Doente: Inteligência artificial deve assumir os cuidados de saúde

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A IA está invadindo todas as áreas do setor de saúde: sala de exames, diagnóstico, prognóstico, opções e exclusões de tratamento, gerenciamento de HMO, subsídios de seguro de saúde etc. Na próxima vez em que você for ao consultório médico, observe quantos dados estão coletando. você! ⁃ Editor TN

O paciente sofre de dor abdominal, juntamente com sintomas em locais atípicos, o que dificulta o diagnóstico. Um exame astuto revela a causa: uma forma incomum de apendicite. No entanto, o crédito não é do radiologista. Em vez disso, uma máquina de imagens construída com tecnologia de inteligência artificial, que pode se basear no conhecimento de dezenas de milhões de exames semelhantes, reconhece a anomalia e faz o diagnóstico.

Esse cenário não é mais o material da ficção científica. Pressionados para reduzir custos e aumentar a produtividade, os fabricantes de equipamentos médicos e as empresas de tecnologia estão investindo cada vez mais em IA. Vários desses sistemas já existem e o crescimento pode aumentar nos próximos anos, principalmente no campo das imagens de diagnóstico.

"Com base em nossa análise das capacidades de IA, bem como nas discussões com executivos e especialistas do setor, estamos vendo várias aplicações em todo o espectro da área de saúde, da prevenção ao diagnóstico e acompanhamento", diz Michael Jungling, chefe de Pesquisa da Morgan Stanley Equipe de Tecnologia e Serviços Médicos.

Em um relatório recente, Jungling e seus colegas descobriram que, enquanto obstáculos para o desenvolvimento e a implantação da MedTech AI estavam à frente - incluindo perguntas sobre regulamentos e privacidade dos dados dos pacientes - a implementação bem-sucedida da IA ​​no campo poderia aumentar a produtividade, reduzir os custos de tratamento e impulsionar o crescimento em toda a cadeia de valor da assistência médica.

O Morgan Stanley estima que o mercado global de IA na área de saúde possa subir de US $ 1.3 bilhões hoje para US $ 10 bilhões pela 2024, crescendo a uma taxa composta anual de 40%. Para os investidores, grandes empresas e fornecedores de equipamentos MedTech, bem como fornecedores de tecnologia de IA e disruptores de startups emergentes podem apresentar oportunidades.

IA, Machine Learning e MedTech

A IA visa imitar processos cognitivos humanos, como aprendizado e raciocínio por meio de algoritmos e grandes conjuntos de dados. O método mais popular é o aprendizado de máquina, no qual um modelo é treinado em um conjunto de dados - como as varreduras intestinais de milhões de pacientes - para analisar e categorizar independentemente novos conjuntos de dados. Quanto mais complexo e maior o volume de dados, maior a capacidade de raciocínio cognitivo do modelo.

A IA médica tem um grande potencial, desde o gerenciamento da diálise, passando pela otimização da dose do paciente até a detecção precoce da doença. No entanto, muito depende do poder e do design da própria IA. “Os prazos para a adoção da MedTech habilitada para IA provavelmente serão determinados pelos benefícios econômicos tangíveis produzidos pelo produto e pela facilidade de usabilidade e integração nos fluxos de trabalho existentes”, diz Jungling.

Ainda estamos nos estágios iniciais. Com implantações relativamente modestas de IA, como inteligência assistida, que ajuda a reduzir processos manuais e tarefas simples, mas repetitivas, como agendamento de compromissos, deixando à equipe médica qualificada mais tempo para trabalhos especializados e geradores de receita.

Formas mais avançadas de IA podem ajudar os profissionais médicos a tomar decisões, avaliando imagens de diagnóstico e criando planos de tratamento. Essa forma de IA, conhecida como aprendizado de máquina não supervisionado, pode avaliar dados não estruturados brutos e procurar padrões. "Essa funcionalidade pode levar a melhorias drásticas na produtividade, especialmente em ambientes clínicos, onde a oferta de profissionais altamente qualificados é limitada", diz Jungling.

A IA poderia eventualmente executar tarefas como diagnósticos sem a entrada do usuário, mas esses cenários permanecem distantes no caminho.

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