Inteligência Artificial na Medicina: tudo o que você precisa saber

A adoção da inteligência artificial na Medicina já é uma realidade. Se você acompanha as novidades do mundo tecnológico, certamente já reparou que essa ferramenta se tornou protagonista em vários setores nos últimos anos, incluindo a área da saúde. Do diagnóstico ao tratamento, há diversas atividades em que ela pode ser aplicada.

Entender as possibilidades trazidas por essa novidade é fundamental para se adaptar a um novo cenário, no qual os médicos podem se beneficiar da tecnologia para aprimorar os seus serviços, atendimento e gestão no consultório ou hospital.

Quer saber mais sobre o assunto? Neste post, vamos abordar tudo o que você deve saber sobre inteligência artificial (IA) na Medicina. Confira!

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O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial(IA) é classificada como uma área da ciência da computação que reúne diversas tecnologias, como redes neurais, robótica, sensores, machine learning (aprendizado de máquina), a fim de simular o raciocínio humano, ou seja, realizar tarefas são executadas por pessoas.

Imagine um assistente virtual que ajuda você a agendar consultas, lembrar de atividades importantes ou até mesmo analisar dados complexos. A IA faz isso ao aprender com grandes volumes de dados, identificar padrões e tomar decisões com base nessas informações, o que está contribuindo para revolucionar o modo como os médicos trabalham.

Isso porque ela pode automatizar tarefas repetitivas e trabalhosas, permitindo que você dedique mais tempo ao que realmente importa: um atendimento humano e empático.

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Como a IA começou a ser usada na área da saúde?

A IA surgiu na área da saúde há algumas décadas, mas foi nos últimos anos que ela realmente ganhou força. Inicialmente, era empregada de maneira limitada, principalmente em pesquisas e estudos acadêmicos. À medida que as ferramentas inteligentes avançaram, as aplicações práticas começaram a surgir.

Um dos seus primeiros usos foi voltado para a análise de grandes quantidades de dados médicos, auxiliando pesquisadores a reconhecer padrões que se repetem e tendências que seriam impossíveis de detectar manualmente. Com o tempo, os algoritmos de IA se tornaram mais sofisticados, possibilitando análises mais complexas e precisas.

Em 1972, Ted Shortliffe, da Universidade de Stanford, desenvolveu o primeiro sistema de IA para o diagnóstico e tratamento de doenças, mas seu funcionamento ainda era bastante rudimentar.

A adesão a esse recurso se estendeu para radiologia, com o treinamento de algoritmos para analisar exames de imagens, como ressonâncias magnéticas e tomografias, e reconhecer eventuais anomalias rapidamente. Mais recentemente, ele se expandiu para outros segmentos da Medicina, como Cardiologia, identificando eventos cardíacos antes que ocorram.

Panorama do uso da IA na saúde

Os sistemas baseados em IA tendem a conquistar cada vez mais espaço nos estabelecimentos de saúde. De acordo com um levantamento da Universidade de Stanford, em 2021 a iniciativa privada destinou mais de US$ 11,3 bilhões em investimentos relacionados à inovação e pesquisa com inteligência artificial em Medicina.

Muitas instituições de saúde no Brasil já estão utilizando essa tecnologia em alguns de seus processos. Segundo um mapeamento realizado pela Associação Brasileira de Startups de Saúde (ABSS) e Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp), 62,5% delas utilizam essa ferramenta atualmente, na maioria dos casos em formato de chatbots na etapa de atendimento.

O estudo analisou 45 hospitais e concluiu que a metade deles investe em IA visando melhorar suas operações e solucionar problemas. Da parcela que investiu, 51% afirmam observar resultados efetivos ao implementá-la em suas atividades. Esses dados demonstram a importância de os médicos se prepararem para integrar a IA na prática clínica.

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Quais foram as primeiras contribuições da IA na Medicina?

Quando foi introduzida na Medicina, a IA compreendia alguns processos específicos, para os quais trouxe agilidade e eficiência, beneficiando tanto os profissionais da área quanto os seus pacientes. Descubra, a seguir, quais foram essas inovações.

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Trouxe precisão no diagnóstico por imagem

Uma das aplicações pioneiras e mais significativas da IA na saúde ocorreu no campo do diagnóstico por imagem (ou imagiologia médica), com o desenvolvimento de sistemas para analisar exames de radiografia, tomografia computadorizada (TC) e ressonância magnética (RM).

Isso simplificou a identificação de problemas como fraturas, tumores e demais condições que apresentam sinais sutis que poderiam passar despercebidos ao olho humano.

O primeiro caso notável se deu em 1980, a partir da criação do Computer-Aided Detection/Diagnosis (CAD), que começou a ser pesquisado e utilizado em mamografias para detectar câncer de mama precocemente. Mas foi somente em 1998 que a versão comercial desse sistema foi aprovada pelo setor de Administração de Alimentos e Medicamentos (FDA) dos Estados Unidos.

Essa iniciativa representou um marco na realização de exames por imagens, evidenciando o potencial da IA para auxiliar nos diagnósticos médicos.

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Possibilitou suporte para a tomada de decisão

Tomar decisões, como definir tratamentos, é uma das tarefas mais críticas da rotina médica, tendo em vista que é necessário considerar uma série de fatores relacionados ao paciente.

Diante dessa demanda, foram criados os assistentes virtuais e sistemas de suporte à decisão, responsáveis por fornecer recomendações baseadas em conjuntos de dados clínicos, contribuindo para uma tomada de decisão mais informada. Um dos exemplos mais conhecidos é a plataforma IBM Watson for Oncology, pensada para a análise de dados de pacientes e apontar as melhores alternativas de tratamento de acordo com evidências clínicas e literatura médica.

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Otimizou a análise de dados médicos

Devido a sua capacidade de processar e analisar uma vasta quantidade de informações, a inteligência artificial impactou positivamente nas pesquisas genéticas e epidemiológicas, onde a identificação de correlações complexas é crucial para a compreensão de doenças e desenvolvimento de novas abordagens terapêuticas.

Iniciado em 1990 e concluído em 2003, o Projeto Genoma Humano recebeu uma grande contribuição dessa tecnologia. O volume massivo de dados genéticos gerado por ele foi analisado por meio de técnicas de IA, o que possibilitou e a redução do tempo do mapeamento de todo o genoma humano e a descoberta de associações entre genes e doenças.

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Como a IA é usada na Medicina atualmente?

Desde que foi introduzida na área da saúde, a IA passou por um grande processo evolutivo, ganhando novas funções e se tornando uma ferramenta relevante nesse ambiente. Acompanhe, a seguir, quais são as aplicações atuais de como a inteligência artificial pode ser usada na Medicina.

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Robótica cirúrgica

A robótica assistida por IA colabora para que as cirurgias sejam mais precisas, minimizando a necessidade de fazer incisões invasivas. Com ela, os cirurgiões podem planejar e executar planejamentos complexos, como a cirurgia robótica de próstata.

Robôs cirúrgicos trazem uma precisão milimétrica a esses profissionais, diminuindo danos aos tecidos circundantes e acelerando a recuperação do paciente. Criado pela empresa estadunidense Intuitive Surgical, que fabrica dispositivos médicos, o sistema da Vinci, um dos nomes mais populares nesse segmento, combina visualização 3D e IA para dar mais controle aos cirurgiões em procedimentos delicados.

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Previsão de doenças

Uma das grandes vantagens da IA na atualidade é ajudar a prever o risco de doenças antes mesmo que os pacientes apresentem manifestações clínicas. Isso é feito por meio da análise de dados de saúde, como hábitos de vida, histórico médico e informações genéticas.

Assim, ferramentas inteligentes podem elencar quais pessoas estão mais suscetíveis a desenvolver determinadas patologias, como diabetes e problemas cardíacos. Dessa maneira, os médicos podem fazer intervenções preventivas mais eficazes.

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Terapia personalizada

Também analisando registros de saúde e informações genéticas, a IA viabiliza a criação de terapias personalizadas. Ela pode recomendar tratamentos específicos que são mais propensos a serem eficazes para uma pessoa em particular.

Essa alternativa é especialmente útil para tratamentos de câncer, por exemplo, onde a resposta à terapia pode variar muito em cada indivíduo. Portanto, os algoritmos podem auxiliar na identificação da combinação ideal de medicamentos para uma paciente com câncer de mama, considerando suas características genéticas únicas.

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Gestão de prontuários eletrônicos

O gerenciamento de prontuários pode consumir muito tempo dos profissionais de Medicina, deixando menos espaço para o atendimento direto aos pacientes. Nesse contexto, a inteligência artificial já é utilizada na gestão de prontuários eletrônicos (EHRs), a fim de automatizar a entrada e análise dessas informações.

Essa prática reduz o período em que os médicos passam executando atividades administrativas e melhora a qualidade dos cuidados. Ao analisar os EHRs, a tecnologia pode verificar padrões de sintomas e evidenciar possíveis diagnósticos, contribuindo para decisões mais rápidas e eficientes.

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Desenvolvimento de novos medicamentos

Há algumas décadas, o processo de descoberta de novos medicamentos poderia levar de 10 a 15 anos, o que significa que era demorado e caro para os institutos de pesquisas científicas. A IA vem simplificando esse desenvolvimento, tendo em vista que pode estudar quantidades enormes de dados e identificar potenciais compostos terapêuticos rapidamente.

Para tanto, é usado o machine learning (aprendizado de máquina), que checa tendências em dados químicos e biológicos complexos, e posteriormente faz simulações para prever a segurança e eficácia de uma nova droga.

Na pandemia de Covid-19, essa técnica foi empregada para explorar e definir as substâncias ideais para a produção de vacinas em menor tempo, salvando milhões de vidas ao redor do mundo.

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Telemedicina a triagem remota

A telemedicina está crescendo e a IA cumpre um papel importante nesse avanço. Afinal, as suas ferramentas são capacitadas para realizar a triagem de sintomas remotamente, apontando se um paciente necessita de uma consulta presencial ou se pode ser tratado virtualmente.

Durante uma consulta de telemedicina, por exemplo, a IA pode monitorar a fala do indivíduo para detectar sinais de depressão ou demais condições psicológicas, oferecendo a você informações valiosas para o diagnóstico.

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Chatbots

Os chatbots figuram entre os principais recursos alimentados por IA, podendo ser integrados a diversos serviços, em diferentes áreas. Na saúde, eles podem ajudar os pacientes a navegar pelos sistemas do hospital ou consultório, fornecer informações sobre doenças e suas manifestações, e lembretes de medicações.

Para agilizar o atendimento, você pode usar um chatbot para perguntar o que os pacientes estão sentindo, direcionando-os para a especialidade médica adequada para o seu caso.

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Monitoramento de pacientes com doenças crônicas

Monitorar indivíduos que sofrem de doenças crônicas, como hipertensão, diabetes e patologias do coração, facilita o controle contínuo dos sintomas, prevenindo complicações graves e possibilitando ajustes no tratamento se houver necessidade.

O monitoramento é feito com o suporte de dispositivos wearable, ou seja, aqueles que o paciente pode usar no seu corpo, como relógios inteligentes que rastreiam sinais vitais, como níveis de oxigênio e frequência cardíaca, e geram alertas sobre eventuais irregularidades que merecem atenção.

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Treinamento e simulação

A IA também é uma poderosa aliada na educação de profissionais de saúde. Plataformas inteligentes podem proporcionar treinamentos e simulações imersivas e realistas, ajudando na aprendizagem de técnicas cirúrgicas e tomada de decisões em cenários clínicos altamente complexos.

Desse modo, os médicos podem praticar procedimentos em um ambiente virtual seguro antes de realizar operações no mundo real, adquirindo conhecimento prático e aperfeiçoando as suas habilidades, o que reflete na qualidade de seus serviços.

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Gerenciamento de recursos hospitalares

Em um hospital ou clínica médica, a gestão de ativos é uma tarefa imprescindível para a coordenação adequada de leitos, equipamentos e pessoal, aspectos que garantem que os pacientes recebam o melhor acolhimento possível.

Pensando nisso, a IA tem sido usada para prever demandas conforme os dados de entrada e saída registrados na instituição, o que auxilia na alocação eficiente de recursos, no planejamento e resposta a emergências.

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Quais são os benefícios da inteligência artificial na Medicina?

Extremamente versátil, a IA beneficia não só a atuação médica em si, mas também a gestão do consultório e experiência dos pacientes. Investir nessa ferramenta pode melhorar a qualidade geral dos serviços prestados. Confira quais são os principais benefícios dela na sua rotina diária.

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Diminui erros médicos

A automação e análise de dados presentes nos sistemas inteligentes são cruciais para a aumentar a segurança no ambiente médico, colaborando para a diminuição de erros. Em se tratando da administração de medicamentos, por exemplo, é necessário determinar a dosagem e a combinação correta para evitar reações adversas.

Por meio da IA você pode verificar rapidamente o histórico médico de um paciente, suas alergias e medicações atuais, compreendendo melhor as potenciais interações perigosas ou dosagens apropriadas.

Ademais, também é possível obter sugestões de ajustes de tratamento baseados em dados atualizados, como novos resultados de exames ou alterações no quadro clínico do paciente.

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Otimiza tempo e recursos

Uma vez que os processos repetitivos passam a ser executados automaticamente, os profissionais de saúde podem se concentrar em pontos críticos do cuidado com o paciente, o que diminui a carga de trabalho e melhora seu desempenho.

Sendo assim, os médicos e enfermeiros podem se dedicar mais à análise de casos complexos, comunicação com pacientes e familiares, e ao planejamento de abordagens terapêuticas personalizadas.

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Reduz custos

Mais do que agilizar o trabalho burocrático, a inteligência artificial também minimiza erros humanos que poderiam causar gastos adicionais. Como ela pode detectar doenças em estágios iniciais, também permite que os tratamentos sejam iniciados mais cedo, possibilitando terapias menos invasivas e dispendiosas.

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Prevê epidemias

A combinação entre big data e modelos preditivos de IA pode identificar padrões emergentes e prever surtos de doenças, ajudando as autoridades de saúde pública a alocar recursos como profissionais, equipamentos, medicamentos e vacinas nos locais mais necessitados antes mesmo que a crise se agrave.

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Melhora a experiência do paciente

Conforme torna a jornada de cuidados mais simples e conveniente, a IA melhora consideravelmente a experiência do paciente. Plataformas digitais inteligentes permitem o agendamento de consultas de forma ágil e acessível, sem que as pessoas tenham que esperar por muito tempo no telefone para falar com um atendente.

Lembretes automatizados enviados por e-mails ou aplicativos de mensagem também evitam que os pacientes esqueçam da data de suas consultas e medicações, o que facilita a adesão ao tratamento.

Já os chatbots, disponíveis 24 horas por dia, sete dias por semana, podem responder perguntas frequentes, desde detalhes sobre horários de funcionamento até informações sobre preparações para exames, proporcionando um atendimento mais tranquilo e satisfatório ao seu público.

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Quais são os desafios éticos da IA na saúde?

Apesar de ser muito vantajosa para o setor de saúde, a IA também traz algumas preocupações e desafios éticos que precisam ser cuidadosamente estudados pelos médicos para manter a confiabilidade dessa tecnologia. Descubra quais são os principais desafios envolvendo a IA.

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Privacidade e segurança de dados

As plataformas de IA na saúde coletam e analisam um grande volume de dados dos pacientes, o que inclui informações sensíveis, que exigem que as instituições implementem medidas rigorosas para protegê-las.

Se por um lado a IA pode acessar e processar dados de maneira rápida e eficiente, por outro isso também aumenta o risco de vazamento ou acessos não autorizados. Se adequar à legislação de proteção de dados (LGPD) e blindar esse conteúdo contra violações é essencial para preservar a integridade dos sistemas utilizados na Medicina.

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Transparência e explicabilidade

Outra questão ética importante é a transparência e explicabilidade dos algoritmos. Muitas vezes, os modelos de IA funcionam como ‘’caixas-pretas’’, onde as decisões são tomadas com base em cálculos complexos que não são facilmente compreendidos pelos humanos.

Para que os médicos e pacientes possam confiar em suas recomendações, é preciso que os algoritmos sejam claros sobre como essas conclusões foram feitas. Isso implica oferecer informações sobre os dados utilizados, critérios de decisão e a lógica por trás das sugestões, para que elas possam ser compreendidas e validadas pelos profissionais de saúde.

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Consentimento informado

O consentimento informado é um aspecto crucial quando falamos da implementação de IA na Medicina. É obrigatório que os pacientes sejam comunicados sobre como as suas informações serão usadas, como a tecnologia poderá influenciar no seu tratamento, quais são os possíveis riscos e benefícios.

O público deve estar ciente de como os recursos inteligentes são aplicados em seu cuidado, além de consentir explicitamente o uso de seus dados para tal, respeitando seus direitos e autonomia. Para isso, é preciso explicar de forma clara e acessível como eles serão coletados e analisados, e quais impactos poderão trazer.

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Responsabilidade e tomada de decisão

Quando uma decisão clínica é influenciada por um algoritmo de IA, surge o questionamento de quem deve assumir a responsabilidade pelos resultados, sobretudo, se ocorrer um erro.

Diante disso, há que se determinar a responsabilidade dos desenvolvedores da IA, dos médicos e das instituições. No papel de médico, você deve fazer treinamentos para interpretar e integrar as recomendações da IA em suas decisões, assumindo o cuidado final do paciente, assegurando que a tecnologia seja adotada como uma ferramenta de apoio, e não como uma substituta do seu trabalho.

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Viés e discriminação

A inteligência artificial aprende com os dados históricos, que podem refletir os preconceitos existentes na sociedade. Assim, se os algoritmos forem treinados com dados que contêm vieses, como discriminação com base em gênero, etnia ou status socioeconômico, essas intolerâncias podem ser replicadas e até ampliadas.

Para evitar esse problema, é aconselhável optar por sistemas IA que sejam desenvolvidos e validados com conjuntos de dados diversificados e que haja uma vigilância contínua para identificar e corrigir possíveis vieses, para que os cuidados oferecidos sejam justos e equitativos para todos os pacientes.

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Como os médicos devem se preparar para a IA?

Com a crescente adesão da IA na saúde, é imperativo que os médicos se preparem para utilizá-la de modo eficaz e ético. Primeiramente, é recomendado entender como ela funciona, principalmente seus conceitos de aprendizado de máquina e algoritmos.

Você não precisa se tornar necessariamente um expert em tecnologia, mas é de extrema importância compreender como essas ferramentas são treinadas e quais são limitações, para que consiga interpretar seus resultados corretamente.

Além disso, a educação contínua é indispensável. Procure participar de cursos, workshops e seminários específicos sobre IA na Medicina para manter os seus conhecimentos atualizados sobre as melhores práticas.

A colaboração interprofissional também é relevante, logo é indicado trabalhar em conjunto com cientistas de dados e especialistas nessa ferramenta, o que lhe permite obter uma visão mais completa e aprofundada sobre ela.

É imprescindível desenvolver uma abordagem crítica e ética, o que inclui questionar a origem dos dados utilizados pelas plataformas, estar ciente de possíveis vieses e garantir que o uso delas esteja sempre alinhado ao interesse do paciente.

Quer saber mais sobre a influência da tecnologia na saúde?

Os avanços da inteligência artificial na Medicina já podem ser observados em diferentes atividades do segmento e tendem a se expandir ainda mais no futuro. Vale ressaltar que ela será uma poderosa aliada para aumentar a qualidade dos seus serviços e cuidados prestados, mas não tem a função de substituir a função dos médicos.

Ao se preparar para atuar dentro desse novo cenário, você poderá usar a IA para complementar as suas habilidades, fornecer diagnósticos e tratamentos mais precisos, proporcionando um atendimento personalizado e humanizado.

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