šoupal et al., 2020).
Monitoramento remoto de pacientes
Sistemas de monitoramento remoto de pacientes movidos por IA podem acompanhar os sinais vitais dos pacientes e detectar sinais precoces de deterioração, permitindo que os profissionais de saúde intervenham de forma rápida. Por exemplo, o dispositivo portátil Current Health, liberado pelo FDA, monitora sinais vitais dos pacientes, como frequência cardíaca, taxa respiratória e saturação de oxigênio, e utiliza algoritmos de IA para prever o risco de eventos adversos.
Inteligência artificial na administração da saúde
A inteligência artificial pode otimizar processos administrativos na saúde, como agendamento de pacientes, faturamento e alocação de recursos, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional.
Agendamento de pacientes
Sistemas de agendamento baseados em IA podem prever faltas de pacientes, otimizar horários de consultas e reduzir tempos de espera. Por exemplo, a plataforma Zocdoc, movida por IA, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de faltas, permitindo que os prestadores de serviços de saúde sobremarquem consultas e reduzam o tempo ocioso.
Faturamento e gestão do ciclo de receitas
Algoritmos de IA podem analisar dados de faturamento, identificar erros de codificação e otimizar a gestão do ciclo de receitas, reduzindo recusas de reivindicações e melhorando o desempenho financeiro. Empresas como a Olive AI oferecem soluções movidas por IA para automação da gestão do ciclo de receitas, com melhorias relatadas na precisão de reivindicações e na captura de receitas.
Conclusão
A inteligência artificial está transformando a indústria da saúde ao melhorar diagnósticos, personalizar tratamentos, acelerar a descoberta de medicamentos e aprimorar o monitoramento e o atendimento ao paciente. Tecnologias impulsionadas por IA não estão apenas otimizando a administração e as operações da saúde, mas também fornecendo soluções econômicas e eficientes para pacientes e prestadores de serviços de saúde. À medida que a IA continua a avançar e se integrar aos sistemas de saúde, seu potencial para revolucionar o atendimento e os resultados dos pacientes só aumentará, oferecendo benefícios significativos para a comunidade médica e os pacientes.
