A inteligência artificial para diagnósticos médicos é uma ciência que vem se desenvolvendo muito nos últimos anos. Graças ao desenvolvimento de sistemas de aprendizado automático e processadores cada vez mais poderosos, esses sistemas agora são capazes de realizar tarefas complexas que antes eram necessárias para as pessoas realizarem. A medicina é uma das áreas que mais faz uso da IA, por exemplo, para diagnosticar determinadas patologias ou para o ditado de relatórios médicos, onde se usam algoritmos de inteligência artificial para reconhecer o que quer dizer uma pessoa.
O que é inteligência artificial médica?
A inteligência artificial médica (IA) é outro exemplo de tecnologia médica baseado em programas ou algoritmos que analisam os dados de sua saúde para detectar patologias e anomalias. O objetivo da inteligência artificial médica é ajudar os profissionais de saúde a diagnosticar melhor e mais rapidamente e prever com mais precisão a resposta de um paciente com uma determinada patologia a um tratamento específico.
Deep learning e IA: um sistema eficaz de diagnóstico médico
A inteligência artificial médica é uma tecnologia que usa processos com bases em dados e uma variedade de algoritmos de deep learning para analisar centenas de indicadores de saúde e ser capaz de prever as características dos pacientes, ajudando os médicos a detectar anormalidades, a fim de melhorar o diagnóstico e os resultados do tratamento. Este aprendizado profundo permite ao computador entender como funciona o mundo real e tomar decisões informadas em resposta às situações que lhe são apresentadas, detectando padrões invisíveis aos nossos olhos humanos.
Dois fatores foram fundamentais para essa evolução: a disponibilidade de enormes quantidades de dados resultantes da digitalização global e o aumento da capacidade de computação. Os algoritmos de machine learning baseados em redes neurais profundas permitem modelar o conhecimento contido nesses grandes conjuntos de dados (Big Data) e aplicá-lo com precisão.
Inteligência Artificial Médica contra patologias e doenças
As técnicas de inteligência artificial são usadas para reduzir o tempo necessário para determinar se uma determinada doença é ou não afetada, pois a ferramenta ajuda a identificar as possibilidades mais prováveis com base em informações anteriores sobre os pacientes. Isso é possível graças à grande quantidade de informações coletadas diariamente, o que permite refinar os algoritmos e sistemas de aprendizado de máquina. Assim, esta tecnologia médica é utilizada para complementar os diagnósticos realizados pelos médicos, não para substituí-los.
Eficácia diagnóstica da Inteligência Artificial
A inteligência artificial e deep learning (aprendizagem profunda) são ferramentas de grande potencial para o diagnóstico médico, mas ainda estão longe de ser perfeitas, embora existam sistemas que demonstraram a capacidade de reconhecimento de patologias com base em imagens. Por exemplo, novas metodologias foram desenvolvidas para investigar câncer, detectar infecções ou identificar lesões cerebrais.
Aplicações médicas da Inteligência Artificial
Reconhecimento de voz para acelerar a introdução de dados nos sistemas pelos médicos
As soluções que incorporam inteligência artificial para o reconhecimento de voz permitem a introdução de dados nos sistemas de maneira mais rápida e fácil, através do ditado e da transcrição automática e em tempo real do mesmo. Hoje, essas soluções têm uma taxa de precisão de transcrição próxima a 100%, graças ao fato de o sistema ser capaz de se treinar automaticamente para entender melhor a fonética e a terminologia usadas por cada profissional.
Essas IAs capazes de compreender a linguagem humana otimizam o trabalho relacionado à coleta e à inserção de informações nos sistemas de gerenciamento, ajudando a homogeneizar as informações que são inseridas nos sistemas e reduzindo o tempo gasto pela equipe de saúde nessas tarefas.
Apoio ao diagnóstico por imagem
Um dos exemplos mais comuns é o uso da inteligência artificial em radiologia. A digitalização baniu o uso das antigas radiografias impressas em placas radiográficas que foram substituídas por imagens digitais. E, outras especialidades médicas estão nesse processo, como é o caso da Anatomia Patológica, onde as amostras de tecido são digitalizadas em vez de armazenadas em pequenas placas para posterior observação em um microscópio.
Usando técnicas de Machine Learning e grandes conjuntos de dados compostos por imagens e seu correspondente diagnóstico, são treinadas IAs capazes de sugerir automaticamente um diagnóstico a partir de uma imagem que não tinham visto antes.
Embora esses sistemas já forneçam resultados muito bons para tarefas específicas (por exemplo, detecção de fraturas), eles ainda não generalizam para o diagnóstico de qualquer tipo de patologia. Uma IA não pode substituir um radiologista humano, mas pode ajudá-lo, como mais uma ferramenta de seu trabalho, a realizar um diagnóstico mais eficiente.
Sistemas de monitoramento remoto
Os sistemas de monitorização remota combinam a aplicação de sensores para coletar informações sobre o paciente, como sinais vitais básicos (frequência cardíaca, pressão arterial, nível de glicose no sangue, etc.) e padrões de comportamento (tempo gasto na cama em um determinado dia, se você abriu a geladeira, etc.) e algoritmos de inteligência artificial que podem agir automaticamente diante de determinados eventos e que podem auxiliar no diagnóstico inicial do estado do paciente. Por outro lado, assistentes virtuais baseados na IA podem facilitar a comunicação com o paciente sem a necessidade de intervenção humana.
Existem empresas que já oferecem este tipo de sistemas, alguns de âmbito mais geral e outros centrados em patologias específicas. Sua implementação em escala contribuirá enormemente para a sustentabilidade do sistema de saúde.
