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    O filme “A.I. – Artificial Intelligence” de Steven Spielberg (lançado em 2001) mostrava um futuro bem distante, no qual as pessoas conviviam com robôs inteligentes e próximos do ser humano – em imagem e até comportamento.

    Muito além da ficção científica, essa realidade pode não estar tão longe. Atualmente a Inteligência Artificial é utilizada em diversas áreas além da tecnologia da informação, como na própria medicina e setores de saúde. As máquinas e robôs já são usados para auxiliar diagnósticos, procedimentos cirúrgicos, processamento de dados e no tratamento de diversas doenças. Além de muitas pesquisas que contam com a participação de IAs.

    Para ajudar a entender um pouco mais sobre os usos da Inteligência Artificial na área médica, separamos informações importantes sobre direcionamentos em processos e diagnósticos. Dê uma olhada!

    Mas o que é Inteligência Artificial?

    Desde a década de 1950, cientistas em todo o mundo tentam criar máquinas que imitam o modo de pensar e agir dos seres humanos. A Inteligência Artificial trata da área da robótica e informática, voltada a criar mecanismos capazes de processar informações de forma mais elaborada.

    Os dispositivos com IA utilizam símbolos e linguagens computacionais para simular o pensamento. Isso possibilitou o avanço de diversos setores tecnológicos, com inúmeras aplicações práticas.

    Há algum tempo, máquinas inteligentes vêm sendo usadas em setores como aviação, aeronáutica, Tecnologia da Informação, entre outros. Os sistemas podem ser desde os mais complexos, como os de uso militar, até os mais simples como ajudantes virtuais para computadores e smartphones.

    Como a IA pode ajudar nos diagnósticos?

    Na medicina em si, a Inteligência Artificial possui muitas aplicações, mas vem chamando a atenção principalmente na obtenção de diagnósticos. Inclusive porque essa é uma das áreas que mais recebe investimentos.

    No diagnóstico, a IA pode ajudar a identificar e registrar:

    • problemas cardíacos;
    • deficiências respiratórias;
    • desvios ou adversidades neurológicas.

    Para isso, os softwares são instalados em máquinas de ressonância magnética, tomografia, entre outras. Todos os resultados são codificados e enviados diretamente para os prontuários eletrônicos, computadores e até para os celulares dos médicos. Assim, acredita-se na possibilidade de acompanhar melhor os pacientes, oferecendo um tratamento personalizado.

    Merece atenção especial os casos de doenças crônicas como diabetes, Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC), hipertensão arterial e Doença de Alzheimer. Essa última, por sinal, é alvo de diversas pesquisas, já que o diagnóstico é feito principalmente pela exclusão de outros problemas.

    Quais as perspectivas da IA na medicina?

    A expectativa é que os métodos de diagnóstico com Inteligência Artificial se popularizem nos próximos anos. Também é esperado que ela seja usada, cada vez mais, em outras áreas da medicina, facilitando a rotina e a gestão das instituições de saúde.

    No entanto, ela encontra algumas barreiras pela frente. Primeiro, a desconfiança das pessoas. Existe o medo de quebra de sigilo nas informações, hackeamento e outras questões de segurança que envolvem a robótica. Também existe resistência por parte das instituições em relação ao retorno dos investimentos com máquinas e o treinamento de pessoas. Os próprios profissionais precisariam passar por muita atualização para conseguir acompanhar esses avanços.

    De qualquer modo, por mais que existam dúvidas sobre ética, utilização e custos que permeiam a Inteligência Artificial, é inegável sua participação no futuro da medicina, agilizando, aprimorando e qualificando resultados em cada diagnóstico. O mais importante é se manter atento e sempre atualizado sobre novas possibilidades, sem medo de inovar.

    Gostou desse post? Então veja também por que atualização médica é tão importante!

    30 de outubro de 201730 de outubro de 2017No Comments on Diagnóstico feito por Inteligência Artificial, é assertivo?Medicina diagnóstica, Tecnologiaatendimento ao paciente, automatização de processos, Big Data, cloud computing, computação em nuvem, gestão clínica, gestão de saúde, ia, ias, inteligência artificial, medicina diagnóstica, qualidade diagnóstica, tecnologia da informação

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