Como a inteligência artificial pode ser usada em hospitais?
Listamos 7 possibilidades da aplicação da inteligência artificial em hospitais: confira
quais são
O uso da inteligência artificial se relaciona automaticamente com segmentos mais voltados à produção, como a indústria, o agronegócio, a logística, entre outros. É comum que a mescla de big data, inteligência artificial e machine learning seja acompanhada do sufixo “4.0”, em uma alusão à revolução industrial, o primeiro setor a se beneficiar do uso da tecnologia.
Nosso blog, inclusive, tem alguns artigos sobre o assunto:
– Machine Learning na indústria
– O impacto da Internet das Coisas no agronegócio
No entanto, a inteligência artificial em hospitais – e no setor de saúde em geral – pode trazer muitos benefícios administrativos e, principalmente, para os pacientes. Um levantamento da consultoria Acumen Research estimou que o mercado global da inteligência artificial no setor de saúde deve crescer US$ 8 bilhões até 2026.
A grande dúvida é: como deve ser o desenvolvimento da inteligência artificial em hospitais? O principal propósito deste tipo de tecnologia é fazer com que as pessoas passem menos tempo nas salas de espera e recebam o atendimento que merecem.
Como já abordamos neste artigo a respeito do setor farmacêutico, o big data propicia ganhos para o setor farmacêutico, seja com uma medicina de precisão, identificação de sazonalidades e tendências, customização e remédios, redução de custo no desenvolvimento de remédios e um controle mais efetivo em ensaios clínicos.
Agora, vamos dar alguns exemplos dos “hospitais 4.0” ao longo deste artigo.
1) Apoio no atendimento
Quando se está em um consultório ou hospital, o paciente espera ter a atenção devida do profissional. Há muitas aplicações e plataformas de tecnologia capazes de acompanhar a consulta, fazer as anotações e convertê-las em texto escrito a partir da inteligência artificial.
É comum que essas ferramentas sigam um protocolo, criando um documento padrão, que tornará mais fácil o acesso às informações tanto por parte das máquinas quanto pelas pessoas.
2) Adequação do tempo de espera e do fluxo de atendimentos
Um dos grandes desafios dos hospitais é adequar o fluxo de pacientes e o tempo de espera. Existem diferentes protocolos, como o de Manchester, que facilita a triagem conforme a gravidade de casos. Na teoria, parece perfeito, mas, na prática, a realidade é distinta.
Plataformas automatizadas podem ser usadas para coletar informações dos pacientes (pressão, batimentos cardíacos e outros critérios) visando identificar ocorrências mais graves. Além disso, os dados do próprio sistema das instituições de saúde podem ser usados de modo a controlar o ingresso de pacientes nos pontos de atendimento, deixando a equipe menos sobrecarregada.
A informação do total de pacientes atendidos e de espera auxilia até mesmo para que os serviços de atendimento a emergências e urgências possam direcionar pacientes a locais mais adequados. Dessa forma, a inteligência artificial em hospitais simplifica a gestão de espaços, a disponibilidade de equipes e profissionais e o planejamento da demanda, tornando a administração mais eficiente e transparente.
3) Controle do histórico de paciente
Imagine a seguinte situação: um paciente chega ao hospital em um quadro cardíaco grave. Ter o maior volume de informações de início vai tornar o atendimento muito mais assertivo. Por isso, os sistemas e os dados podem ser usados para manter um controle eficiente do histórico dos pacientes.
Com a evolução dos scanners biométricos, pode-se, por exemplo, ter o paciente vinculado pela biometria. Isso permite aos enfermeiros e outras equipes coletarem dados mesmo se a pessoa estiver desacordada ou sem um acompanhante.
Essa informação pode evitar a aplicação de determinados medicamentos em pacientes com histórico de alergias, por exemplo, e permitir identificar a quais procedimentos ele já foi submetido.
4) Melhoria do diagnóstico
Há diversas plataformas de machine learning e inteligência artificial em hospitais sendo usadas para melhorar o diagnóstico de pacientes. A ideia, por óbvio, não é que a tecnologia substitua o profissional de saúde, mas que seja um ponto de apoio.
Softwares especializados são capazes de identificar padrões e fazer avaliações de dados dos pacientes, trazendo insights para o profissional no momento do diagnóstico.
Durante a pandemia, ferramentas com automação foram usadas para acelerar o diagnóstico de e de sua gravidade a partir da leitura dos raios-x do pulmão de pacientes.
Da mesma forma, os softwares de inteligência artificial podem ser um grande apoio em diagnósticos, inclusive de câncer, visto que conseguem identificar tecidos com tumores de forma mais rápida que biópsias.
Uma pesquisa de 2016 – antes da grande evolução vivida pela tecnologia – mostrou que o suporte da inteligência artificial diminui as chances de diagnósticos errados de médicos em 85%. Como o machine learning evolui com o tempo e o aprendizado contínuo, é provável que o diagnóstico seja mais preciso hoje.
5) Dispositivos vestíveis: mais informações sobre os pacientes e monitoramento virtual
Atualmente, boa parte das pessoas conta com smartwatches ou outros dispositivos vestíveis. Esses equipamentos contemplam informações muito importantes sobre os pacientes.
Com a troca de dados entre dispositivos via Internet das Coisas, é possível monitorar um paciente sem que ele necessariamente esteja no hospital, abrindo caminho para um cuidado e monitoramento virtual.
O FDA (órgão equivalente à Anvisa nos EUA) já aprovou o uso de “pílulas inteligentes”. Elas conseguem monitorar determinadas informações do corpo de um paciente e emitir alertas para os seus cuidadores ou enfermeiros.
6) Dosagens de remédios sob medida
No atendimento às pessoas, calcular a dosagem exata de remédios pode ser a diferença entre a vida e a morte. As variáveis dependem do gênero, peso, gravidade, diagnóstico, entre outros pontos diversos.
Por isso, a inteligência artificial é capaz de tornar muito mais efetivo e automatizado o controle deste tipo de informação. Com isso, há a indicação da dosagem de remédio exata para gerar o bem-estar e evitar outros tipos de repercussões graves.
7) Cirurgias assistidas por robôs
Quem é mais preciso: o homem ou a máquina? Sim, por mais talentosos e esforçados que sejamos, um homem terá mais chances de errar do que um robô – se ele for devidamente programado, evidentemente.
Por isso, uma das possibilidades da inteligência artificial em hospitais é a realização de cirurgias assistidas por robôs. Em vez de usar as mãos para comandar um procedimento, um cirurgião estará munido da sua experiência e da tecnologia (câmeras, braços mecânicos e instrumentos adequados) para realizar os procedimentos mais precisos possíveis.
Resultado? Cirurgias menos invasivas, com maior índice de sucesso, recuperação mais tranquila e pacientes mais satisfeitos!
O futuro prevê grandes possibilidades para o segmento de saúde e, consequentemente, para os pacientes. No entanto, para obter este tipo de vantagem competitiva, as instituições da área necessitam investir em tecnologia e estruturar seus sistemas de modo a permitir esse tipo de automação e suportar a demanda de dados.