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inteligência artificial na saúde

Inteligência Artificial revoluciona assistência à saúde

Uso de IA pode reduzir em 40% as reações adversas aos medicamentos e antecipar o risco de doenças como diabetes

*Por Jerry Overton

Como reflexo da transformação digital e a necessidade de estruturas acessíveis e seguras para a assistência à saúde, o uso de dados para a tomada de decisões tem se tornado essencial. Ao adotar a Inteligência Artificial (IA), as organizações podem aproveitar as informações para antecipar as necessidades do paciente, melhorar as decisões de tratamentos e reduzir os riscos e erros nos tratamentos.

De acordo com a Forbes, até 2020, todas as pessoas criarão cerca de 1,7 megabytes de novas informações por segundo. Até lá, segundo a IDC, os data centers empresariais crescerão 14 vezes. Porém, ainda estamos longe de realizar um bom uso dessas informações, como mostra a Mckinsey. Segundo a consultoria, a partir de 2016, os provedores de saúde capturaram apenas de 10 a 20% do valor de seus dados.

Antes de saber como usar bem as informações e montar uma estratégia efetiva, é essencial entender todo o conceito por trás da análise de dados. Analytics é a capacidade de gravar e reproduzir informações. É possível, por exemplo, registrar os diagnósticos para cada paciente e obter informações sobre quantos têm uma doença específica em hospitais de todo o mundo.

O analytics torna-se advanced analytics (análise avançada) quando são acionados algoritmos para procurar padrões ocultos. Por exemplo, agrupar pacientes com base em sintomas semelhantes. Já o machine learning (aprendizagem em máquina) começa quando o algoritmo se torna melhor a cada experiência, aprendendo, a partir de exemplos, a prever o início de uma doença.

Com toda essa base, chega a Inteligência Artificial, tecnologia capaz de executar uma tarefa que os seres humanas acham interessante e útil, mas difícil de fazer. Seu sistema é artificialmente inteligente a medida que prevê o surto de uma doença em uma comunidade e sugere cuidados a partir disso. Quanto mais dados de alta qualidade estiverem disponíveis, mais inteligente será a IA.

Veja, a seguir, como o uso da Inteligência Artificial melhora o cuidado com os pacientes:

Mais eficiência no tratamento
O McKinsey Global Institute descobriu que, com o uso de IA aplicada, os hospitais têm potencial para reduzir os gastos em 8%. Além disso, a tecnologia pode ajudar a prever o risco de readmissão e descobrir tendências de saúde em determinados perfis de pacientes – o que facilita as decisões da equipe médica. Segundo o instituto, o uso de IA para melhorar as decisões de tratamento pode reduzir em  40% as reações adversas aos medicamentos.

Aumento da efetividade da equipe hospitalar
Os cuidados de saúde responsivos exigem a equipe certa. Diante disso, a IA pode prever as situações para antecipar picos nas necessidades de saúde. Isso pode ajudar os administradores a planejar a equipe para atender melhor essas necessidades. De acordo com o McKinsey Global, de 60 a 70% dos custos hospitalares provêm da mão de obra, e a IA pode aumentar a eficácia da equipe hospitalar. Assim, a tecnologia ajuda a construir o melhor time para oferecer assistência de qualidade e segura aos pacientes.

Assistência mais personalizada
De acordo com o McKinsey Global Institute, cuidados personalizados podem aumentar um ano a expectativa de vida dos pacientes, e a IA ajuda a personalizar o medicamento, intervindo automaticamente. Além disso, torna possível que os hospitais antecipem o risco de doenças como diabetes e criem planos de promoção à saúde para pacientes que não estejam recebendo os cuidados adequados. Isso beneficia vidas e fornece cuidados melhores e mais seguros.

Se enxergamos a IA apenas como uma tecnologia faz sentido adotá-la de acordo com as práticas-padrão de engenharia de sistemas: construir uma infraestrutura de dados corporativos, ingerir, limpar e integrar todos os dados disponíveis; implementar análises básicas; e desenvolver soluções avançadas de análise e IA. Mas a Inteligência Artificial pode ir além: fazer a diferença na vida de um paciente. Atingir os melhores resultados leva um tempo.

Por isso, é importante identificar os dados que podem contribuir para a saúde e testar as ideias em pequenas experiências, ao mesmo tempo em que se aprende sobre a tecnologia. Isso ajuda a ter um forte QI de análise para colocar a  tecnologia a favor da saúde pública e privada.

*Jerry Overton é cientista de dados e diretor sênior do grupo Analytics da DXC Technology.

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Imagem: depositphotos

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