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    Utilizar a inteligência artificial na medicina é uma tendência cada vez mais forte nos ambientes de saúde, pois o custo é relativamente baixo e os benefícios são potencialmente significativos para os pacientes.

    Isso porque a tecnologia está cada vez mais presente em vários segmentos de nossas vidas — e a Inteligência Artificial (IA) é prova disso. Por meio dessa área de pesquisa científica, é possível desenvolver mecanismos e dispositivos que reproduzem diferentes capacidades do ser humano, como o pensar, o falar e a resolução de problemas.

    É claro que tal novidade já é uma realidade na medicina. No campo da saúde, a tecnologia tem oferecido inúmeros benefícios, como o atendimento de pacientes, o auxílio em diagnósticos radiológicos, o tratamento e a prevenção de diferentes doenças.

    Interessou-se pelo assunto? A seguir, você conhecerá as 8 principais aplicações da inteligência artificial na medicina. Continue a leitura e sabia mais sobre o assunto!

    Uso da inteligência artificial na medicina

    Provavelmente, você já ouviu falar sobre a inteligência artificial, certo? Trata-se de nada mais que uma ciência que trabalha por meio de símbolos computacionais que imitam o comportamento humano. São máquinas desenvolvidas exclusivamente para realizar tarefas de modo automatizado, mas ao mesmo tempo inteligente e racional.

    Essa tecnologia já pode ser notada em nosso dia a dia. Bons exemplos disso são os assistentes de voz encontrados nos smartphones — a Siri da Apple e o Google Assistant nos aparelhos Androids. Ainda, há as sugestões de rota que atuam nos aplicativos de trânsito e navegação, como o Waze.

    Já na saúde, tal recurso surgiu há pouco tempo. As primeiras pesquisas, desenvolvidas em universidades renomadas no mundo inteiro como o Massachusetts Institute of Technology (MIT), mostram que a inteligência artificial poderia transformar, de forma revolucionária, duas áreas fundamentais para a nossa sociedade: a tecnologia e a medicina.

    O objetivo era que, em longo prazo, os computadores estivessem preparados para que se tornassem uma espécie de médicos artificiais. E, como sabemos, isso ainda não acontece, mas os recursos tecnológicos disponíveis podem otimizar assistência.

    Na medicina contemporânea, a inteligência artificial não é tão evoluída quanto se esperava. Hoje, na área da saúde, ainda existe certa resistência às tecnologias recentes. Em outras palavras, alguns médicos ignoram os benefícios oferecidos pelas inovações nesse segmento de trabalho.

    Principais formas de aplicar esse recurso na área da saúde

    Apesar de ainda não ter se desenvolvido na medicina como os especialistas desejavam, a inteligência artificial tem sido aplicada de várias formas na saúde, ainda que de forma gradativa.

    Leia também: Inteligência artificial e a aquisição de conhecimento

    Hoje em dia, as principais máquinas trabalham com algoritmos, que são criados para analisar dados, auxiliando na recomendação de tratamentos e nos diagnósticos de doenças. Vamos conhecer melhor as tarefas clínicas que adotam esses sistemas?

    1. Tratamento de doenças

    Um dos principais feitos da inteligência artificial na medicina diz respeito à capacidade dos computadores de auxiliar no tratamento de doenças, mas como isso é feito? Um excelente exemplo é o Watson, um algoritmo desenvolvido pela empresa americana IBM, um dos maiores nomes na área da informática.

    O sistema faz uso do chamado deep learning, que aproveita conteúdos da literatura científica e dados genéticos ou clínicos do paciente para sugerir as melhores opções de tratamento. Nesse caso, a máquina não diz com exatidão qual caminho deve ser tomado, mas mostra todos os tratamentos indicados para cada caso.

    Em tais informações, ainda é possível conferir os efeitos colaterais e o grau de risco de cada alternativa. A vantagem desse mecanismo é clara: antes de recorrer às inúmeras combinações de medicamentos, os especialistas podem optar pelas práticas mais seguras e indicadas, melhorando, assim, a qualidade de vida dos pacientes.

    2. Precisão no resultado de exames

    Recentemente, pesquisadores nos EUA, na Alemanha e na China desenvolveram um algoritmo composto por um vasto banco de imagens de exames radiológicos. As tomografias ópticas são realizadas para analisar as diferentes camadas da retina e encontrar possíveis alterações que possam causar a perda da visão.

    Após um treinamento, a ferramenta aprendeu a identificar certas características das imagens que são importantes para a obtenção de um diagnóstico preciso e definitivo. Para os pesquisadores, o resultado foi incrível: o programa conseguiu superar os especialistas em retina na identificação de diagnósticos.

    Além desse benefício, a tecnologia facilitará o acesso ao exame, diminuindo consideravelmente seu custo. De acordo com os autores do estudo, os pacientes não precisarão se consultar com dois ou mais médicos para obter um diagnóstico definitivo.

    Vale lembrar de que esses sistemas de inteligência artificial na medicina têm sido desenvolvidos para reconhecer diversos exames radiológicos, como as tomografias ópticas e as mamografias.

    3. Associação de sintomas

    Outra função que se destaca no campo da inteligência artificial é a associação de sintomas para obter um diagnóstico preciso. Uma ferramenta que tem se mostrado bastante eficiente nesse caso é o TensorFlow, uma biblioteca de software desenvolvida pelo Google.

    Com ela, é possível identificar complicações como a retinopatia diabética — causada pela diabetes, que afeta os olhos. A ferramenta observa as fotografias da retina do paciente e as compara com as imagens de seu banco de dados. O objetivo é encontrar algum problema a partir da semelhança das imagens.

    Também, há a possibilidade de fazer associações entre os sintomas, de acordo com a enfermidade e o histórico do paciente. Nos experimentos, o programa obteve uma excelente taxa de sucesso, semelhante à dos próprios especialistas da área.

    4. Recuperação de dados

    A inteligência artificial pode ajudar vários segmentos da medicina a armazenar e recuperar dados por meio da nuvem (cloud computing, em inglês). Ao digitalizar laudos e prontuários, o profissional da área terá uma maior organização em seu trabalho, facilitando o acesso e a proteção dos arquivos.

    Com os dados armazenados na nuvem, também é possível acessar as imagens de forma remota. Os radiologistas, por exemplo, terão mais praticidade ao emitirem laudos de qualquer lugar (e não somente nos hospitais ou clínicas).

    Ainda, há alguns softwares, tecnicamente conhecidos como “agentes autônomos”, com a função de recuperar informações relevantes de um determinado assunto, o que facilita a rotina daqueles profissionais clínicos que não armazenam os dados clínicos dos pacientes.

    A grande vantagem é que tais ferramentas contam com conhecimentos médicos. Por conta disso, são capazes de avaliar a utilidade de determinado conteúdo de acordo com a necessidade do usuário que faz a busca dos dados.

    5. Alerta sobre o quadro do paciente

    Por último, a inteligência artificial na medicina tem sido trabalhada para, em tempo real, alertar o médico sobre as mudanças no quadro do paciente. Isso pode ser feito por meio de um programa, conectado a um monitor de computador, que envia alertas ao profissional em situações de emergência.

    Em outras situações de menor urgência, o sistema ainda é capaz de analisar resultados de exames laboratoriais e prescrições de medicações, além de enviar alertas e lembretes. O objetivo é oferecer mais praticidade e melhorar a relação entre médico e paciente.

    Esse processo tem facilitado grandemente as condutas clínicas. Assim, evitam superlotação dos hospitais com problemas de saúde contornáveis e sem emergência, que podem ser resolvidos com orientações específicas.

    6. Desenvolvimento eficiente de medicamentos

    A inteligência artificial integrada a outros processos tecnológicos será a grande promessa na fabricação de medicamentos, que outrora demandava anos para sua finalização científica e inserção no mercado.

    A partir dos conhecimentos compilados dessa associação será possível identificar os principais alvos terapêuticos, desenvolver medicamentos mais refinados para colocá-los rapidamente em testes clínicos com indivíduos.

    Além disso, serão criadas partículas capazes de serem absorvidas e direcionadas para o local específico de ação farmacológica, evitando assim, as reações adversas graves e não preveníveis.

    7. Definição de biomarcadores precisos

    Os dados clínicos obtidos por meio do big data serão integrados. Com isso, podem ser levantados os principais marcadores de doenças crônicas, facilitando a intervenção precoce e evitando a morbimortalidade na faixa etária mais acometida por um determinado distúrbio.

    Essa realidade já está presente nos biomarcadores genéticos que podem predizer o câncer ou triar um tipo de metabolização do medicamento prescrito, para alterar as intervenções de forma personalizada.

    Os pesquisadores agora investem em um manual de trabalho, com classificação de algoritmos e do grau de relevância de cada biomarcador para detectar ou monitorar uma determinada patologia.

    8. Idealização de robôs de atendimento

    A inteligência artificial avançou a tal ponto que hoje em dia é possível a um cidadão chegar a um hospital americano e ser atendido por um robô, que faz diversas perguntas para avaliar o estado clínico do doente.

    A partir das respostas obtidas que serão encaminhadas aos profissionais de saúde, será possível encaminhar o paciente para o melhor tipo de atendimento e até medir a temperatura corporal dele.

    Esses robôs também podem operar nas enfermarias e apartamentos, exercendo outras funções como mostrar resultados dos exames que o médico solicitou, fazer aferições da pressão arterial, dentre outras possibilidades.

    Reflexões sobre a inserção da inteligência artificial

    Não há dúvida de que a inteligência artificial oferece inúmeros benefícios para a área da saúde. Por outro lado, apesar dessas vantagens significativas, é fundamental que os médicos utilizem a tecnologia com cuidado, ética e humanização.

    Nesse sentido, deve-se ter em mente que as máquinas nunca substituirão integralmente a mente humana e que, mesmo após grandes investimentos, a tomada de decisão deverá ser compartilhada entre médico e paciente que foram previamente esclarecidos da situação.

    Além disso, fica claro que, para se manterem atualizados no segmento, é preciso que os profissionais de medicina estejam atentos aos processos de inovação tecnológica. Será mais fácil acompanhar o desenvolvimento de pesquisas ou tratamentos para que, assim, proporcionem um atendimento seguro e eficaz à população.

    A partir dessas novidades, também é fundamental que os conhecimentos científicos estejam alinhados aos recursos tecnológicos disponíveis para que o médico possa entender o melhor dos dois mundos.

    A inteligência artificial na medicina é uma estratégia que proporciona benefícios notórios, porém, ainda é vista com receio pelos profissionais clínicos. Muitos alegam dificuldades para se integrar a essa ferramenta enquanto outros questionam a real efetividade de sua implantação. O fato é que a inteligência artificial é uma proposta que veio para ficar e cabe a cada profissional adequá-la conforme sua demanda.

    Então, o que achou sobre o uso da inteligência artificial na medicina? Acredita que essa mudança possa trazer bons resultados para seu trabalho? Se gostou do artigo, aproveite e compartilhe-o em suas redes sociais!

    4 de fevereiro de 20206 de novembro de 20202 comentários em 8 aplicações da inteligência artificial na medicinaTecnologiaAI, gestão clínica, gestão de saúde, inteligência artificial, medicina diagnóstica, radiologia, tecnologia da informação

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    2 pensou em “8 aplicações da inteligência artificial na medicina”

    1. José Carlos disse:
      29 de outubro de 2018 às 8:32 pm

      Boa noite
      Sim diminuição do fluxo de análise é deveras importante porém mesmo com a inteligência artificial o deve dar seu diagnóstico.
      Quando dois divergem o paciente morre.

      Responder
      1. Medilab Sistemas disse:
        31 de outubro de 2018 às 10:15 am

        Olá José Carlos, muito boa observação. Os recursos de inteligência artificial devem ser pensados e aplicados para potencializar o fluxo de análise, aumentando assim a produtividade e entregas mais assertivas aos pacientes.

        Responder

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