Descubra as Últimas Inovações da Tecnologia na área da Saúde com Sthefano Cruvinel
Na coluna desta semana achei necessário dar sequência e complementar o assunto abordado na semana anterior, considerando a inquestionável conexão entre tecnologia e medicina, que há muito caminham juntas no campo da saúde. Nesse sentido, quando o assunto envolve tecnologia, sinto-me à vontade para falar ciente que sou das inúmeras e importantes inovações tecnológicas que, ao longo dos anos, muito contribuíram para a saúde humana.
No artigo anterior, escrevi sobre mudanças importantes que irão impactar o setor da saúde como um todo, graças a tecnologias inovadoras, que irão impactar em resultados, experiências com pacientes e acessibilidade geral nos cuidados à saúde, com destaque especial para Telessaúde e Inteligência Artificial (IA). Aliás, a IA que tem sido assunto recorrente nos mais diversos meios além da saúde. Por isso, agora, vou me aprofundar um pouco mais na questão.
À medida que entramos na era da medicina baseada em evidências, dos cuidados de saúde individualizados e do atendimento digital ao cliente, acho relevante que os profissionais de saúde, as startups e os empreendedores se mantenham informados sobre as tendências atuais que estão impactando a indústria.
Ao mesmo tempo, é importante distinguir entre uma solução realmente viável e apenas uma ideia promissora e com grande potencial.
Assim sendo, é bom falar dessa inovação tecnológica chamada IA que, aplicada à saúde, entre outras coisas, pode gerar também vantagens comerciais e sociais tangíveis às quais a sociedade precisa ficar atenta.
Primeiro é preciso reconhecer que a Inteligência Artificial é uma das principais inovações em tecnologia que podem ser aplicadas à saúde. Segundo relatório de investigação da Morgan Stanley, é esperado que os custos aplicados à IA e à aprendizagem automática no setor da saúde ultrapassem os 10,5% em 2024, contra 5,5% em 2022.
Especificamente, a IA na área da saúde pode beneficiar quase tudo, desde a comunicação com os pacientes até a assistência em cirurgias e a criação de novos produtos farmacêuticos.
No campo de dados, por exemplo, os sistemas de IA podem desempenhar um papel crucial na abordagem de alguns desafios, automatizando vários aspectos, a começar pelo processamento de documentos, completando Registros Eletrônicos de Saúde (RES), imagens médicas, genômica e dados de dispositivos vestíveis (dispositivos vestíveis que podem ser assunto num próximo artigo).
Tecnologicamente falando, os algoritmos de IA podem analisar dados de RES para identificar padrões e tendências, ajudando os prestadores de cuidados de saúde a simplificar os fluxos de trabalho, melhorar a precisão da documentação e melhorar a tomada de decisões clínicas. Por exemplo, o Epic EHR, um dos principais sistemas norte-americanos de software de Registros Eletrônicos de Saúde, integrou IA em seu software usando o serviço Azure OpenAl da Microsoft.
Um outro fornecedor de software EHR, Allscripts, aproveitou o GPT-4 do Azure OpenAl para criar um sistema EHR com recursos personalizados de atendimento ao paciente. Essa integração auxilia médicos na criação de planos de tratamento personalizados, incentivando o envolvimento do paciente e alcançando melhor eficácia do tratamento.
Outro exemplo de IA aplicada à saúde envolve o diagnóstico e descoberta de drogas. Nesse caso, pelo que pude apurar, a tecnologia é benéfica para melhorar a eficiência no processamento de informações e na tomada de decisões no que diz respeito ao processo de desenvolvimento de medicamentos. Ou seja, prever as estruturas 3D das proteínas a partir da sua sequência de aminoácidos é uma tarefa extremamente difícil e desafiadora.
Com a tecnologia de IA, AlphaFold2, desenvolvido pela DeepMind, alcançou um nível inovador de precisão nesse campo e está disponível abertamente através do Google Colab. A versão mais recente do AlphaFold prevê estruturas de proteínas usando uma abordagem de aprendizado de máquina que incorpora conhecimento físico e biológico sobre a estrutura de proteínas, aproveitando alinhamentos de múltiplas sequências, no design do algoritmo de aprendizado profundo.
Clique aqui para ler o artigo completo no Jornal Correio de Uberlândia.
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