A inteligência artificial na área da saúde tem um potencial inimaginável. Nos próximos dois anos, com a ajuda do Big Data, revolucionará todas as áreas da nossa vida, incluindo a medicina. Ele irá redesenhar completamente a saúde, e para melhor. Vamos dar uma olhada nas soluções promissoras que ele oferece.
Há muitos líderes de pensamento que acreditam que estamos vivenciando a Quarta Revolução Industrial. Uma "revolução" caracterizada por tecnologias que estão fundindo o mundo físico, digital e biológico. É como uma onda de tsunami que afeta todas as disciplinas, economias e indústrias e até os limites biológicos do ser humano. Estou certo de que a saúde será a principal área industrial desta revolução e os principais catalisadores da mudança serão a inteligência artificial e o Big Data.
E quando digo Big Data, quero dizer muito Big. À medida que a capacidade digital evolui, mais e mais dados são produzidos e armazenados online. A quantidade de dados digitais disponíveis está crescendo a uma taxa surpreendente, dobrando a cada dois anos. Em 2013, era de 4,4 zettabytes: em 2020, o universo digital chegará a 44 zettabytes ou 44 trilhões de gigabytes. O mundo do Big Data é tão vasto que precisaremos de inteligência artificial (IA) para poder acompanhá-lo.
Inteligência artificial... real
Ainda não atingimos o estado de inteligência artificial "real", mas a IA está pronta para entrar em nossas vidas sem grandes anúncios ou alarde. Já está em nossos carros, pesquisas do Google, sugestões da Amazon e muitos outros dispositivos. Siri Maçã, Cortana da Microsoft, OK Google Google e serviços Echo A Amazon aproveita o processamento de linguagem natural para fazer coisas úteis. Cara? Pesquise um restaurante, obtenha direções ou memorize uma reunião escutar nossas conversas (neste caso, é útil para eles).
Mas já há mais.
Um programador britânico de 19 anos lançou um bot em setembro passado, DoNotPay, que está ajudando com sucesso as pessoas a recorrer de suas multas. Ele é um "advogado de IA" que pode decidir o que fazer com a multa de estacionamento recebida com base em algumas perguntas. Em junho, o bot apelou com sucesso por 160.000 das 250.000 multas de estacionamento em Londres e Nova York. com uma taxa de sucesso de 64%.
Imagine essa eficiência na área da saúde!
Combinada com Big Data, a IA em saúde e medicina pode organizar melhor as jornadas dos pacientes ou planos de tratamento e fornecer aos médicos todas as informações necessárias para tomar uma boa decisão.
Não estou falando de um futuro distante.
Certamente algoritmos sofisticados de aprendizado e inteligência artificial encontrarão um lugar na área da saúde nos próximos anos - não sei se são dois ou dez anos, mas está chegando.
Andy Schuetz, cientista sênior da Sutter Health.
Já existem vários grandes exemplos de IA na área da saúde que mostram possíveis implicações e possíveis usos futuros que despertam otimismo. Claro, só será uma verdadeira revolução se essas tecnologias estiverem disponíveis para todos, e não apenas para os mais ricos ou experientes. De qualquer forma, vamos dar uma olhada no futuro da inteligência artificial na área da saúde.
Deepmind Healt, registros médicos em velocidade supersônica
A aplicação mais óbvia da inteligência artificial na área da saúde é o gerenciamento de dados. Coletá-los, armazená-los, rastreá-los: é o primeiro passo para revolucionar os sistemas de saúde existentes. Recentemente, o ramo de busca de IA do gigante de buscas Google lançou seu projeto Saúde do Google Deepmind, que é usado para extrair dados de registros médicos e fornecer serviços de saúde melhores e mais rápidos. O projeto está em sua infância, mas promete estragos.
Desenho de planos de tratamento
IBM Watson lançou seu próprio programa especial para oncologistas que é capaz de fornecer aos médicos opções de tratamento extremamente refinadas. O Watson for Oncology tem uma capacidade avançada de analisar o significado e o contexto de dados estruturados e não estruturados em notas e relatórios clínicos que podem ser críticos na seleção de um caminho de tratamento. Ao combinar atributos do registro do paciente com experiência clínica, pesquisa externa e dados, o programa identifica possíveis planos de tratamento para um paciente.
Assistência em tarefas repetitivas
A IBM também lançou outro algoritmo chamado Peneira Médica. É um ambicioso projeto exploratório de longo prazo para construir a próxima geração de "assistentes cognitivos". Uma gama de IA com habilidades analíticas e de raciocínio e uma ampla gama de conhecimentos clínicos. A Medical Sieve está qualificada para auxiliar na tomada de decisões clínicas em radiologia e cardiologia. O "assistente de saúde" é capaz de analisar Big Data como imagens radiológicas para identificar e detectar problemas de forma mais rápida e confiável. No futuro, os radiologistas podem precisar apenas examinar os casos mais complicados em que a supervisão humana é útil.
Diagnóstico de Big Data e aprendizado profundo
A start-up médica Enlítico também visa combinar o aprendizado profundo com vastos arquivos de Big Data para melhorar os diagnósticos e a vida dos pacientes. Até recentemente, os programas de diagnóstico por computador eram escritos usando conjuntos predefinidos de hipóteses sobre as características específicas da doença. Um programa especializado teve que ser projetado para cada parte do corpo e apenas um conjunto limitado de doenças pôde ser identificado. Os programas geralmente simplificam demais a realidade, resultando em um desempenho diagnóstico ruim. O advento do Big Data permitirá uma enorme precisão. O aprendizado profundo pode gerenciar um amplo espectro de doenças em todo o corpo e todas as modalidades de imagem (raios-X, tomografias computadorizadas etc.) ”.
Modos de consulta híbridos (ao vivo e online)
Você tem dor de cabeça, tontura e tem certeza de que está com febre. Você deve ouvir um médico. Ligue, fale com uma secretária, peça uma consulta em dois dias. Isso é o que não vai acontecer com os novos aplicativos de cuidados médicos. Também na Itália estão nascendo, mas estou falando de uma realidade já estabelecida como Babilônia. O aplicativo em inglês oferece aconselhamento médico on-line e assistência médica por assinatura. Desde este ano, oferece aconselhamento médico com IA com base no histórico médico pessoal do paciente.
Os usuários relatam seus sintomas de doenças ao aplicativo, que os compara a um banco de dados de doenças de Big Data usando reconhecimento de fala. Depois de considerar a história e as circunstâncias do paciente, o Babylon oferece um curso de ação apropriado. O aplicativo também lembra os pacientes de tomar seus medicamentos e os acompanha para descobrir como eles se sentem. Com essas soluções, a eficiência do diagnóstico de pacientes pode aumentar e o tempo de espera nos consultórios médicos pode ser reduzido.
Enfermeiras virtuais
Damos as boas-vindas à primeira enfermeira virtual do mundo. Molly foi desenvolvido pela start-up médica Sensatamente. Ela tem um rosto sorridente e adorável, juntamente com uma voz agradável, e seu foco exclusivo é ajudar as pessoas a monitorar sua condição e tratamento. A interface usa aprendizado de máquina para dar suporte a pacientes com doenças crônicas entre as consultas médicas. Oferece acompanhamento e assistência comprovados e personalizados, com forte foco em doenças crônicas.
Protocolos de monitoramento e tratamento de medicação: AiCure
Há também uma solução específica para monitorar se os pacientes estão realmente tomando seus medicamentos. A aplicação AiCureapoiado por National Institutes of Health English, usa uma webcam e IA de smartphone para confirmar de forma independente se os pacientes estão cumprindo suas prescrições. Isso é muito útil para pessoas com condições médicas graves, para aqueles que tendem a ir contra o conselho do médico e para participantes de ensaios clínicos.
IA, Big Data e Medicina de precisão
IA e Big Data também terão um grande impacto na genética e na genômica. Genômica Profunda visa identificar padrões de Big Data de informações genéticas e registros médicos, procurando mutações e ligações com doenças. Está surgindo uma nova geração de tecnologias computacionais que podem dizer aos médicos o que acontecerá dentro de uma célula quando o DNA for alterado por variação genética, tanto natural quanto terapêutica. Como vamos chamá-los?
Craig Venter, enquanto isso (um dos pais do Projeto Genoma Humano), trabalha em algoritmos que poderiam projetar as características físicas de um paciente com base em seu DNA. Com seu último feito, Longevidade Humana, oferece a seus pacientes (principalmente ricos) o sequenciamento completo do genoma, juntamente com uma varredura de corpo inteiro e um check-up médico muito detalhado. Todo o processo permite detectar câncer ou doenças vasculares em seu estágio inicial.
Big Data para o Criando drogas
O desenvolvimento de produtos farmacêuticos por meio de ensaios clínicos às vezes leva mais de uma década e custa bilhões de euros. Acelerar esse processo e torná-lo mais acessível teria um enorme efeito sobre a saúde. Átomo ele usa supercomputadores que extraem terapias de um banco de dados de Big Data de estruturas moleculares. No ano passado, o Atomwise lançou uma busca virtual por medicamentos existentes e seguros que poderiam ser redesenhados para tratar o Ebola. Essa análise, que normalmente levaria meses ou anos, foi concluída em menos de um dia. Ser capaz de combater vírus mortais meses ou anos mais rápido pode ser um grande sucesso contra a próxima pandemia. Ou este, porque não.
Outro ótimo exemplo de uso de Big Data para gerenciamento de pacientes é Saúde Berg, uma empresa biofarmacêutica que extrai dados para descobrir por que algumas pessoas sobrevivem a doenças e, em seguida, melhora os tratamentos atuais ou cria novas terapias. Eles combinam IA com Big Data biológico do paciente para mapear as diferenças entre ambientes saudáveis e favoráveis a doenças e ajudar na descoberta e desenvolvimento de produtos farmacêuticos, diagnósticos e aplicativos de saúde.
Análise de um sistema de saúde:
97% das contas de saúde na Holanda são digitais e contêm dados de tratamento, médicos e hospitalares. Essas faturas podem ser facilmente recuperadas. Uma empresa local, Zorgprisma Publiek analise faturas e use o IBM Watson na nuvem para extrair dados. Eles podem dizer se um médico, clínica ou hospital comete erros repetidamente no tratamento de um certo tipo de condição, a fim de ajudá-los a melhorar e evitar hospitalizações desnecessárias de pacientes.
Coisas a fazer para IA e Big Data realmente nos ajudar: MUITOS
Em primeiro lugar, devemos quebrar preconceitos e medos sobre a IA e ajudar a população a entender como podemos limitar os riscos que o uso da IA acarreta. O maior medo de todos é que a inteligência artificial saia do controle, controlando (ou combatendo) seus "criadores". Stephen Hawking colocou a inteligência artificial na lista de perigos para a sobrevivência da raça humana.
Não acho que a situação seja tão sombria, mas concordo com aqueles que enfatizam a necessidade de se preparar adequadamente para o uso da IA na saúde. Precisamos de algumas coisas para evitar problemas:
- Criação de normas éticas aplicáveis e obrigatórias para todo o setor de saúde.
- Desenvolvimento gradual de IA para permitir tempo para evitar quaisquer desvantagens.
- Profissionais médicos: formação sobre o funcionamento da IA em contextos médicos.
- Pacientes: hábito de IA e cada vez menos desconfiança.
- Para quem desenvolve soluções de IA: mais comunicação ao público em geral sobre os benefícios e riscos potenciais.
- Para as autoridades de saúde: medir o sucesso e a eficácia do sistema.
Se tivermos sucesso, Big Data e IA nos trarão enormes avanços médicos e terapêuticos, não de vez em quando, mas diariamente.
Bianca Stan - Licenciado em Direito, escritor com vários livros publicados na Roménia e jornalista do grupo "Anticipatia" (Bucareste). Concentra-se no impacto das tecnologias exponenciais, robótica militar e sua interseção com tendências globais, urbanização e geopolítica de longo prazo. Ele mora em Nápoles.
