Toda medicação que consumimos passou por uma série ferrenha de testes antes de ser comercializada nas farmácias. Algumas pesquisas sofrem com muitos erros e danos colaterais até que finalmente estejam prontas, e isso se refere ao fato de que os seres humanos não conseguem desenvolver testes bem sucedidos assim tão rápido. Como a IA consegue processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, o tempo para analisar os exames acaba sendo reduzido, oferecendo resultados mais rápidos. Essa entrega eficaz é valiosa em emergências ou quando os resultados de exames são requisitados urgentemente.
Por exemplo, um paciente que chega com uma imagem sugestiva de hemorragia craniana deve receber atendimento o mais rápido possível, e isso será devidamente determinado pela seleção feita pela Inteligência Artificial. De maneira geral, é possível se beneficiar muito dos softwares e ferramentas envolvidas, porque a radiologia é uma área que trabalha com base em repetição de padrões. Ela está presente em nosso dia a dia de diferentes maneiras, como nas recomendações personalizadas que recebemos do smartphone, casas inteligentes e reconhecimento facial feito por dispositivos. Entre os principais estão a radiologia, laboratórios, medicina intensiva e no controle e alerta de doenças em ambientes educacionais.
Ainda de acordo com a organização, a IA também pode apoiar diversas ações de saúde pública, como vigilância de doenças e gestão de sistemas. Nesse contexto, os algoritmos de machine learning podem ser programados para utilizar um grande volume de dados médicos, como imagens de exames, registros de pacientes e informações clínicas. Com base nesses dados, os algoritmos são capazes de identificar padrões sutis e realizar previsões sobre diagnósticos e prognósticos. Um profissional de saúde no campo de diagnóstico baseado em imagem, ao final de sua carreira poderá ter tido acesso a centenas de milhares de exames, garantindo uma expertise baseado na experiência e conhecimentos acumulados. Uma IA, porém, pode ser programada partindo de um número semelhante de imagens e ser treinada dentro de um período muito curto de tempo com milhões de novos exames. https://www1.folha.uol.com.br/folha-topicos/drogas/ Dessa forma, a assistência médica não fica à mercê da construção de experiência ao longo dos anos, mas sim, de um sistema integrado de algoritmos capazes de revolucionar o futuro da medicina.
No deep learning essas análises são realizadas por diferentes conjuntos de processadores, com diferentes algoritmos, para que no final, juntando-se todas as informações extraídas, se tenha a resposta à pergunta inicial. Já o radiologista deve fazer a análise qualitativa do caso com a ajuda das informações e medições feitas minuciosamente pela Inteligência Artificial. Em função disso, o conjunto dos esforços traz o resultado final do laudo rapidamente e evita atrasos no início dos tratamentos.
Além disso, com algoritmos de aprendizado, a Inteligência Artificial também pode aprimorar a capacidade dos médicos de identificar doenças e condições médicas em estágios iniciais. Essas informações epidemiológicas, de acordo com ela, podem ser usadas para desenvolver estratégias eficazes de prevenção e nortear políticas públicas de saúde. Um exemplo disso é a artrose, que desgasta a cartilagem nas extremidades dos ossos causando dores crônicas. As técnicas de análise de imagens médicas permitem o diagnóstico apenas depois da ocorrência de dano ósseo e, por isso, o tratamento deve ser feito às pressas. Além disso, como não é possível reverter o dano ósseo, não há “cura” para tal doença, deixando o paciente com dores crônicas para o resto da vida.
Uma das principais formas de aplicação da IA é prever potenciais complicações na UTI, quando o paciente se encontra ainda em estágio inicial. Acumulando, portanto, um repertório clínico que eleva as chances de promover diagnósticos assertivos. Uma repetição da mesma sequência de eventos está acontecendo agora, com radiologistas liderando na Inteligência Artificial e mais uma vez demonstrando que a especialidade pode se sobressair e virar a mesa. No entanto, o que realmente aconteceu foi que os radiologistas acabaram aprendendo muito mais sobre o método, suas limitações e como interpretá-lo. Muitos pensavam que a tecnologia de ressonância magnética iria substituir radiologistas, por exemplo.
Com o avanço da Inteligência Artificial na medicina, as máquinas devem assumir papéis mais complexos. Desde analisar avaliações pré-operatórias até orientar os movimentos do especialista durante a sessão. Outra tendência é que os médicos passem a conduzir as cirurgias sem a necessidade de comandos.
Mesmo que a IA tenha interferência importante no auxílio do diagnóstico por imagem, a palavra final na avaliação é do profissional da saúde. Ou seja, não é uma situação em que a máquina substitui a atuação humana, mas um trabalho em conjunto, como os conhecimentos e experiências do homem somados aos recursos tecnológicos disponíveis. O algoritmo também conseguiu identificar a idade do paciente (com 3.26 anos de margem de erro), o sexo do paciente (97% de precisão) e se o paciente era fumante (71% de precisão).
Uma das grandes vantagens da IA é o fato de armazenar e processar uma infinidade de dados com agilidade e precisão. Na verdade, eles vêm se mostrando eficientes nos últimos anos, uma vez que também permitem procedimentos menos invasivos. Embora a Inteligência Artificial na medicina não esteja tão desenvolvida, ela já vem sendo aplicada de formas distintas. No momento, encontra-se aguardando o parecer do Relator na Comissão de Ciência e Tecnologia, Comunicação e Informação (CCTCI).
Acesse A função da IA na área da saúde é auxiliar o trabalho dos médicos e assim garantir diagnósticos precisos e tratamentos adequados. Além disso, é essencial manter questões éticas e de privacidade em mente ao utilizar dados de pacientes em aplicações de Inteligência Artificial médica. Dentre as muitas maneiras pelas quais a IA pode contribuir nessa área, ela cita a possibilidade de detecção precoce de surtos de doenças tropicais mediante utilização de algoritmos que podem analisar grandes conjuntos de dados de pacientes associando-os a fatores ambientais. “Isso pode ajudar as autoridades de saúde a tomar medidas para evitar a propagação de doenças”, completa. Outra descoberta extremamente relevante foi a utilização de IA para detectar tuberculose, uma doença que ainda é uma grande ameaça à saúde global (JAEGER et al., 2014).