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La inteligência artificial para diagnóstico médico é uma ciência que vem se desenvolvendo aos trancos e barrancos nos últimos anos. Graças ao desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina e processadores cada vez mais poderosos, esses sistemas agora são capazes de realizar tarefas complexas que antes exigiam que as pessoas realizassem. A medicina é uma das áreas que mais usa a IA, por exemplo, para diagnosticar certas patologias ou emitir relatórios médicos, onde algoritmos de inteligência artificial são usados para reconhecer o que uma pessoa quer dizer.
La inteligência artificial médica (AI) é outra exemplo de tecnologia médica com base em programas ou algoritmos que analisam seus dados de 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 a prever com maior precisão a resposta de um paciente com determinada patologia a um tratamento específico.
A inteligência artificial médica é uma tecnologia que usa processos baseados em dados e uma variedade de algoritmos de aprendizado profundo analisar centenas de indicadores de saúde e ser capaz de prever as características dos pacientes, ajudando os médicos a detectar anomalias para melhorar os resultados do diagnóstico e do tratamento. Esse aprendizado profundo permite que o computador entenda como o mundo real funciona e tome decisões informadas em resposta às situações que o precedem, 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 do poder computacional dos equipamentos de informática. Algoritmos de aprendizado de máquina baseados em redes neurais profundas possibilitam modelar o conhecimento contido nesses grandes conjuntos de dados (Big Data) e aplicá-lo com precisão.
As técnicas de inteligência artificial são usados para reduzir o tempo necessário para determinar se você tem ou não uma doença específica, 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, permitindo que algoritmos e sistemas de aprendizado de máquina sejam ajustados. Então, isso tecnologia médica é usado para complementar diagnósticos feitos por médicos, não para substituí-los.
La inteligência artificial e aprendizado profundo são ferramentas com grande potencial para diagnóstico médico, mas ainda estão longe de serem perfeitas, embora existam sistemas que tenham demonstrado a capacidade de reconhecer patologias com base em imagens. Por exemplo, novas metodologias foram desenvolvidas para investigar o câncer, detectar infecções ou identificar lesões cerebrais.
As soluções que incorporam inteligência artificial para reconhecimento de voz eles permitem que os dados sejam inseridos nos sistemas de forma mais rápida e fácil, por meio de ditado e transcrição automáticos e em tempo real dos mesmos. Atualmente, essas soluções têm uma taxa de precisão na transcrição do ditado próxima a 100%, graças ao fato de o sistema ser capaz de ser treinado automaticamente para entender melhor a fonética e a terminologia usadas por cada profissional.
Essas IAs capazes de compreender a linguagem humana possibilitam otimizar o trabalho relacionado à coleta e introdução de informações nos sistemas de gerenciamento, ajudando a homogeneizar as informações que são transferidas para os sistemas e, por sua vez, reduzindo o tempo gasto pelo pessoal de saúde nessas tarefas.
Um dos exemplos mais comuns é o uso de inteligência artificial em radiologia. A digitalização proibiu o uso de radiografias antigas impressas em placas radiográficas que foram substituídas por imagens digitais. E outras especialidades médicas estão nesse processo, como a Anatomia Patológica, em que amostras de tecido são digitalizadas em vez de serem armazenadas em pequenas placas para posterior observação ao microscópio.
Usando técnicas de aprendizado de máquina e grandes conjuntos de dados compostos por imagens e seus diagnósticos correspondentes, os AIs são treinados capazes de sugerir automaticamente um diagnóstico com base em uma imagem que eles não tinham visto antes.
Embora esses sistemas já forneçam resultados muito bons para tarefas específicas (por exemplo, detecção de fraturas), eles ainda não se 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 em seu trabalho, a fazer um diagnóstico mais eficiente.
Los sistemas de monitoramento remoto combina 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 comportamentais (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 da condição do paciente. Por outro lado, assistentes virtuais baseados em IA podem facilitar a comunicação com o paciente sem a necessidade de intervenção humana.
Existem empresas que já oferecem esses tipos de sistemas, algumas delas de um escopo mais geral e outras focadas em patologias específicas. Sua aplicação em grande escala contribuirá muito para a sustentabilidade do sistema de saúde.