O papel da Inteligência Artificial nos diagnósticos

Em todos os setores, a Inteligência Artificial (IA) vem provocando disrupções. O uso da IA no diagnóstico médico, por exemplo, permite resultados mais rápidos e precisos. Enquanto os radiologistas podem observar, em geral, cerca de algumas dezenas de imagens por dia, um algoritmo pode ser treinado para avaliar milhões de exames, coletando, armazenando e cruzando mais dados do que um médico.

A IA pode ser uma ferramenta muito importante para a tomada de decisões e previsões e uma das formas mais usuais do seu uso no setor de Saúde é via Machine Learning (ML). O ML usa algoritmos e várias técnicas para criar modelos que avaliam os padrões de um conjunto de dados e criam previsões com base nesses padrões, sempre ajustando os parâmetros.

O uso da tecnologia na saúde leva a melhores resultados e mais produtividade no atendimento, oferecendo aos profissionais de saúde mais oportunidades para definir os diagnósticos corretos. Também vai melhorar o seu dia a dia, permitindo que os médicos dediquem mais tempo aos cuidados dos pacientes, ao passo que automatiza tarefas repetitivas e torna os processos mais ágeis. Vale frisar que a IA hoje consegue cumprir tarefas específicas que interferem em etapas no processo do cuidado e diagnóstico, e não no processo inteiro, portanto, não é capaz de substituir os humanos, mas sim ser uma ferramenta de apoio.

Melhorando o processo de tomada de decisão

Realizar o diagnóstico e prescrever o correto tratamento são tarefas complicadas. A razão principal é que os médicos precisam considerar simultaneamente os sintomas do paciente, todos os métodos de tratamento existentes, doenças com sintomas muito semelhantes e diversos outros aspectos.

Inovadoras soluções baseadas no uso da Inteligência Artificial na medicina entregam aos médicos a capacidade de processar rapidamente grandes quantidades de dados e garantir uma compreensão holística da saúde do paciente.

E a IA no diagnóstico é uma ferramenta que também entrega ao profissional de radiologia um suporte para o gerenciamento das cargas de trabalho, que sempre estão crescendo. Os radiologistas precisam lidar com volumes crescentes de imagens e em prazos cada vez mais apertados. Hoje, eles precisam filtrar grandes quantidades de imagens e, ao mesmo tempo, priorizar aquelas que são urgentes e gerenciar o atendimento ao paciente.

É nesse cenário que a Inteligência Artificial ganha ainda mais destaque. Soluções de IA e de Machine Learning têm oferecido aos radiologistas um suporte essencial à medida que gerenciam grandes volumes de imagens, oferecendo a capacidade de agilizar os fluxos de trabalho, economizar tempo e aumentar a confiabilidade do diagnóstico.

Soluções como as desenvolvidas pela MaChiron emitem alertas e, assim, os radiologistas podem então avaliar as imagens sinalizadas como prioridade, avaliando mais rapidamente casos urgentes sem comprometer seu fluxo de trabalho.

Potenciais benefícios da IA no diagnóstico

Confira alguns benefícios que o uso da Inteligência Artificial na medicina pode oferecer aos médicos e pacientes:

Automação: A Inteligência Artificial traz maior automação ao fluxo de trabalho – registro automatizado de imagens, segmentação de anatomias, medição de lesões e, também, auxilia na interpretação de casos.

Maior precisão: A Inteligência Artificial na medicina fornece mais precisão no diagnóstico, com algoritmos que ajudam a detectar lesões no fígado, como no caso da plataforma Hepatia, ou, também, quantificar a aeração pulmonar por TC em casos de Síndrome do Desconforto Respiratório do Adulto com a plataforma Zefiron, entre outros recursos.

Produtividade: Plataformas baseadas em IA são capazes de analisar e interpretar imagens com mais rapidez do que os humanos, aumentando a produtividade do médico.

Diagnóstico não invasivo: Diagnósticos mais rápidos usando métodos não invasivos oferecem melhores resultados para os pacientes como, por exemplo, com a detecção precoce de lesões.

Priorização dos pacientes: Com a detecção precoce de lesões e a identificação de sua criticidade a partir de um banco de dados estruturado de padrões, os casos mais urgentes são logo priorizados.

Setor em transformação

A adoção da Inteligência Artificial na medicina está transformando o setor, ajudando a organizar melhor o fluxo de trabalho, simplificando o processo de diagnóstico e a tomada de decisão dos médicos e, consequentemente, melhorando o atendimento ao paciente. E essa é uma tendência com altíssimo potencial de crescimento. Dados do IDC apontam que os gastos globais com soluções de Inteligência Artificial devem atingir o patamar de US$ 98 bilhões em 2023, um valor duas vezes maior do que os investimentos em 2019 – US$ 37,5 bilhões.

O uso da tecnologia em saúde, com técnicas de Machine Learning nos diagnósticos, revoluciona a forma de analisar imagens e reconhecer padrões que ajudam os médicos a diagnosticar doenças com mais rapidez e precisão. E como esses algoritmos aprendem continuamente, a qualidade dos diagnósticos só tende a melhorar.