Saiba como o machine learning e o real time estão reposicionando o uso da IA na saúde e porque ela já pode ser considerada essencial

Colher os resultados de uma gestão de saúde bem-feita é o objetivo de todas as empresas e operadoras de saúde. Para alcançar esse objetivo, gestores tem buscado, cada vez mais, novas soluções e ferramentas que visam o aumento da produtividade e a otimização dos recursos.  E é nesse contexto que a aplicação da Inteligência Artificial, IA, se mostrou um importante instrumento para predições de situações e previsões de cenários facilitando na tomada de decisão da equipe clínica e do corpo gestor.

Antes uma tecnologia, a IA se tornou um serviço e, mais que isso, passou a integrar as soluções e serviços ofertados por muitas corporações se tornando uma peça fundamental para o crescimento delas. Para agregar aos recursos ofertados, o machine learning possibilita a construção de uma rede de informações e orientações cada vez mais precisa e assertiva. Como o aprendizado das máquinas acontece a partir da interação com humanos, podemos dizer que essa interação ajuda a máquina a “aprender” a identificar, prever e gerar indicadores para uma possível intervenção.

Para selar essa união de sucesso, o real time, recurso que permite o acesso aos dados e a gestão da informação em tempo real, possibilita uma entrega mais calculável e presumível.

Em quais frentes a IA pode ser aplicada?

A IA pode ser aplicada em duas frentes: estratégia e automação. Na área da saúde o emprego de IA nessas duas frentes é igualmente benéfico e permite a realocação de recursos e de mão de obra, o que impactaria positivamente, inclusive, no cuidado assistencial e na experiência do paciente.

Na parte estratégica, utilizar os recursos de IA permite a tomada de decisão baseada na análise de dados e insights. Já a automação permite a automatização de tarefas repetitivas e previsíveis, auxiliando na produtividade e permitindo o profissional humano focar nas atividades mais complexas.

Os impactos na Jornada do paciente

Não é novidade que o uso de tecnologias, ao passo do desenvolvimento das próprias, beneficia todas as cadeias de produção e setores sociais. Na jornada do paciente os impactos positivos da IA se mostram tanto no campo individual quanto coletivo.

Isso porque, ao contribuir para diagnósticos mais precisos e soluções mais assertivas, a IA melhora não apenas a experiência do paciente naquele momento. Os impactos positivos de uma possível interferência precedente podem se tornar fatores decisivos para o futuro. E se o impacto positivo pode fazer a diferença na vida de um único paciente, imagine os resultados em uma escala ainda maior. Dessa forma, podemos dizer que o emprego da IA e todas as suas soluções possibilitam a gestão de saúde populacional a curto e médio prazo, porém os impactos positivos poderão ser sentidos também no longo prazo, o que beneficia, ainda, todo o Sistema de Saúde.

Machine learning

O aprendizado conduzido por análise de dados é continuo, uma vez que é feito a partir da interação humana. A mineração dos dados e a gestão da matriz de decisão permitem o aperfeiçoamento do algoritmo e, consequentemente, o aumento do desempenho da ferramenta.

Com uma rede ampla de dados, o Big Data, cria um grande campo de aprendizado, aplicação, análise e respostas, cujos resultados são avaliados e depurados a todo momento. Alimentada em tempo real, essa rede ganha ainda mais possibilidades de ser assertiva e eficaz.  Se fosse possível a comparação dessa rede com um cérebro humano, seria como ter um indivíduo que adquire novos aprendizados a todo momento se tornando não apenas uma profissional de alta performance, mas também um indivíduo que tem sua capacidade de aprendizado expansível, ilimitada e infinita.

Desafios do uso da IA na saúde

Apesar de promissoras, as possibilidades da utilização da IA na Saúde, assim como em outros setores, dependem hoje da resolução de algumas questões de implementação, além de questões éticas e sociais. Segundo Fábio Abreu, CEO e Cofundador da hCentrix, essas questões podem implicar, inclusive, no impedimento à implementação em larga escala e automação em massa de uma série de processos cujos resultados da IA se mostraram tão satisfatórios. “É sabido que a IA é considerada (e testada) como recurso auxiliar de diagnóstico e tratamento desde, pelo menos, a década de 70 quando um sistema denominado MYCIN foi desenvolvido por pesquisadores de Stanford para diagnosticar infecções bacterianas transmitidas pelo sangue. O que deixou a invenção longe de ser absorvida pelo mercado, contudo, foi a integração dos dados gerados pelo sistema aos fluxos de trabalho clínicos e aos sistemas de registros médicos, falha que, segundo os autores, é ainda uma barreira para a implementação da IA em outras esferas nos dias de hoje”, disse.

Debater os desafios de implementação é importante para que se possa não apenas acompanhar as evoluções, mas também elucidar os motivos que obstruem o caminho entre os novos recursos e a disponibilização deles no mercado. O tema é vasto e foi abordado no artigo de opinião “O Potencial da IA na Saúde”, de Fábio Abreu, exclusivo para o blog da hCentrix. Clique aqui para ler agora!