A potência tecnológica disponível impacta a medicina em 2024 de forma acelerada, com destaque para a aplicação da inteligência artificial
CARLOS PLÁCIDO TEIXEIRA
Jornalista Responsável | Radar do Futuro
O uso intensivo de dados e a inteligência artificial aplicada em diferentes frentes, como diagnóstico e prontuários médicos, serão alguns dos destaques entre as tendências da medicina em 2024. A informação faz parte das projeções da terceira edição do estudo especial “Tendências em Saúde”, patrocinado pelo site Doctoralia. A medicina, assim como outras áreas profissionais, reflete o impacto do salto evolutivo das tecnologias.
Mariusz Gralewski, CEO do grupo polonês Docplanner, do qual a Doctoralia faz parte, assinala que “2024 será o primeiro ano em que veremos os recursos de IA sendo utilizados de forma efetiva no setor, visando proporcionar mais tempo aos profissionais de saúde para as relações pessoais, ao mesmo tempo em que garante mais praticidade para os relatórios e outras burocracias”.
Profissionais e representantes de grandes empresas do setor reconhecem a perspectiva da expansão da saúde digital no Brasil. Também será um período de muitas especulações sobre os limites da aplicação dos sistemas de IA nas atividades médicas.
O uso da inteligência artificial, cada vez mais presente na rotina dos cuidados com a saúde, é uma das tendências mais comentadas entre os profissionais. Mas há uma grande diversidade de novidades previstas. Por exemplo, os efeitos da biotecnologia, que possibilitarão o desenvolvimento de novos medicamentos.
Inovações para várias áreas
Na área de gestão, a expectativa inclui a criação de novos modelos modelos de negócios e verticalização operacional. O estudo projeta a perspectiva de expansão de soluções para saúde preventiva e a utilização de serviços para clínicas e hospitais para melhorar processos. Investimentos vão ocorrer em regulamentação da segurança de dados e interoperabilidade.
O conceito de gestão de saúde integral o momento de avanço do monitoramento remoto, com a aplicação de outras ferramentas associadas ao uso do atendimento à distância. Em artigo no site Medicina S/A, o médico Eduardo Cordioli reforça que, se o ano anterior marcou a descoberta e implementação inicial do 5G, em 2024 testemunhamos sua expansão significativa.
A acessibilidade aumentou, com gadgets e vestíveis tecnológicos com preços mais baixos, tornando os dispositivos conectados para monitoramento em tempo real mais acessíveis a uma parcela mais ampla da população. A cobertura também se expandiu, proporcionando uma rede mais robusta e confiável para a comunicação eficiente de dados de saúde, consolidando o 5G como um catalisador crucial para a revolução na saúde digital.
Aceleração tecnológica
Um estudo do Mass General Brigham, dos Estados Unidos, registrou que o ChatGPT pode ter um conhecimento da área de saúde semelhante ao de um estagiário, residente ou médico recém-formado. O fortalecimento do conceito, que pode parecer exagerado, tende a ser consolidar e crescer diante da expansão da qualidade e do escopo dos dados clínicos disponíveis para o treinamento dos grandes modelos linguísticos
Mesmo que o estágio atual de desenvolvimento não esteja pronto para remover completamente os médicos do ciclo de tomada de decisão, essas ferramentas aumentarão cada vez mais a produtividade dos profissionais e, em muitos casos, começarão a substituí-los.
Atualmente, especialidades como radiologia, patologia e cardiologia já estão usando a IA para análise de imagens, leitura de ressonâncias magnéticas, avaliação de lâminas patológicas ou interpretação de eletrocardiogramas.
Saiba mais
Raio X dos impactos da inteligência artificial na medicina:
A IA não substitui o médico, mas sim o complementa, fornecendo-lhe ferramentas que o auxiliam na tomada de decisões. A IA pode ajudar a melhorar a qualidade da assistência médica, tornando-a mais precisa, eficiente e personalizada. Confira a perspectivas de aplicação no cotidiano médico:
Diagnóstico:
- Análise de imagens: A IA pode auxiliar no diagnóstico de doenças através da análise de imagens médicas como raio-X, tomografia computadorizada e ressonância magnética. A IA pode detectar padrões e anomalias que podem ser difíceis de serem identificados por humanos, aumentando a precisão e a rapidez do diagnóstico.
- Diagnóstico genômico: A IA pode ajudar a analisar dados genômicos para identificar genes associados a doenças e prever o risco de um indivíduo desenvolver uma doença específica. Isso pode levar a diagnósticos mais precoces e personalizados.
Tratamento:
- Planejamento de tratamento: A IA pode ser utilizada para analisar dados de pacientes e recomendar o tratamento mais adequado para cada caso. Isso pode levar a melhores resultados de tratamento e reduzir os efeitos colaterais.
- Cirurgia robótica: A IA pode ser utilizada para controlar robôs cirúrgicos, permitindo que os cirurgiões realizem procedimentos mais precisos e menos invasivos.
Prevenção:
- Monitoramento de pacientes: A IA pode ser utilizada para monitorar a saúde de pacientes em tempo real e identificar sinais de alerta precoce de doenças. Isso pode levar à prevenção de doenças e à detecção precoce de problemas de saúde.
- Desenvolvimento de novos medicamentos: A IA pode ser utilizada para acelerar o processo de desenvolvimento de novos medicamentos, através da análise de dados de pacientes e da identificação de novos alvos terapêuticos.
Outras áreas que podem ser impactadas pela IA na medicina:
- Gestão de saúde: A IA pode ser utilizada para otimizar a gestão de sistemas de saúde, como na gestão de prontuários eletrônicos, na agendamento de consultas e na otimização de recursos.
- Pesquisa médica: A IA pode ser utilizada para acelerar o ritmo da pesquisa médica, através da análise de grandes conjuntos de dados e da identificação de novos padrões e relações.
- Radioterapia: A IA pode ser utilizada para auxiliar no planejamento de radioterapia, garantindo que a dose de radiação seja direcionada com mais precisão ao tumor.
- Oncologia: A IA pode ser utilizada para auxiliar no diagnóstico e tratamento de câncer, através da análise de dados de pacientes e da identificação de novos alvos terapêuticos.
- Saúde mental: A IA pode ser utilizada para auxiliar no diagnóstico e tratamento de doenças mentais, através da análise de dados de pacientes e da identificação de novos padrões de comportamento.
Algumas empresas que estão trabalhando com IA na medicina:
- Google Health
- IBM Watson Health
- Microsoft Azure Health
- Amazon Web Services (AWS) Health
Alguns exemplos de como a IA está sendo utilizada na medicina hoje:
- A IBM Watson Health está desenvolvendo um sistema de IA que pode auxiliar no diagnóstico de câncer de pulmão.
- A Google Health está desenvolvendo um sistema de IA que pode auxiliar no diagnóstico de doenças cardíacas.
- A Microsoft Azure Health está desenvolvendo um sistema de IA que pode auxiliar no diagnóstico de diabetes.
Desafios para a implementação da IA na medicina:
- Ética: É importante garantir que a IA seja utilizada de forma ética e responsável na medicina.
- Segurança de dados: É importante garantir que os dados dos pacientes sejam armazenados e utilizados de forma segura.
- Regulamentação: É necessário desenvolver regulamentações para o uso da IA na medicina.
Em resumo
