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Os últimos anos foram marcados por grandes avanços tecnológicos e a inteligência artificial ganhou destaque. Agora, entramos em uma nova década e as ferramentas que utilizam a inteligência artificial estarão ainda mais presentes, o que tem chamado a atenção de estudiosos da área da saúde, pois o seu desenvolvimento na área é capaz de salvar muitas vidas.

Há mais de uma década, já se utiliza pequenos robôs guiados por controle remoto para encontrar vazamentos em válvulas do coração e cateteres dirigidos com o uso de magnetismo. No entanto, nos dois casos a atividade ainda exige muita perícia e esforço dos médicos. Por isso, o novo desafio tecnológico é incluir a inteligência artificial no dispositivo para que os profissionais se dediquem apenas à solução do problema.

Pensando nisso, pesquisadores já estudam sistemas envolvendo inteligência artificial e reconhecimento de imagens a fim de identificar e ajudar no tratamento de problemas cardíacos. O sistema de inteligência artificial desenvolvido é preenchido previamente com informações dos exames pré-operatórios. A partir disso, por meio de sensores, ele avalia o ambiente a seu redor em intervalos regulares, decidindo qual o próximo passo a dar. O dispositivo conta com uma câmera na ponta e, assim, permite a identificação de imagens.

Os estudiosos da área têm investido em tecnologias que realizam a detecção precoce de doenças, diagnósticos mais precisos, identificação de novas observações ou padrões na fisiologia humana e no desenvolvimento de diagnósticos personalizados. Isso demonstra que a inteligência artificial possui um potencial transformador nos serviços de saúde.

A Alphabet, empresa pertencente ao Google, afirmou recentemente que deve investir ainda mais no desenvolvimento de inteligência artificial para a saúde nos próximos anos. O Google já possui um sistema que obteve mais sucesso em diagnosticar câncer de mama que especialistas. Segundo estudo da Sociedade Americana de Câncer, metade das mulheres que faz mamografia todos os anos receberá diagnóstico falso positivo ao longo de dez anos.

De acordo com o experimento feito nos Estados Unidos, com a utilização do sistema de inteligência artificial a redução de falsos positivos é de 5,7% e de falsos negativos é de 9,4%. Já quando dois médicos analisam os resultados do exame de uma paciente, eles têm quase os mesmos resultados alcançados com o uso da tecnologia avançada.

Ferramentas destinadas à medicina estão no radar da inteligência artificial e do machine learning há muito tempo. Já existem softwares de unidade de terapia intensiva que podem receber eletrocardiograma, sangue, sinais de pressão e oximetria do pulso do paciente. Os sinais fisiológicos são processados e analisados para detectar padrões que ocorrem no início da instabilidade fisiológica. Se detectada, um sinal é gerado para indicação clínica imediata. Esse aplicativo conduz o gerenciamento clínico em uma situação crítica de saúde.

Também já está disponível na área médica o software de identificação de desvio de tubos de alimentação em Raios X com aplicação. O dispositivo analisa radiografias de tórax de pacientes internados após a colocação de um tubo de alimentação. Isso permite que o programa avalie quaisquer colocações incorretas e realize uma espécie de triagem, conduzindo o gerenciamento clínico em situações graves.

A Data Science possui um leque de ferramentas cada vez mais amplo, e sua implementação pode ser extremamente benéfica, mudando drasticamente certos hábitos e costumes, além de melhorar a qualidade de vida, aumentar a prospecção de negócios, impactando substancialmente áreas como a saúde. Quando bem explorada, ela pode fazer diferença e até salvar a vida de milhões de pessoas.

Fonte: Estadão

Créditos da imagem que ilustra este artigo: IS

Os autores dos artigos, vídeos e podcasts assumem inteira responsabilidade pelo conteúdo de sua autoria. A opinião destes não necessariamente expressa a linha editorial e a visão do Instituto Dynamic Mindset.

Paula Oliveira

Faz doutorado na USP, onde estuda o Comportamento Organizacional, especialmente na interseção entre os campos de Data Science e Tecnologia da Informação e Comunicação (TICs). É Mestre e Graduada em Estatística pela UFMG, concluiu o Executive MBA na Fundação Dom Cabral e o Post MBA na Kellogg School of Business, em Chicago e Business Ethics and Corporate Social Responsibility na The City University of New York. Ver perfil completo >>

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