Usos da inteligência artificial para o diagnóstico médico

A inteligência artificial para o diagnóstico médico é uma ciência que tem vindo a desenvolver-se a passos largos nos últimos anos. Graças ao desenvolvimento de sistemas de aprendizagem automática e de processadores cada vez mais potentes, estes sistemas são atualmente capazes de realizar tarefas complexas que anteriormente exigiam a intervenção de pessoas. A medicina é uma das áreas que mais utiliza a IA, por exemplo, para diagnosticar certas patologias ou para ditar relatórios médicos, em que os algoritmos de inteligência artificial são utilizados para reconhecer o que uma pessoa quer dizer.

O que é a inteligência artificial médica?

A inteligência artificial médica (IA) é outro exemplo de tecnologia médica baseada em programas ou algoritmos que analisam os seus dados de saúde para detetar 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 doente com uma determinada patologia a um tratamento específico.

Deep learning e IA: um sistema de diagnóstico médico eficaz

A inteligência artificial médica é uma tecnologia que utiliza processos orientados por dados e uma variedade de algoritmos de aprendizagem profunda para analisar centenas de indicadores de saúde e prever as características dos doentes, ajudando os médicos a detetar anomalias, a fim de melhorar o diagnóstico e os resultados do tratamento. Esta aprendizagem profunda permite ao computador compreender o funcionamento do mundo real e tomar decisões informadas em resposta às situações que lhe são apresentadas, detetando padrões invisíveis aos nossos olhos humanos.

Dois fatores foram chave para esta 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 neuronais profundas permitem modelar o conhecimento contido nestes grandes conjuntos de dados (Big Data) e aplicá-lo com precisão.

Inteligência Artificial Médica contra patologias e doenças

As técnicas de inteligência artificial são utilizadas para reduzir o tempo necessário para determinar se uma determinada doença está ou não presente, uma vez que a ferramenta ajuda a identificar as possibilidades mais prováveis com base em informações anteriores do paciente. Isto é possível graças à grande quantidade de informação que é recolhida diariamente, o que permite o aperfeiçoamento de algoritmos e sistemas de aprendizagem automática. Assim, esta tecnologia médica é utilizada para complementar os diagnósticos efetuados pelos médicos e não para os substituir.

Eficácia diagnóstica da Inteligência Artificial

A inteligência artificial e a deep learning são ferramentas com grande potencial para o diagnóstico médico, mas ainda estão longe de ser perfeitas, embora existam sistemas que demonstraram a capacidade de reconhecer patologias com base em imagens. Por exemplo, foram desenvolvidas novas metodologias para investigar o cancro, detetar infeções ou identificar lesões cerebrais.

Exemplo de utilização da inteligência artificial médica

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 uma introdução mais rápida e fácil de dados nos sistemas através do ditado e da transcrição automática em tempo real. Atualmente, estas soluções têm uma taxa de precisão na transcrição próxima dos 100%, graças à capacidade do sistema de se treinar automaticamente para compreender melhor a fonética e a terminologia utilizada por cada profissional.

Estas IA capazes de compreender a linguagem humana otimizam o trabalho relacionado com a recolha e introdução de informação nos sistemas de gestão, ajudando a homogeneizar a informação que é introduzida nos sistemas e reduzindo o tempo despendido pelo pessoal de saúde nestas tarefas.

Apoio ao diagnóstico por imagem

Um dos exemplos mais difundidos é a utilização da inteligência artificial na radiologia. A digitalização acabou com a utilização das antigas radiografias impressas em placas radiográficas, que foram substituídas por imagens digitais. E outras especialidades médicas estão neste processo, como é o caso da anatomia patológica, em que as amostras de tecido são digitalizadas em vez de serem armazenadas em pequenas placas para posterior observação ao microscópio.

Utilizando técnicas de Machine Learning e grandes conjuntos de dados compostos por imagens e respetivos diagnósticos, as IA são treinadas para sugerir automaticamente um diagnóstico a partir de uma imagem que nunca viram antes.

Embora estes sistemas já apresentem resultados muito bons para tarefas específicas (por exemplo, deteção de fraturas), ainda não são generalizáveis para o diagnóstico de qualquer tipo de patologia. Uma IA não pode substituir um radiologista humano, mas pode ajudá-lo, como uma ferramenta adicional no seu trabalho, a efetuar um diagnóstico mais eficiente.

Sistemas de monitorização remota

Os sistemas de monitorização remota combinam a aplicação de sensores para recolher informações sobre o doente, como sinais vitais básicos (frequência cardíaca, pressão arterial, nível de glucose no sangue, etc.) e padrões comportamentais (tempo passado na cama num determinado dia, se o frigorífico foi aberto, etc.) e algoritmos de inteligência artificial que podem atuar automaticamente em determinados eventos e ajudar num diagnóstico inicial do estado do doente. Por outro lado, os assistentes virtuais baseados em IA podem facilitar a comunicação com o doente sem necessidade de intervenção humana.

Existem já empresas que oferecem sistemas deste tipo, alguns de âmbito mais geral e outros centrados em patologias específicas. A sua aplicação em escala contribuirá grandemente para a sustentabilidade do sistema de saúde.

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