Big data e inteligência artificial irão revolucionar a saúde

A inteligência artificial na saúde tem um potencial inimaginável. Nos próximos dois anos, o Big Data revolucionará todas as áreas das nossas vidas, incluindo a medicina. Irá redesenhar completamente os cuidados de saúde, e para melhor. Vamos dar uma olhada nas soluções promissoras que ele oferece.

Existem muitos líderes de pensamento que acreditam que estamos vivenciando a Quarta Revolução Industrial. Uma “revolução” caracterizada por tecnologias que fundem o mundo físico, digital e biológico. É como uma onda de tsunami que afecta todas as disciplinas, economias e indústrias e até mesmo as fronteiras biológicas dos seres humanos. 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. 

Inteligência artificial… real

Ainda não atingimos o estado de inteligência artificial “real”, mas a IA está pronta para entrar furtivamente em nossas vidas sem muito anúncio ou alarde. Já está em nossos carros, nas pesquisas do Google, nas sugestões da Amazon e em muitos outros dispositivos. Siri Maçã, Cortana da Microsoft, OK Google Google e serviços Echo A Amazon usa processamento de linguagem natural para fazer coisas úteis. Cara? Procure um restaurante, obtenha direções, marque uma reunião ou 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 recorrerem de suas multas. 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 recorreu com sucesso de 160.000 mil das 250.000 mil 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 nos cuidados de saúde e na medicina poderia organizar melhor os percursos dos pacientes ou os planos de tratamento e fornecer aos médicos todas as informações de que necessitam para tomar uma boa decisão. 

Não estou falando de um futuro distante.

Certamente algoritmos sofisticados de aprendizagem e IA encontrarão um lugar na área da saúde nos próximos anos – não sei se serão dois ou dez anos, mas está chegando.

Andy Schuetz, cientista sênior da Sutter Health.

Já existem vários grandes exemplos de IA nos cuidados de saúde que mostram implicações potenciais e possíveis utilizações futuras que despertam otimismo. É claro que só será uma verdadeira revolução se estas tecnologias estiverem disponíveis para todos, e não apenas para os mais ricos ou mais experientes. De qualquer forma, vamos dar uma olhada no futuro da IA ​​na área da saúde.

Deepmind Healt, registros médicos em velocidade supersônica

A aplicação mais óbvia da IA ​​na 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 braço de pesquisa de IA do gigante das 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 clínicas e relatórios que podem ser essenciais para a seleção de um caminho de tratamento. Ao combinar atributos do prontuário do paciente com experiência clínica, pesquisas externas 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. Este é um ambicioso projeto exploratório de longo prazo para construir a próxima geração de “assistentes cognitivos”. Uma gama de IA com capacidades 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 características específicas de doenças. Foi necessário conceber um programa especializado para cada parte do corpo e apenas um conjunto limitado de doenças pôde ser identificado. Os programas muitas vezes simplificam demasiado a realidade, resultando num fraco desempenho diagnóstico. O advento do Big Data permitirá uma enorme precisão. O aprendizado profundo pode lidar com 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 serviço de saúde por assinatura. A partir deste ano oferece aconselhamento médico com IA com base no histórico médico pessoal do paciente.

Os usuários relatam sintomas de sua doença ao aplicativo, que os compara a um banco de dados de doenças Big Data usando reconhecimento de voz. Depois de levar em consideração o histórico e as circunstâncias do paciente, Babylon oferece um curso de ação apropriado. O aplicativo também lembra os pacientes de tomarem seus medicamentos e os acompanha para saber como se sentem. Com essas soluções, a eficiência do diagnóstico dos 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. Ele tem um rosto sorridente e amável combinado com uma voz agradável, e seu objetivo único é ajudar as pessoas a monitorar suas condições e tratamento. A interface usa aprendizado de máquina para apoiar pacientes com doenças crônicas entre consultas médicas. Oferece monitoramento e acompanhamento comprovados e personalizados, com forte foco em doenças crônicas.

Protocolos de monitoramento e tratamento de medicação: AiCure

Também existe uma solução específica para monitorar se os pacientes estão realmente tomando seus medicamentos. A aplicação AiCureapoiado por National Institutes of Health English, usa a webcam e a IA de um smartphone para confirmar de forma autônoma se os pacientes estão cumprindo suas prescrições. Isto é muito útil para pessoas com condições médicas graves, para aquelas que tendem a ir contra os conselhos médicos e para os participantes em 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 tem como objetivo identificar padrões em 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 aos seus pacientes (em sua maioria ricos) o sequenciamento completo do genoma combinado com uma varredura corporal completa e um exame médico muito detalhado. Todo o processo permite detectar câncer ou doenças vasculares em seus estágios iniciais.

Big Data para o Criando drogas

O desenvolvimento de produtos farmacêuticos através de ensaios clínicos demora por vezes mais de uma década e custa milhares de milhões de euros. Acelerar este processo e torná-lo mais conveniente teria um enorme efeito nos cuidados de saúde. Átomo usa supercomputadores que extraem terapias de um banco de dados Big Data de estruturas moleculares. No ano passado, a Atomwise lançou uma busca virtual por medicamentos existentes e seguros que poderiam ser redesenhados para tratar o Ebola. Esta 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 estímulo contra a próxima pandemia. Ou este, por que 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 depois melhora os tratamentos atuais ou cria novas terapias. Eles combinam IA com big data biológicos de pacientes para mapear as diferenças entre ambientes saudáveis ​​e favoráveis ​​às doenças e ajudar na descoberta e desenvolvimento de medicamentos, diagnósticos e aplicações de saúde.

Análise de um sistema de saúde:

97% das contas de saúde nos Países Baixos são digitais e contêm dados de tratamentos, médicos e hospitais. Essas faturas poderiam ser facilmente recuperadas. Uma empresa local, Publicação Zorgprisma 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 acabar com os preconceitos e receios em relação à IA e ajudar a população a compreender como podemos limitar os riscos que a utilização da IA ​​acarreta. O maior medo de todos é que a inteligência artificial saia do controle, controlando (ou lutando) seus “criadores”. Stephen Hawking colocou a inteligência artificial entre as ameaças à sobrevivência da raça humana.

Não creio que a situação seja tão sombria, mas concordo com aqueles que destacam a necessidade de uma preparação adequada para a utilização da IA ​​nos cuidados de saúde. Precisamos de algumas coisas para evitar problemas:

1. Criação de padrões éticos aplicáveis ​​e obrigatórios para todo o setor da saúde.
2. Desenvolvimento gradual da IA ​​para ter tempo de evitar quaisquer desvantagens.
3. Profissionais médicos: formação sobre como a IA funciona em contextos médicos.
4. Pacientes: acostumados com IA e cada vez menos desconfiados.
5. Para quem desenvolve soluções de IA: mais comunicação ao público em geral sobre os benefícios e riscos potenciais.
6. Para 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). Ele se concentra no impacto de tecnologias exponenciais, robótica militar e sua interseção com tendências globais, urbanização e geopolítica de longo prazo. Vive em Nápoles.