Cuidados de saúde alimentados por IA: o futuro da medicina

Na verdade, o mercado de cuidados de saúde alimentado pela IA situa-se em 14,6 mil milhões de dólares e prevê-se que cresça várias vezes, atingindo 102,7 mil milhões de dólares em 2028.

Nos tempos atuais, a IA tem sido testada com sucesso em vários métodos médicos, incluindo a identificação rápida de anomalias em exames radiológicos, a interpretação de sinais biomédicos complexos para a deteção precoce de doenças e a facilitação de abordagens de tratamento personalizadas através da análise de informações genéticas.

O que o futuro reserva é que estas aplicações serão utilizadas em maior escala. Alguns deles deverão ser democratizados ao nível do utilizador final, enquanto outros serão limitados ao instituto médico e ao nível do investigador.

Vamos explorar o futuro das implementações de IA no setor da saúde.

1. Identificação de anormalidades em exames radiológicos

As radiografias de tórax desempenham um papel crucial no diagnóstico de um amplo espectro de problemas cardíacos e pulmonares. A detecção de uma irregularidade em uma radiografia de tórax pode sinalizar várias condições, como câncer e doenças pulmonares crônicas.

Uma ferramenta de IA capaz de distinguir com eficácia entre radiografias de tórax normais e anormais aliviaria significativamente a carga de trabalho substancial enfrentada pelos radiologistas em todo o mundo.

Na verdade, de acordo com um relatório recente publicado pela Sociedade Radiológica da América do Norte, os investigadores utilizaram uma ferramenta de IA disponível comercialmente para analisar radiografias do tórax de 1.529 pacientes em quatro hospitais na região da capital da Dinamarca.

As radiografias cobriram casos de pronto-socorro, pacientes hospitalares e ambulatoriais. A ferramenta de IA categorizou os raios X em dois grupos: “normal de alta confiança” ou “normal de baixa confiança”, representando condições normais e anormais, respectivamente.

Como referência, dois radiologistas torácicos certificados avaliaram as radiografias. Em casos de divergência, um terceiro radiologista foi consultado e os três especialistas desconheciam os resultados da IA.

Das 429 radiografias de tórax rotuladas como normais, a ferramenta de IA também categorizou 120 (ou 28%) como normais. Este subconjunto, que representa 7,8% de todos os raios X, poderia ser potencialmente automatizado com segurança pela IA. O que é mais interessante é que a ferramenta de IA demonstrou uma sensibilidade de 99,1% na detecção de radiografias de tórax anormais.

2. Interpretando Sinais Biomédicos Intrincados

A análise de sinais biomédicos refere-se ao método de coleta e processamento de sinais fisiológicos para obter informações valiosas para diagnóstico e tratamento médico. Isso envolve o uso de diversas técnicas de processamento de sinais para examinar dados e identificar padrões que sugerem condições ou doenças específicas.

A análise de sinais biomédicos abrange vários tipos de sinais, como eletrocardiogramas (ECG), eletroencefalogramas (EEG) e eletromiogramas (EMG). Cada um desses sinais oferece detalhes distintos sobre a condição fisiológica do corpo e pode auxiliar no diagnóstico de um amplo espectro de problemas médicos.

Recentemente, a Anumana, Inc. , com sede em Cambridge, MA, EUA, criou um algoritmo de ECG baseado em IA projetado para melhorar a identificação precoce de amiloidose cardíaca. Este software baseado em IA pode interpretar sinais de ECG que podem passar despercebidos pelos analistas humanos.

Dado o uso generalizado de testes de ECG não invasivos, os algoritmos AI-ECG têm o potencial de atingir uma população mais ampla de pacientes em um estágio inicial da doença. Anumana está atualmente focada na evolução deste algoritmo para um software como dispositivo médico (SaMD), com o objetivo de integrar perfeitamente esta solução nos fluxos de trabalho clínicos existentes.

Esta inovação AI-ECG também obteve a Designação de Dispositivo Inovador da Food and Drug Administration (FDA) dos EUA, garantindo que pacientes e profissionais de saúde possam acessar este algoritmo imediatamente.

3. Avaliação de saúde mental

Em 2021, mais de 150 milhões de pessoas em toda a Região Europeia da OMS enfrentaram problemas de saúde mental.

Infelizmente, como nos últimos anos assistimos à exacerbação desta situação devido à pandemia da COVID-19, o acesso aos serviços essenciais diminuiu e o aumento do stress, das circunstâncias económicas desfavoráveis, dos conflitos e da violência sublinhou a natureza delicada da doença mental. saúde.

Ao mesmo tempo, a IA inaugurou uma era transformadora no domínio da medicina e da saúde. Está a emergir como uma ferramenta inovadora para orquestrar serviços de saúde mental e identificar e monitorizar eficazmente problemas de saúde mental, tanto a nível individual como populacional.

As ferramentas alimentadas por IA aproveitam dados de saúde digitalizados, que estão disponíveis em diversos formatos, como registros eletrônicos de saúde, imagens médicas e notas clínicas manuscritas. Essas ferramentas automatizam tarefas, fornecem suporte aos médicos e facilitam insights mais profundos sobre as origens intrincadas de distúrbios complexos.

Thymia, uma startup de saúde digital de ponta, serve como uma excelente ilustração deste progresso inovador. Fundada em 2020, a Thymia foi pioneira em um videogame com infusão de IA projetado para agilizar, aprimorar e fornecer avaliações mais objetivas de saúde mental.

Dentro desta plataforma, as preferências dos pacientes em jogos de vídeo são aproveitadas para facilitar o rápido estabelecimento de uma avaliação inicial. Posteriormente, a IA investiga uma infinidade de atributos faciais anônimos de vídeos e analisa dados de áudio, identificando assim a probabilidade e a gravidade potencial da depressão.

Essa tecnologia fornece recursos de monitoramento remoto e ininterrupto para pacientes e médicos, permitindo a compreensão em tempo real das condições e do progresso do tratamento.

4. Análise e visualização de dados

O setor da saúde gera um volume maior de dados do que qualquer outro setor da economia. Contudo, a indústria tem-se contentado com dados que são apenas “aproximadamente precisos”, derivados principalmente de inquéritos com um número limitado de participantes.

A análise e visualização de dados podem aumentar a clareza dos vínculos entre pacientes, profissionais, prestadores, pagadores e sinistros. Quando combinada com o aprendizado de máquina e os avanços da IA, a visualização permite que os usuários evitem erros e confusão, ao mesmo tempo que identifica rapidamente irregularidades e possíveis casos de fraude vinculados a faturas ou prescrições médicas.

Naturalmente, isso não é tudo. Basta dar uma olhada no seguinte exemplo do mundo real.

Trilliant Health, empresa especializada em análise preditiva e pesquisa de mercado, revelou SimilarityIndex | Hospitais , uma ferramenta de visualização de dados de ponta que estabelece referências para mais de 2.000 hospitais nos Estados Unidos.

A ferramenta é alimentada pelo SimilarityEngine, uma tecnologia de aprendizado de máquina que permite aos usuários escolher um hospital de referência e visualizar um grupo de 10 hospitais semelhantes. A visualização vem com filtros que abrangem fatores como taxas de readmissão, taxas de mortalidade e pontuações para condições adquiridas em hospitais.

A Trilliant Health afirma que esta capacidade refinada de benchmarking permite que os líderes de saúde avaliem os sistemas de saúde usando estratégias baseadas em evidências, em vez de depender apenas de classificações promocionais dos 100 melhores hospitais.

Não é mais ficção científica – a IA já está aqui

Sendo uma empresa de desenvolvimento de IA, temos estado na vanguarda da adoção de IA na área da saúde. Seja uma simples automação de tarefas ou o processamento de um enorme conjunto de dados de avaliação de saúde, vimos a IA fazer milagres no setor de saúde.

A IA é uma bênção para pacientes, médicos, hospitais e pesquisadores. E agora é o momento certo para as instituições de saúde identificarem as áreas de adoção da IA ​​e darem o pontapé inicial.