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<\/figure>\n\n\n\nOs 10 principais usos da IA na sa\u00fade<\/strong>:<\/h2>\n\n\n\n1. An\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA IA na medicina \u00e9 usada como uma ferramenta para triagem de casos, revisando e varrendo exames de diagn\u00f3stico por imagem. Isso permite que radiologistas ou cardiologistas rastreiem informa\u00e7\u00f5es cruciais rapidamente, priorizando os casos mais cr\u00edticos para, assim, evitar erros na leitura de prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos de sa\u00fade (EHRs). Tudo isso d\u00e1 mais precis\u00e3o ao processo de decis\u00e3o diagn\u00f3stica.<\/p>\n\n\n\n
2. Desenvolvimento de medicamentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSistemas de IA t\u00eam sido usados para prever, a partir de bancos de dados de estruturas moleculares, quais medicamentos em potencial seriam ou n\u00e3o eficazes para v\u00e1rias doen\u00e7as. Ao usar redes neurais convolucionais (ConvNet) \u2013 um algoritmo de aprendizado profundo \u2013, a IA \u00e9 capaz de prever a liga\u00e7\u00e3o de pequenas mol\u00e9culas a prote\u00ednas, analisando dicas de milh\u00f5es de medi\u00e7\u00f5es experimentais e milhares de estruturas de prote\u00ednas.<\/p>\n\n\n\n
Esse processo permite que as redes neurais identifiquem um candidato a medicamento seguro e eficaz no banco de dados pesquisado, reduzindo o custo de desenvolvimento do medicamento.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, em 2015, durante o surto do v\u00edrus Ebola na \u00c1frica Ocidental, a Atomwise fez parceria com a IBM e a Universidade de Toronto para rastrear os principais compostos capazes de se ligar a uma glicoprote\u00edna que impedia a penetra\u00e7\u00e3o do v\u00edrus Ebola nas c\u00e9lulas-teste in vivo <\/em>(no corpo vivo de um animal ou planta).<\/p>\n\n\n\nDos compostos testados, o selecionado foi escolhido por atuar sobre outros v\u00edrus com um mecanismo de penetra\u00e7\u00e3o celular semelhante. Essa importante an\u00e1lise de IA na medicina ocorreu em menos de um dia, processo que normalmente levaria meses ou at\u00e9 anos, possibilitando o desenvolvimento de um tratamento r\u00e1pido e eficaz para o v\u00edrus Ebola.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h3>\n\n\n\nOs modelos de Health Analytics passaram a incorporar cada vez mais as plataformas <\/strong>de aprendizado de m\u00e1quina <\/strong>e intelig\u00eancia artificial. <\/em>As healthtechs j\u00e1 <\/em>usam uma ampla gama de ferramentas que extraem automaticamente informa\u00e7\u00f5es estruturadas de volumes de dados n\u00e3o-estruturados, como o Hadoop. Utilizado pela Amazon, esse sistema permite processar, extrair, armazenar, rastrear, indexar e relatar insights<\/em> a partir de dados brutos.<\/p>\n\n\n\nEm geral, os dados de sa\u00fade e os registros m\u00e9dicos dos pacientes s\u00e3o armazenados como dados n\u00e3o estruturados, o que torna dif\u00edcil a interpreta\u00e7\u00e3o e o acesso por Big Data. A IA na medicina pode padronizar os dados m\u00e9dicos independentemente do formato, auxiliando em tarefas repetitivas, al\u00e9m de oferecer planos de tratamento r\u00e1pidos e medicamentos precisos e personalizados para os pacientes.<\/p>\n\n\n\n
4. Descoberta de novos medicamentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAlgoritmos de IA s\u00e3o capazes de identificar novas aplica\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> de drogas, rastreando seu potencial t\u00f3xico, assim como seus mecanismos de a\u00e7\u00e3o. Essa tecnologia levou \u00e0 funda\u00e7\u00e3o de uma plataforma de descoberta de medicamentos que permite identificar novos usos para drogas j\u00e1 conhecidas, compostos bioativos e ativos farmac\u00eauticos que ficavam restritos a doen\u00e7as gen\u00e9ticas raras.<\/p>\n\n\n\nA Recursion, por exemplo, construiu uma plataforma propriet\u00e1ria de descoberta de medicamentos que combina os melhores elementos da biologia e automa\u00e7\u00e3o de alto rendimento com os mais novos avan\u00e7os em IA. Hoje, a empresa \u00e9 capaz de gerar cerca de 80 terabytes de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o processados por ferramentas de IA em 1,5 milh\u00e3o de experimentos em apenas uma<\/em> semana.<\/p>\n\n\n\nAs ferramentas de ML s\u00e3o criadas para extrair insights<\/em> de conjuntos de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o muito complexos para a interpreta\u00e7\u00e3o humana, diminuindo o risco \u00e9tico de preconceito. Identificar novos usos para medicamentos conhecidos \u00e9 uma estrat\u00e9gia atraente para as grandes empresas farmac\u00eauticas, uma vez que \u00e9 mais barato reaproveitar e reposicionar medicamentos existentes do que cri\u00e1-los do zero.<\/p>\n\n\n\n5. Previs\u00e3o de doen\u00e7as renais<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA les\u00e3o renal aguda (IRA, em ingl\u00eas) pode ser dif\u00edcil de detectar pelos m\u00e9dicos, mas pode fazer os pacientes piorarem muito rapidamente e se transformar em uma doen\u00e7a fatal. Nos Estados Unidos, cerca de 11% das mortes em hospitais ocorrem por falha na identifica\u00e7\u00e3o e tratamento dos pacientes. A previs\u00e3o e o tratamento antecipado desses casos podem ter um grande impacto na redu\u00e7\u00e3o do tratamento ao longo da vida e no custo da di\u00e1lise renal.<\/p>\n\n\n\n
A DeepMind Health criou uma ferramenta de ML\/IA capaz de identificar mais de 90% dos casos de IRA aguda 48 horas antes de quaisquer outros m\u00e9todos tradicionais de tratamento.<\/p>\n\n\n\n
6. Assist\u00eancia \u00e0 equipes de emerg\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\nDurante um ataque card\u00edaco repentino, o tempo entre a chamada telef\u00f4nica e a chegada da ambul\u00e2ncia \u00e9 crucial para a sobreviv\u00eancia. Para aumentar as chances de salvamento, a equipe de apoio \u00e0 emerg\u00eancia deve ser capaz de reconhecer os sintomas de uma parada card\u00edaca para tomar as medidas adequadas. A IA pode analisar pistas verbais e n\u00e3o verbais do paciente para estabelecer um diagn\u00f3stico a dist\u00e2ncia, por meio da liga\u00e7\u00e3o telef\u00f4nica.<\/p>\n\n\n\n
A Corti, por exemplo, \u00e9 uma ferramenta de IA na medicina que auxilia equipes de emerg\u00eancia. Ao analisar a voz de quem liga, ela examina o som de fundo, investiga os dados relevantes do hist\u00f3rico m\u00e9dico do paciente e alerta a equipe de emerg\u00eancia se detectar um ataque card\u00edaco.\u00a0 A tecnologia com a qual \u00e9 equipada pode detectar a diferen\u00e7a entre ru\u00eddos de fundo, como sirenes, e pistas ou os sons de fundo do paciente.<\/p>\n\n\n\n
Como outras tecnologias de ML, a Corti n\u00e3o busca sinais espec\u00edficos, mas \u00e9 treinada ouvindo milhares de chamadas para detectar fatores que se repetem ou s\u00e3o associados. A partir desse aprendizado, a Corti aprimora seu modelo em um processo cont\u00ednuo.<\/p>\n\n\n\n
7. Diagn\u00f3stico e tratamento para o c\u00e2ncer<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA detec\u00e7\u00e3o e o cuidado precoces s\u00e3o as melhores ferramentas que os m\u00e9dicos possuem contra o c\u00e2ncer. A IA pode usar a tomografia computadorizada para rastrear tumores malignos e altera\u00e7\u00f5es em tecidos, como o pulm\u00e3o e as mamas. Em um estudo que testou a efic\u00e1cia do algoritmo, ele foi considerado ainda mais preciso do que os radiologistas na identifica\u00e7\u00e3o correta de c\u00e2ncer. Tamb\u00e9m reduziu as taxas de falsos positivos e falsos negativos.<\/p>\n\n\n\n
De forma muito mais r\u00e1pida do que qualquer outra, o algoritmo pode tamb\u00e9m ajudar a aumentar a precis\u00e3o da triagem por tomografia e reduzir o tempo de diagn\u00f3stico, agindo como um assistente para radiologistas.<\/p>\n\n\n\n
Outro uso valioso do algoritmo de IA \u00e9 na escolha do melhor tratamento, ajudando a identificar os pacientes com maior probabilidade de responder bem \u00e0 imunoterapia ou encaminhar para a quimioterapia ou radioterapia. Al\u00e9m disso, a IA pode prever o quanto um paciente pode aguentar os efeitos do tratamento, permitindo que os m\u00e9dicos possam buscar alternativas o quanto antes.<\/p>\n\n\n\n
8. Preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as futuras<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTransformar os prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos em uma ferramenta preditiva baseada em IA permite que os m\u00e9dicos sejam mais eficazes com seus fluxos de trabalho, tomada de decis\u00f5es e plano de tratamento. A PNL e a ML podem ler todo o hist\u00f3rico m\u00e9dico de um paciente em tempo real, associ\u00e1-lo a sintomas, afei\u00e7\u00f5es cr\u00f4nicas ou uma doen\u00e7a que afete outros membros da fam\u00edlia. Estas duas tecnologias podem transformar o resultado em uma ferramenta de an\u00e1lise preditiva para detectar e tratar uma doen\u00e7a antes que ela se torne fatal.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja, a IA \u00e9 capaz de prever as doen\u00e7as cr\u00f4nicas e rastrear as suas taxas de progress\u00e3o atrav\u00e9s de ML e PNL, por meio da decodifica\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados armazenados no sistema, tais como anota\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas, diagn\u00f3sticos e hist\u00f3rico de hospitaliza\u00e7\u00e3o, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n
As solu\u00e7\u00f5es preditivas de IA na sa\u00fade j\u00e1 s\u00e3o aplicadas em v\u00e1rias doen\u00e7as de alto risco, como insufici\u00eancia renal, pneumonia, insufici\u00eancia card\u00edaca, hipertens\u00e3o, c\u00e2ncer de f\u00edgado, diabetes e acidente vascular cerebral, reduzindo custos para pacientes e m\u00e9dicos, e o mais importante: com diagn\u00f3sticos precisos que podem salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n
9. Descoberta e desenvolvimento da medicina gen\u00e9tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA IA tamb\u00e9m \u00e9 usada para ajudar a descobrir e desenvolver a medicina rapidamente, com uma alta taxa de sucesso. As doen\u00e7as gen\u00e9ticas s\u00e3o favorecidas por fen\u00f3tipos moleculares alterados, como a liga\u00e7\u00e3o a prote\u00ednas. Prever essas altera\u00e7\u00f5es significa antecipar a probabilidade do surgimento de doen\u00e7as gen\u00e9ticas. Isso \u00e9 poss\u00edvel atrav\u00e9s da coleta de dados sobre todos os compostos identificados e biomarcadores relevantes para certos ensaios cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n
O sistema de IA da Deep Genomics, por exemplo, \u00e9 usado para descobrir novos m\u00e9todos para corrigir as consequ\u00eancias das muta\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas, enquanto desenvolve terapias personalizadas para as pessoas que sofrem de doen\u00e7as mendelianas raras e complexas. A medicina gen\u00e9tica associada \u00e0 IA tamb\u00e9m diminui os custos associados ao tratamento de doen\u00e7as raras.<\/p>\n\n\n\n
10. Igualdade, justi\u00e7a e \u00e9tica na sa\u00fade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA ind\u00fastria de IA\/ML tem a responsabilidade de projetar sistemas e ferramentas de sa\u00fade que garantam a justi\u00e7a e a igualdade tanto na ci\u00eancia de dados quanto nos estudos cl\u00ednicos, a fim de fornecer os resultados \u00e9ticos em sa\u00fade. Com o uso cada vez mais frequente de algoritmos de ML em v\u00e1rias \u00e1reas da medicina, o risco de parcialidade e discrimina\u00e7\u00e3o na sa\u00fade tamb\u00e9m aumenta.<\/p>\n\n\n\n
Os respons\u00e1veis pela aplica\u00e7\u00e3o de IA na sa\u00fade devem sempre garantir que os algoritmos n\u00e3o sejam apenas precisos, mas objetivos e justos. Uma vez que muitas diretrizes de ensaios cl\u00ednicos e testes de diagn\u00f3stico levam em considera\u00e7\u00e3o a ra\u00e7a e etnia de um paciente, o debate \u00e9tico em torno da tecnologia \u00e9 importante.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, a sele\u00e7\u00e3o de determinados fatores \u00e9 baseada em evid\u00eancias? Os dados de ra\u00e7a e etnia t\u00eam probabilidade de resolver ou aumentar as desigualdades universais em sa\u00fade?<\/p>\n\n\n\n
O conjunto de m\u00e9todos de ML permite aos computadores aprenderem a partir dos dados que processam. Isso significa que, em princ\u00edpio, o aprendizado de m\u00e1quina pode fornecer previs\u00f5es imparciais com base na an\u00e1lise dos dados subjacentes.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja: a \u00e9tica na tecnologia depende dos humanos que a desenvolvem. Os algoritmos de IA e ML podem ser educados para diminuir ou remover preconceitos, promovendo a transpar\u00eancia e diversidade de dados e reduzir as desigualdades na sa\u00fade que t\u00eam base em ra\u00e7a, etnia ou g\u00eanero.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nO futuro da IA na transforma\u00e7\u00e3o da sa\u00fade<\/strong><\/h2>\n\n\n\nCom a Transforma\u00e7\u00e3o Digital, a sa\u00fade passou por uma acelerada digitaliza\u00e7\u00e3o nos \u00faltimos tempos. O n\u00famero de healthtechs<\/em> e startups<\/em> que desenvolvem inova\u00e7\u00f5es relacionadas ao sistema de sa\u00fade e bem-estar tem aumentado no Brasil e no mundo: a chamada \u201csa\u00fade digital\u201d oferece cada vez mais solu\u00e7\u00f5es capazes de aprimorar ou reinventar processos no atendimento, no diagn\u00f3stico e no tratamento de doen\u00e7as.<\/p>\n\n\n\nA intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 transformando a maneira como interagimos, consumimos informa\u00e7\u00f5es e obtemos bens e servi\u00e7os em todos os setores. Na \u00e1rea da sa\u00fade, a IA j\u00e1 est\u00e1 mudando a experi\u00eancia do paciente, como os m\u00e9dicos praticam a medicina e como a ind\u00fastria farmac\u00eautica opera. Tudo indica que essa jornada apenas come\u00e7ou.<\/p>\n\n\n\n
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A IA na medicina \u00e9 usada como uma ferramenta para triagem de casos, revisando e varrendo exames de diagn\u00f3stico por imagem. Isso permite que radiologistas ou cardiologistas rastreiem informa\u00e7\u00f5es cruciais rapidamente, priorizando os casos mais cr\u00edticos para, assim, evitar erros na leitura de prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos de sa\u00fade (EHRs). Tudo isso d\u00e1 mais precis\u00e3o ao processo de decis\u00e3o diagn\u00f3stica.<\/p>\n\n\n\n
2. Desenvolvimento de medicamentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSistemas de IA t\u00eam sido usados para prever, a partir de bancos de dados de estruturas moleculares, quais medicamentos em potencial seriam ou n\u00e3o eficazes para v\u00e1rias doen\u00e7as. Ao usar redes neurais convolucionais (ConvNet) \u2013 um algoritmo de aprendizado profundo \u2013, a IA \u00e9 capaz de prever a liga\u00e7\u00e3o de pequenas mol\u00e9culas a prote\u00ednas, analisando dicas de milh\u00f5es de medi\u00e7\u00f5es experimentais e milhares de estruturas de prote\u00ednas.<\/p>\n\n\n\n
Esse processo permite que as redes neurais identifiquem um candidato a medicamento seguro e eficaz no banco de dados pesquisado, reduzindo o custo de desenvolvimento do medicamento.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, em 2015, durante o surto do v\u00edrus Ebola na \u00c1frica Ocidental, a Atomwise fez parceria com a IBM e a Universidade de Toronto para rastrear os principais compostos capazes de se ligar a uma glicoprote\u00edna que impedia a penetra\u00e7\u00e3o do v\u00edrus Ebola nas c\u00e9lulas-teste in vivo <\/em>(no corpo vivo de um animal ou planta).<\/p>\n\n\n\nDos compostos testados, o selecionado foi escolhido por atuar sobre outros v\u00edrus com um mecanismo de penetra\u00e7\u00e3o celular semelhante. Essa importante an\u00e1lise de IA na medicina ocorreu em menos de um dia, processo que normalmente levaria meses ou at\u00e9 anos, possibilitando o desenvolvimento de um tratamento r\u00e1pido e eficaz para o v\u00edrus Ebola.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h3>\n\n\n\nOs modelos de Health Analytics passaram a incorporar cada vez mais as plataformas <\/strong>de aprendizado de m\u00e1quina <\/strong>e intelig\u00eancia artificial. <\/em>As healthtechs j\u00e1 <\/em>usam uma ampla gama de ferramentas que extraem automaticamente informa\u00e7\u00f5es estruturadas de volumes de dados n\u00e3o-estruturados, como o Hadoop. Utilizado pela Amazon, esse sistema permite processar, extrair, armazenar, rastrear, indexar e relatar insights<\/em> a partir de dados brutos.<\/p>\n\n\n\nEm geral, os dados de sa\u00fade e os registros m\u00e9dicos dos pacientes s\u00e3o armazenados como dados n\u00e3o estruturados, o que torna dif\u00edcil a interpreta\u00e7\u00e3o e o acesso por Big Data. A IA na medicina pode padronizar os dados m\u00e9dicos independentemente do formato, auxiliando em tarefas repetitivas, al\u00e9m de oferecer planos de tratamento r\u00e1pidos e medicamentos precisos e personalizados para os pacientes.<\/p>\n\n\n\n
4. Descoberta de novos medicamentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAlgoritmos de IA s\u00e3o capazes de identificar novas aplica\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> de drogas, rastreando seu potencial t\u00f3xico, assim como seus mecanismos de a\u00e7\u00e3o. Essa tecnologia levou \u00e0 funda\u00e7\u00e3o de uma plataforma de descoberta de medicamentos que permite identificar novos usos para drogas j\u00e1 conhecidas, compostos bioativos e ativos farmac\u00eauticos que ficavam restritos a doen\u00e7as gen\u00e9ticas raras.<\/p>\n\n\n\nA Recursion, por exemplo, construiu uma plataforma propriet\u00e1ria de descoberta de medicamentos que combina os melhores elementos da biologia e automa\u00e7\u00e3o de alto rendimento com os mais novos avan\u00e7os em IA. Hoje, a empresa \u00e9 capaz de gerar cerca de 80 terabytes de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o processados por ferramentas de IA em 1,5 milh\u00e3o de experimentos em apenas uma<\/em> semana.<\/p>\n\n\n\nAs ferramentas de ML s\u00e3o criadas para extrair insights<\/em> de conjuntos de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o muito complexos para a interpreta\u00e7\u00e3o humana, diminuindo o risco \u00e9tico de preconceito. Identificar novos usos para medicamentos conhecidos \u00e9 uma estrat\u00e9gia atraente para as grandes empresas farmac\u00eauticas, uma vez que \u00e9 mais barato reaproveitar e reposicionar medicamentos existentes do que cri\u00e1-los do zero.<\/p>\n\n\n\n5. Previs\u00e3o de doen\u00e7as renais<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA les\u00e3o renal aguda (IRA, em ingl\u00eas) pode ser dif\u00edcil de detectar pelos m\u00e9dicos, mas pode fazer os pacientes piorarem muito rapidamente e se transformar em uma doen\u00e7a fatal. Nos Estados Unidos, cerca de 11% das mortes em hospitais ocorrem por falha na identifica\u00e7\u00e3o e tratamento dos pacientes. A previs\u00e3o e o tratamento antecipado desses casos podem ter um grande impacto na redu\u00e7\u00e3o do tratamento ao longo da vida e no custo da di\u00e1lise renal.<\/p>\n\n\n\n
A DeepMind Health criou uma ferramenta de ML\/IA capaz de identificar mais de 90% dos casos de IRA aguda 48 horas antes de quaisquer outros m\u00e9todos tradicionais de tratamento.<\/p>\n\n\n\n
6. Assist\u00eancia \u00e0 equipes de emerg\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\nDurante um ataque card\u00edaco repentino, o tempo entre a chamada telef\u00f4nica e a chegada da ambul\u00e2ncia \u00e9 crucial para a sobreviv\u00eancia. Para aumentar as chances de salvamento, a equipe de apoio \u00e0 emerg\u00eancia deve ser capaz de reconhecer os sintomas de uma parada card\u00edaca para tomar as medidas adequadas. A IA pode analisar pistas verbais e n\u00e3o verbais do paciente para estabelecer um diagn\u00f3stico a dist\u00e2ncia, por meio da liga\u00e7\u00e3o telef\u00f4nica.<\/p>\n\n\n\n
A Corti, por exemplo, \u00e9 uma ferramenta de IA na medicina que auxilia equipes de emerg\u00eancia. Ao analisar a voz de quem liga, ela examina o som de fundo, investiga os dados relevantes do hist\u00f3rico m\u00e9dico do paciente e alerta a equipe de emerg\u00eancia se detectar um ataque card\u00edaco.\u00a0 A tecnologia com a qual \u00e9 equipada pode detectar a diferen\u00e7a entre ru\u00eddos de fundo, como sirenes, e pistas ou os sons de fundo do paciente.<\/p>\n\n\n\n
Como outras tecnologias de ML, a Corti n\u00e3o busca sinais espec\u00edficos, mas \u00e9 treinada ouvindo milhares de chamadas para detectar fatores que se repetem ou s\u00e3o associados. A partir desse aprendizado, a Corti aprimora seu modelo em um processo cont\u00ednuo.<\/p>\n\n\n\n
7. Diagn\u00f3stico e tratamento para o c\u00e2ncer<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA detec\u00e7\u00e3o e o cuidado precoces s\u00e3o as melhores ferramentas que os m\u00e9dicos possuem contra o c\u00e2ncer. A IA pode usar a tomografia computadorizada para rastrear tumores malignos e altera\u00e7\u00f5es em tecidos, como o pulm\u00e3o e as mamas. Em um estudo que testou a efic\u00e1cia do algoritmo, ele foi considerado ainda mais preciso do que os radiologistas na identifica\u00e7\u00e3o correta de c\u00e2ncer. Tamb\u00e9m reduziu as taxas de falsos positivos e falsos negativos.<\/p>\n\n\n\n
De forma muito mais r\u00e1pida do que qualquer outra, o algoritmo pode tamb\u00e9m ajudar a aumentar a precis\u00e3o da triagem por tomografia e reduzir o tempo de diagn\u00f3stico, agindo como um assistente para radiologistas.<\/p>\n\n\n\n
Outro uso valioso do algoritmo de IA \u00e9 na escolha do melhor tratamento, ajudando a identificar os pacientes com maior probabilidade de responder bem \u00e0 imunoterapia ou encaminhar para a quimioterapia ou radioterapia. Al\u00e9m disso, a IA pode prever o quanto um paciente pode aguentar os efeitos do tratamento, permitindo que os m\u00e9dicos possam buscar alternativas o quanto antes.<\/p>\n\n\n\n
8. Preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as futuras<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTransformar os prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos em uma ferramenta preditiva baseada em IA permite que os m\u00e9dicos sejam mais eficazes com seus fluxos de trabalho, tomada de decis\u00f5es e plano de tratamento. A PNL e a ML podem ler todo o hist\u00f3rico m\u00e9dico de um paciente em tempo real, associ\u00e1-lo a sintomas, afei\u00e7\u00f5es cr\u00f4nicas ou uma doen\u00e7a que afete outros membros da fam\u00edlia. Estas duas tecnologias podem transformar o resultado em uma ferramenta de an\u00e1lise preditiva para detectar e tratar uma doen\u00e7a antes que ela se torne fatal.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja, a IA \u00e9 capaz de prever as doen\u00e7as cr\u00f4nicas e rastrear as suas taxas de progress\u00e3o atrav\u00e9s de ML e PNL, por meio da decodifica\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados armazenados no sistema, tais como anota\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas, diagn\u00f3sticos e hist\u00f3rico de hospitaliza\u00e7\u00e3o, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n
As solu\u00e7\u00f5es preditivas de IA na sa\u00fade j\u00e1 s\u00e3o aplicadas em v\u00e1rias doen\u00e7as de alto risco, como insufici\u00eancia renal, pneumonia, insufici\u00eancia card\u00edaca, hipertens\u00e3o, c\u00e2ncer de f\u00edgado, diabetes e acidente vascular cerebral, reduzindo custos para pacientes e m\u00e9dicos, e o mais importante: com diagn\u00f3sticos precisos que podem salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n
9. Descoberta e desenvolvimento da medicina gen\u00e9tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA IA tamb\u00e9m \u00e9 usada para ajudar a descobrir e desenvolver a medicina rapidamente, com uma alta taxa de sucesso. As doen\u00e7as gen\u00e9ticas s\u00e3o favorecidas por fen\u00f3tipos moleculares alterados, como a liga\u00e7\u00e3o a prote\u00ednas. Prever essas altera\u00e7\u00f5es significa antecipar a probabilidade do surgimento de doen\u00e7as gen\u00e9ticas. Isso \u00e9 poss\u00edvel atrav\u00e9s da coleta de dados sobre todos os compostos identificados e biomarcadores relevantes para certos ensaios cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n
O sistema de IA da Deep Genomics, por exemplo, \u00e9 usado para descobrir novos m\u00e9todos para corrigir as consequ\u00eancias das muta\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas, enquanto desenvolve terapias personalizadas para as pessoas que sofrem de doen\u00e7as mendelianas raras e complexas. A medicina gen\u00e9tica associada \u00e0 IA tamb\u00e9m diminui os custos associados ao tratamento de doen\u00e7as raras.<\/p>\n\n\n\n
10. Igualdade, justi\u00e7a e \u00e9tica na sa\u00fade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA ind\u00fastria de IA\/ML tem a responsabilidade de projetar sistemas e ferramentas de sa\u00fade que garantam a justi\u00e7a e a igualdade tanto na ci\u00eancia de dados quanto nos estudos cl\u00ednicos, a fim de fornecer os resultados \u00e9ticos em sa\u00fade. Com o uso cada vez mais frequente de algoritmos de ML em v\u00e1rias \u00e1reas da medicina, o risco de parcialidade e discrimina\u00e7\u00e3o na sa\u00fade tamb\u00e9m aumenta.<\/p>\n\n\n\n
Os respons\u00e1veis pela aplica\u00e7\u00e3o de IA na sa\u00fade devem sempre garantir que os algoritmos n\u00e3o sejam apenas precisos, mas objetivos e justos. Uma vez que muitas diretrizes de ensaios cl\u00ednicos e testes de diagn\u00f3stico levam em considera\u00e7\u00e3o a ra\u00e7a e etnia de um paciente, o debate \u00e9tico em torno da tecnologia \u00e9 importante.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, a sele\u00e7\u00e3o de determinados fatores \u00e9 baseada em evid\u00eancias? Os dados de ra\u00e7a e etnia t\u00eam probabilidade de resolver ou aumentar as desigualdades universais em sa\u00fade?<\/p>\n\n\n\n
O conjunto de m\u00e9todos de ML permite aos computadores aprenderem a partir dos dados que processam. Isso significa que, em princ\u00edpio, o aprendizado de m\u00e1quina pode fornecer previs\u00f5es imparciais com base na an\u00e1lise dos dados subjacentes.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja: a \u00e9tica na tecnologia depende dos humanos que a desenvolvem. Os algoritmos de IA e ML podem ser educados para diminuir ou remover preconceitos, promovendo a transpar\u00eancia e diversidade de dados e reduzir as desigualdades na sa\u00fade que t\u00eam base em ra\u00e7a, etnia ou g\u00eanero.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nO futuro da IA na transforma\u00e7\u00e3o da sa\u00fade<\/strong><\/h2>\n\n\n\nCom a Transforma\u00e7\u00e3o Digital, a sa\u00fade passou por uma acelerada digitaliza\u00e7\u00e3o nos \u00faltimos tempos. O n\u00famero de healthtechs<\/em> e startups<\/em> que desenvolvem inova\u00e7\u00f5es relacionadas ao sistema de sa\u00fade e bem-estar tem aumentado no Brasil e no mundo: a chamada \u201csa\u00fade digital\u201d oferece cada vez mais solu\u00e7\u00f5es capazes de aprimorar ou reinventar processos no atendimento, no diagn\u00f3stico e no tratamento de doen\u00e7as.<\/p>\n\n\n\nA intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 transformando a maneira como interagimos, consumimos informa\u00e7\u00f5es e obtemos bens e servi\u00e7os em todos os setores. Na \u00e1rea da sa\u00fade, a IA j\u00e1 est\u00e1 mudando a experi\u00eancia do paciente, como os m\u00e9dicos praticam a medicina e como a ind\u00fastria farmac\u00eautica opera. Tudo indica que essa jornada apenas come\u00e7ou.<\/p>\n\n\n\n
Sua empresa busca inova\u00e7\u00e3o no desenvolvimento de softwares personalizados<\/strong><\/a> na \u00e1rea de sa\u00fade? A UDS \u00e9 parceira da ONG global M\u00e9dicos Sem Fronteiras e especialista no desenvolvimento de app e mobile web. Conhe\u00e7a nossas solu\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> e marque uma consultoria agora mesmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 revolucionando a sa\u00fade, com aplica\u00e7\u00f5es que incluem an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas, descoberta de medicamentos, previs\u00e3o de doen\u00e7as e personaliza\u00e7\u00e3o de tratamentos. Com ferramentas como aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, a IA melhorou a precis\u00e3o dos diagn\u00f3sticos, acelerou pesquisas e reduziu custos, beneficiando tanto pacientes quanto m\u00e9dicos. Essas inova\u00e7\u00f5es est\u00e3o moldando o futuro da medicina, tornando-a mais eficiente e acess\u00edvel.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":2724,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[993,982],"tags":[],"yst_prominent_words":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2723"}],"collection":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2723"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2723\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2724"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2723"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2723"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2723"},{"taxonomy":"yst_prominent_words","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/yst_prominent_words?post=2723"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Dos compostos testados, o selecionado foi escolhido por atuar sobre outros v\u00edrus com um mecanismo de penetra\u00e7\u00e3o celular semelhante. Essa importante an\u00e1lise de IA na medicina ocorreu em menos de um dia, processo que normalmente levaria meses ou at\u00e9 anos, possibilitando o desenvolvimento de um tratamento r\u00e1pido e eficaz para o v\u00edrus Ebola.<\/p>\n\n\n\n
3. An\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h3>\n\n\n\nOs modelos de Health Analytics passaram a incorporar cada vez mais as plataformas <\/strong>de aprendizado de m\u00e1quina <\/strong>e intelig\u00eancia artificial. <\/em>As healthtechs j\u00e1 <\/em>usam uma ampla gama de ferramentas que extraem automaticamente informa\u00e7\u00f5es estruturadas de volumes de dados n\u00e3o-estruturados, como o Hadoop. Utilizado pela Amazon, esse sistema permite processar, extrair, armazenar, rastrear, indexar e relatar insights<\/em> a partir de dados brutos.<\/p>\n\n\n\nEm geral, os dados de sa\u00fade e os registros m\u00e9dicos dos pacientes s\u00e3o armazenados como dados n\u00e3o estruturados, o que torna dif\u00edcil a interpreta\u00e7\u00e3o e o acesso por Big Data. A IA na medicina pode padronizar os dados m\u00e9dicos independentemente do formato, auxiliando em tarefas repetitivas, al\u00e9m de oferecer planos de tratamento r\u00e1pidos e medicamentos precisos e personalizados para os pacientes.<\/p>\n\n\n\n
4. Descoberta de novos medicamentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAlgoritmos de IA s\u00e3o capazes de identificar novas aplica\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> de drogas, rastreando seu potencial t\u00f3xico, assim como seus mecanismos de a\u00e7\u00e3o. Essa tecnologia levou \u00e0 funda\u00e7\u00e3o de uma plataforma de descoberta de medicamentos que permite identificar novos usos para drogas j\u00e1 conhecidas, compostos bioativos e ativos farmac\u00eauticos que ficavam restritos a doen\u00e7as gen\u00e9ticas raras.<\/p>\n\n\n\nA Recursion, por exemplo, construiu uma plataforma propriet\u00e1ria de descoberta de medicamentos que combina os melhores elementos da biologia e automa\u00e7\u00e3o de alto rendimento com os mais novos avan\u00e7os em IA. Hoje, a empresa \u00e9 capaz de gerar cerca de 80 terabytes de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o processados por ferramentas de IA em 1,5 milh\u00e3o de experimentos em apenas uma<\/em> semana.<\/p>\n\n\n\nAs ferramentas de ML s\u00e3o criadas para extrair insights<\/em> de conjuntos de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o muito complexos para a interpreta\u00e7\u00e3o humana, diminuindo o risco \u00e9tico de preconceito. Identificar novos usos para medicamentos conhecidos \u00e9 uma estrat\u00e9gia atraente para as grandes empresas farmac\u00eauticas, uma vez que \u00e9 mais barato reaproveitar e reposicionar medicamentos existentes do que cri\u00e1-los do zero.<\/p>\n\n\n\n5. Previs\u00e3o de doen\u00e7as renais<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA les\u00e3o renal aguda (IRA, em ingl\u00eas) pode ser dif\u00edcil de detectar pelos m\u00e9dicos, mas pode fazer os pacientes piorarem muito rapidamente e se transformar em uma doen\u00e7a fatal. Nos Estados Unidos, cerca de 11% das mortes em hospitais ocorrem por falha na identifica\u00e7\u00e3o e tratamento dos pacientes. A previs\u00e3o e o tratamento antecipado desses casos podem ter um grande impacto na redu\u00e7\u00e3o do tratamento ao longo da vida e no custo da di\u00e1lise renal.<\/p>\n\n\n\n
A DeepMind Health criou uma ferramenta de ML\/IA capaz de identificar mais de 90% dos casos de IRA aguda 48 horas antes de quaisquer outros m\u00e9todos tradicionais de tratamento.<\/p>\n\n\n\n
6. Assist\u00eancia \u00e0 equipes de emerg\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\nDurante um ataque card\u00edaco repentino, o tempo entre a chamada telef\u00f4nica e a chegada da ambul\u00e2ncia \u00e9 crucial para a sobreviv\u00eancia. Para aumentar as chances de salvamento, a equipe de apoio \u00e0 emerg\u00eancia deve ser capaz de reconhecer os sintomas de uma parada card\u00edaca para tomar as medidas adequadas. A IA pode analisar pistas verbais e n\u00e3o verbais do paciente para estabelecer um diagn\u00f3stico a dist\u00e2ncia, por meio da liga\u00e7\u00e3o telef\u00f4nica.<\/p>\n\n\n\n
A Corti, por exemplo, \u00e9 uma ferramenta de IA na medicina que auxilia equipes de emerg\u00eancia. Ao analisar a voz de quem liga, ela examina o som de fundo, investiga os dados relevantes do hist\u00f3rico m\u00e9dico do paciente e alerta a equipe de emerg\u00eancia se detectar um ataque card\u00edaco.\u00a0 A tecnologia com a qual \u00e9 equipada pode detectar a diferen\u00e7a entre ru\u00eddos de fundo, como sirenes, e pistas ou os sons de fundo do paciente.<\/p>\n\n\n\n
Como outras tecnologias de ML, a Corti n\u00e3o busca sinais espec\u00edficos, mas \u00e9 treinada ouvindo milhares de chamadas para detectar fatores que se repetem ou s\u00e3o associados. A partir desse aprendizado, a Corti aprimora seu modelo em um processo cont\u00ednuo.<\/p>\n\n\n\n
7. Diagn\u00f3stico e tratamento para o c\u00e2ncer<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA detec\u00e7\u00e3o e o cuidado precoces s\u00e3o as melhores ferramentas que os m\u00e9dicos possuem contra o c\u00e2ncer. A IA pode usar a tomografia computadorizada para rastrear tumores malignos e altera\u00e7\u00f5es em tecidos, como o pulm\u00e3o e as mamas. Em um estudo que testou a efic\u00e1cia do algoritmo, ele foi considerado ainda mais preciso do que os radiologistas na identifica\u00e7\u00e3o correta de c\u00e2ncer. Tamb\u00e9m reduziu as taxas de falsos positivos e falsos negativos.<\/p>\n\n\n\n
De forma muito mais r\u00e1pida do que qualquer outra, o algoritmo pode tamb\u00e9m ajudar a aumentar a precis\u00e3o da triagem por tomografia e reduzir o tempo de diagn\u00f3stico, agindo como um assistente para radiologistas.<\/p>\n\n\n\n
Outro uso valioso do algoritmo de IA \u00e9 na escolha do melhor tratamento, ajudando a identificar os pacientes com maior probabilidade de responder bem \u00e0 imunoterapia ou encaminhar para a quimioterapia ou radioterapia. Al\u00e9m disso, a IA pode prever o quanto um paciente pode aguentar os efeitos do tratamento, permitindo que os m\u00e9dicos possam buscar alternativas o quanto antes.<\/p>\n\n\n\n
8. Preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as futuras<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTransformar os prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos em uma ferramenta preditiva baseada em IA permite que os m\u00e9dicos sejam mais eficazes com seus fluxos de trabalho, tomada de decis\u00f5es e plano de tratamento. A PNL e a ML podem ler todo o hist\u00f3rico m\u00e9dico de um paciente em tempo real, associ\u00e1-lo a sintomas, afei\u00e7\u00f5es cr\u00f4nicas ou uma doen\u00e7a que afete outros membros da fam\u00edlia. Estas duas tecnologias podem transformar o resultado em uma ferramenta de an\u00e1lise preditiva para detectar e tratar uma doen\u00e7a antes que ela se torne fatal.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja, a IA \u00e9 capaz de prever as doen\u00e7as cr\u00f4nicas e rastrear as suas taxas de progress\u00e3o atrav\u00e9s de ML e PNL, por meio da decodifica\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados armazenados no sistema, tais como anota\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas, diagn\u00f3sticos e hist\u00f3rico de hospitaliza\u00e7\u00e3o, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n
As solu\u00e7\u00f5es preditivas de IA na sa\u00fade j\u00e1 s\u00e3o aplicadas em v\u00e1rias doen\u00e7as de alto risco, como insufici\u00eancia renal, pneumonia, insufici\u00eancia card\u00edaca, hipertens\u00e3o, c\u00e2ncer de f\u00edgado, diabetes e acidente vascular cerebral, reduzindo custos para pacientes e m\u00e9dicos, e o mais importante: com diagn\u00f3sticos precisos que podem salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n
9. Descoberta e desenvolvimento da medicina gen\u00e9tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA IA tamb\u00e9m \u00e9 usada para ajudar a descobrir e desenvolver a medicina rapidamente, com uma alta taxa de sucesso. As doen\u00e7as gen\u00e9ticas s\u00e3o favorecidas por fen\u00f3tipos moleculares alterados, como a liga\u00e7\u00e3o a prote\u00ednas. Prever essas altera\u00e7\u00f5es significa antecipar a probabilidade do surgimento de doen\u00e7as gen\u00e9ticas. Isso \u00e9 poss\u00edvel atrav\u00e9s da coleta de dados sobre todos os compostos identificados e biomarcadores relevantes para certos ensaios cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n
O sistema de IA da Deep Genomics, por exemplo, \u00e9 usado para descobrir novos m\u00e9todos para corrigir as consequ\u00eancias das muta\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas, enquanto desenvolve terapias personalizadas para as pessoas que sofrem de doen\u00e7as mendelianas raras e complexas. A medicina gen\u00e9tica associada \u00e0 IA tamb\u00e9m diminui os custos associados ao tratamento de doen\u00e7as raras.<\/p>\n\n\n\n
10. Igualdade, justi\u00e7a e \u00e9tica na sa\u00fade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA ind\u00fastria de IA\/ML tem a responsabilidade de projetar sistemas e ferramentas de sa\u00fade que garantam a justi\u00e7a e a igualdade tanto na ci\u00eancia de dados quanto nos estudos cl\u00ednicos, a fim de fornecer os resultados \u00e9ticos em sa\u00fade. Com o uso cada vez mais frequente de algoritmos de ML em v\u00e1rias \u00e1reas da medicina, o risco de parcialidade e discrimina\u00e7\u00e3o na sa\u00fade tamb\u00e9m aumenta.<\/p>\n\n\n\n
Os respons\u00e1veis pela aplica\u00e7\u00e3o de IA na sa\u00fade devem sempre garantir que os algoritmos n\u00e3o sejam apenas precisos, mas objetivos e justos. Uma vez que muitas diretrizes de ensaios cl\u00ednicos e testes de diagn\u00f3stico levam em considera\u00e7\u00e3o a ra\u00e7a e etnia de um paciente, o debate \u00e9tico em torno da tecnologia \u00e9 importante.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, a sele\u00e7\u00e3o de determinados fatores \u00e9 baseada em evid\u00eancias? Os dados de ra\u00e7a e etnia t\u00eam probabilidade de resolver ou aumentar as desigualdades universais em sa\u00fade?<\/p>\n\n\n\n
O conjunto de m\u00e9todos de ML permite aos computadores aprenderem a partir dos dados que processam. Isso significa que, em princ\u00edpio, o aprendizado de m\u00e1quina pode fornecer previs\u00f5es imparciais com base na an\u00e1lise dos dados subjacentes.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja: a \u00e9tica na tecnologia depende dos humanos que a desenvolvem. Os algoritmos de IA e ML podem ser educados para diminuir ou remover preconceitos, promovendo a transpar\u00eancia e diversidade de dados e reduzir as desigualdades na sa\u00fade que t\u00eam base em ra\u00e7a, etnia ou g\u00eanero.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nO futuro da IA na transforma\u00e7\u00e3o da sa\u00fade<\/strong><\/h2>\n\n\n\nCom a Transforma\u00e7\u00e3o Digital, a sa\u00fade passou por uma acelerada digitaliza\u00e7\u00e3o nos \u00faltimos tempos. O n\u00famero de healthtechs<\/em> e startups<\/em> que desenvolvem inova\u00e7\u00f5es relacionadas ao sistema de sa\u00fade e bem-estar tem aumentado no Brasil e no mundo: a chamada \u201csa\u00fade digital\u201d oferece cada vez mais solu\u00e7\u00f5es capazes de aprimorar ou reinventar processos no atendimento, no diagn\u00f3stico e no tratamento de doen\u00e7as.<\/p>\n\n\n\nA intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 transformando a maneira como interagimos, consumimos informa\u00e7\u00f5es e obtemos bens e servi\u00e7os em todos os setores. Na \u00e1rea da sa\u00fade, a IA j\u00e1 est\u00e1 mudando a experi\u00eancia do paciente, como os m\u00e9dicos praticam a medicina e como a ind\u00fastria farmac\u00eautica opera. Tudo indica que essa jornada apenas come\u00e7ou.<\/p>\n\n\n\n
Sua empresa busca inova\u00e7\u00e3o no desenvolvimento de softwares personalizados<\/strong><\/a> na \u00e1rea de sa\u00fade? A UDS \u00e9 parceira da ONG global M\u00e9dicos Sem Fronteiras e especialista no desenvolvimento de app e mobile web. Conhe\u00e7a nossas solu\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> e marque uma consultoria agora mesmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 revolucionando a sa\u00fade, com aplica\u00e7\u00f5es que incluem an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas, descoberta de medicamentos, previs\u00e3o de doen\u00e7as e personaliza\u00e7\u00e3o de tratamentos. Com ferramentas como aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, a IA melhorou a precis\u00e3o dos diagn\u00f3sticos, acelerou pesquisas e reduziu custos, beneficiando tanto pacientes quanto m\u00e9dicos. Essas inova\u00e7\u00f5es est\u00e3o moldando o futuro da medicina, tornando-a mais eficiente e acess\u00edvel.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":2724,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[993,982],"tags":[],"yst_prominent_words":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2723"}],"collection":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2723"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2723\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2724"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2723"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2723"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2723"},{"taxonomy":"yst_prominent_words","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/yst_prominent_words?post=2723"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Em geral, os dados de sa\u00fade e os registros m\u00e9dicos dos pacientes s\u00e3o armazenados como dados n\u00e3o estruturados, o que torna dif\u00edcil a interpreta\u00e7\u00e3o e o acesso por Big Data. A IA na medicina pode padronizar os dados m\u00e9dicos independentemente do formato, auxiliando em tarefas repetitivas, al\u00e9m de oferecer planos de tratamento r\u00e1pidos e medicamentos precisos e personalizados para os pacientes.<\/p>\n\n\n\n
4. Descoberta de novos medicamentos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAlgoritmos de IA s\u00e3o capazes de identificar novas aplica\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> de drogas, rastreando seu potencial t\u00f3xico, assim como seus mecanismos de a\u00e7\u00e3o. Essa tecnologia levou \u00e0 funda\u00e7\u00e3o de uma plataforma de descoberta de medicamentos que permite identificar novos usos para drogas j\u00e1 conhecidas, compostos bioativos e ativos farmac\u00eauticos que ficavam restritos a doen\u00e7as gen\u00e9ticas raras.<\/p>\n\n\n\nA Recursion, por exemplo, construiu uma plataforma propriet\u00e1ria de descoberta de medicamentos que combina os melhores elementos da biologia e automa\u00e7\u00e3o de alto rendimento com os mais novos avan\u00e7os em IA. Hoje, a empresa \u00e9 capaz de gerar cerca de 80 terabytes de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o processados por ferramentas de IA em 1,5 milh\u00e3o de experimentos em apenas uma<\/em> semana.<\/p>\n\n\n\nAs ferramentas de ML s\u00e3o criadas para extrair insights<\/em> de conjuntos de dados biol\u00f3gicos que s\u00e3o muito complexos para a interpreta\u00e7\u00e3o humana, diminuindo o risco \u00e9tico de preconceito. Identificar novos usos para medicamentos conhecidos \u00e9 uma estrat\u00e9gia atraente para as grandes empresas farmac\u00eauticas, uma vez que \u00e9 mais barato reaproveitar e reposicionar medicamentos existentes do que cri\u00e1-los do zero.<\/p>\n\n\n\n5. Previs\u00e3o de doen\u00e7as renais<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA les\u00e3o renal aguda (IRA, em ingl\u00eas) pode ser dif\u00edcil de detectar pelos m\u00e9dicos, mas pode fazer os pacientes piorarem muito rapidamente e se transformar em uma doen\u00e7a fatal. Nos Estados Unidos, cerca de 11% das mortes em hospitais ocorrem por falha na identifica\u00e7\u00e3o e tratamento dos pacientes. A previs\u00e3o e o tratamento antecipado desses casos podem ter um grande impacto na redu\u00e7\u00e3o do tratamento ao longo da vida e no custo da di\u00e1lise renal.<\/p>\n\n\n\n
A DeepMind Health criou uma ferramenta de ML\/IA capaz de identificar mais de 90% dos casos de IRA aguda 48 horas antes de quaisquer outros m\u00e9todos tradicionais de tratamento.<\/p>\n\n\n\n
6. Assist\u00eancia \u00e0 equipes de emerg\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\nDurante um ataque card\u00edaco repentino, o tempo entre a chamada telef\u00f4nica e a chegada da ambul\u00e2ncia \u00e9 crucial para a sobreviv\u00eancia. Para aumentar as chances de salvamento, a equipe de apoio \u00e0 emerg\u00eancia deve ser capaz de reconhecer os sintomas de uma parada card\u00edaca para tomar as medidas adequadas. A IA pode analisar pistas verbais e n\u00e3o verbais do paciente para estabelecer um diagn\u00f3stico a dist\u00e2ncia, por meio da liga\u00e7\u00e3o telef\u00f4nica.<\/p>\n\n\n\n
A Corti, por exemplo, \u00e9 uma ferramenta de IA na medicina que auxilia equipes de emerg\u00eancia. Ao analisar a voz de quem liga, ela examina o som de fundo, investiga os dados relevantes do hist\u00f3rico m\u00e9dico do paciente e alerta a equipe de emerg\u00eancia se detectar um ataque card\u00edaco.\u00a0 A tecnologia com a qual \u00e9 equipada pode detectar a diferen\u00e7a entre ru\u00eddos de fundo, como sirenes, e pistas ou os sons de fundo do paciente.<\/p>\n\n\n\n
Como outras tecnologias de ML, a Corti n\u00e3o busca sinais espec\u00edficos, mas \u00e9 treinada ouvindo milhares de chamadas para detectar fatores que se repetem ou s\u00e3o associados. A partir desse aprendizado, a Corti aprimora seu modelo em um processo cont\u00ednuo.<\/p>\n\n\n\n
7. Diagn\u00f3stico e tratamento para o c\u00e2ncer<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA detec\u00e7\u00e3o e o cuidado precoces s\u00e3o as melhores ferramentas que os m\u00e9dicos possuem contra o c\u00e2ncer. A IA pode usar a tomografia computadorizada para rastrear tumores malignos e altera\u00e7\u00f5es em tecidos, como o pulm\u00e3o e as mamas. Em um estudo que testou a efic\u00e1cia do algoritmo, ele foi considerado ainda mais preciso do que os radiologistas na identifica\u00e7\u00e3o correta de c\u00e2ncer. Tamb\u00e9m reduziu as taxas de falsos positivos e falsos negativos.<\/p>\n\n\n\n
De forma muito mais r\u00e1pida do que qualquer outra, o algoritmo pode tamb\u00e9m ajudar a aumentar a precis\u00e3o da triagem por tomografia e reduzir o tempo de diagn\u00f3stico, agindo como um assistente para radiologistas.<\/p>\n\n\n\n
Outro uso valioso do algoritmo de IA \u00e9 na escolha do melhor tratamento, ajudando a identificar os pacientes com maior probabilidade de responder bem \u00e0 imunoterapia ou encaminhar para a quimioterapia ou radioterapia. Al\u00e9m disso, a IA pode prever o quanto um paciente pode aguentar os efeitos do tratamento, permitindo que os m\u00e9dicos possam buscar alternativas o quanto antes.<\/p>\n\n\n\n
8. Preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as futuras<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTransformar os prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos em uma ferramenta preditiva baseada em IA permite que os m\u00e9dicos sejam mais eficazes com seus fluxos de trabalho, tomada de decis\u00f5es e plano de tratamento. A PNL e a ML podem ler todo o hist\u00f3rico m\u00e9dico de um paciente em tempo real, associ\u00e1-lo a sintomas, afei\u00e7\u00f5es cr\u00f4nicas ou uma doen\u00e7a que afete outros membros da fam\u00edlia. Estas duas tecnologias podem transformar o resultado em uma ferramenta de an\u00e1lise preditiva para detectar e tratar uma doen\u00e7a antes que ela se torne fatal.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja, a IA \u00e9 capaz de prever as doen\u00e7as cr\u00f4nicas e rastrear as suas taxas de progress\u00e3o atrav\u00e9s de ML e PNL, por meio da decodifica\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados armazenados no sistema, tais como anota\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas, diagn\u00f3sticos e hist\u00f3rico de hospitaliza\u00e7\u00e3o, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n
As solu\u00e7\u00f5es preditivas de IA na sa\u00fade j\u00e1 s\u00e3o aplicadas em v\u00e1rias doen\u00e7as de alto risco, como insufici\u00eancia renal, pneumonia, insufici\u00eancia card\u00edaca, hipertens\u00e3o, c\u00e2ncer de f\u00edgado, diabetes e acidente vascular cerebral, reduzindo custos para pacientes e m\u00e9dicos, e o mais importante: com diagn\u00f3sticos precisos que podem salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n
9. Descoberta e desenvolvimento da medicina gen\u00e9tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA IA tamb\u00e9m \u00e9 usada para ajudar a descobrir e desenvolver a medicina rapidamente, com uma alta taxa de sucesso. As doen\u00e7as gen\u00e9ticas s\u00e3o favorecidas por fen\u00f3tipos moleculares alterados, como a liga\u00e7\u00e3o a prote\u00ednas. Prever essas altera\u00e7\u00f5es significa antecipar a probabilidade do surgimento de doen\u00e7as gen\u00e9ticas. Isso \u00e9 poss\u00edvel atrav\u00e9s da coleta de dados sobre todos os compostos identificados e biomarcadores relevantes para certos ensaios cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n
O sistema de IA da Deep Genomics, por exemplo, \u00e9 usado para descobrir novos m\u00e9todos para corrigir as consequ\u00eancias das muta\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas, enquanto desenvolve terapias personalizadas para as pessoas que sofrem de doen\u00e7as mendelianas raras e complexas. A medicina gen\u00e9tica associada \u00e0 IA tamb\u00e9m diminui os custos associados ao tratamento de doen\u00e7as raras.<\/p>\n\n\n\n
10. Igualdade, justi\u00e7a e \u00e9tica na sa\u00fade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA ind\u00fastria de IA\/ML tem a responsabilidade de projetar sistemas e ferramentas de sa\u00fade que garantam a justi\u00e7a e a igualdade tanto na ci\u00eancia de dados quanto nos estudos cl\u00ednicos, a fim de fornecer os resultados \u00e9ticos em sa\u00fade. Com o uso cada vez mais frequente de algoritmos de ML em v\u00e1rias \u00e1reas da medicina, o risco de parcialidade e discrimina\u00e7\u00e3o na sa\u00fade tamb\u00e9m aumenta.<\/p>\n\n\n\n
Os respons\u00e1veis pela aplica\u00e7\u00e3o de IA na sa\u00fade devem sempre garantir que os algoritmos n\u00e3o sejam apenas precisos, mas objetivos e justos. Uma vez que muitas diretrizes de ensaios cl\u00ednicos e testes de diagn\u00f3stico levam em considera\u00e7\u00e3o a ra\u00e7a e etnia de um paciente, o debate \u00e9tico em torno da tecnologia \u00e9 importante.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, a sele\u00e7\u00e3o de determinados fatores \u00e9 baseada em evid\u00eancias? Os dados de ra\u00e7a e etnia t\u00eam probabilidade de resolver ou aumentar as desigualdades universais em sa\u00fade?<\/p>\n\n\n\n
O conjunto de m\u00e9todos de ML permite aos computadores aprenderem a partir dos dados que processam. Isso significa que, em princ\u00edpio, o aprendizado de m\u00e1quina pode fornecer previs\u00f5es imparciais com base na an\u00e1lise dos dados subjacentes.<\/p>\n\n\n\n
Ou seja: a \u00e9tica na tecnologia depende dos humanos que a desenvolvem. Os algoritmos de IA e ML podem ser educados para diminuir ou remover preconceitos, promovendo a transpar\u00eancia e diversidade de dados e reduzir as desigualdades na sa\u00fade que t\u00eam base em ra\u00e7a, etnia ou g\u00eanero.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nO futuro da IA na transforma\u00e7\u00e3o da sa\u00fade<\/strong><\/h2>\n\n\n\nCom a Transforma\u00e7\u00e3o Digital, a sa\u00fade passou por uma acelerada digitaliza\u00e7\u00e3o nos \u00faltimos tempos. O n\u00famero de healthtechs<\/em> e startups<\/em> que desenvolvem inova\u00e7\u00f5es relacionadas ao sistema de sa\u00fade e bem-estar tem aumentado no Brasil e no mundo: a chamada \u201csa\u00fade digital\u201d oferece cada vez mais solu\u00e7\u00f5es capazes de aprimorar ou reinventar processos no atendimento, no diagn\u00f3stico e no tratamento de doen\u00e7as.<\/p>\n\n\n\nA intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 transformando a maneira como interagimos, consumimos informa\u00e7\u00f5es e obtemos bens e servi\u00e7os em todos os setores. Na \u00e1rea da sa\u00fade, a IA j\u00e1 est\u00e1 mudando a experi\u00eancia do paciente, como os m\u00e9dicos praticam a medicina e como a ind\u00fastria farmac\u00eautica opera. Tudo indica que essa jornada apenas come\u00e7ou.<\/p>\n\n\n\n
Sua empresa busca inova\u00e7\u00e3o no desenvolvimento de softwares personalizados<\/strong><\/a> na \u00e1rea de sa\u00fade? A UDS \u00e9 parceira da ONG global M\u00e9dicos Sem Fronteiras e especialista no desenvolvimento de app e mobile web. Conhe\u00e7a nossas solu\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> e marque uma consultoria agora mesmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 revolucionando a sa\u00fade, com aplica\u00e7\u00f5es que incluem an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas, descoberta de medicamentos, previs\u00e3o de doen\u00e7as e personaliza\u00e7\u00e3o de tratamentos. Com ferramentas como aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, a IA melhorou a precis\u00e3o dos diagn\u00f3sticos, acelerou pesquisas e reduziu custos, beneficiando tanto pacientes quanto m\u00e9dicos. Essas inova\u00e7\u00f5es est\u00e3o moldando o futuro da medicina, tornando-a mais eficiente e acess\u00edvel.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":2724,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[993,982],"tags":[],"yst_prominent_words":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2723"}],"collection":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2723"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2723\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2724"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2723"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2723"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2723"},{"taxonomy":"yst_prominent_words","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/yst_prominent_words?post=2723"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Identificar novos usos para medicamentos conhecidos \u00e9 uma estrat\u00e9gia atraente para as grandes empresas farmac\u00eauticas, uma vez que \u00e9 mais barato reaproveitar e reposicionar medicamentos existentes do que cri\u00e1-los do zero.<\/p>\n\n\n\n A les\u00e3o renal aguda (IRA, em ingl\u00eas) pode ser dif\u00edcil de detectar pelos m\u00e9dicos, mas pode fazer os pacientes piorarem muito rapidamente e se transformar em uma doen\u00e7a fatal. Nos Estados Unidos, cerca de 11% das mortes em hospitais ocorrem por falha na identifica\u00e7\u00e3o e tratamento dos pacientes. 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Ao analisar a voz de quem liga, ela examina o som de fundo, investiga os dados relevantes do hist\u00f3rico m\u00e9dico do paciente e alerta a equipe de emerg\u00eancia se detectar um ataque card\u00edaco.\u00a0 A tecnologia com a qual \u00e9 equipada pode detectar a diferen\u00e7a entre ru\u00eddos de fundo, como sirenes, e pistas ou os sons de fundo do paciente.<\/p>\n\n\n\n Como outras tecnologias de ML, a Corti n\u00e3o busca sinais espec\u00edficos, mas \u00e9 treinada ouvindo milhares de chamadas para detectar fatores que se repetem ou s\u00e3o associados. A partir desse aprendizado, a Corti aprimora seu modelo em um processo cont\u00ednuo.<\/p>\n\n\n\n A detec\u00e7\u00e3o e o cuidado precoces s\u00e3o as melhores ferramentas que os m\u00e9dicos possuem contra o c\u00e2ncer. A IA pode usar a tomografia computadorizada para rastrear tumores malignos e altera\u00e7\u00f5es em tecidos, como o pulm\u00e3o e as mamas. Em um estudo que testou a efic\u00e1cia do algoritmo, ele foi considerado ainda mais preciso do que os radiologistas na identifica\u00e7\u00e3o correta de c\u00e2ncer. Tamb\u00e9m reduziu as taxas de falsos positivos e falsos negativos.<\/p>\n\n\n\n De forma muito mais r\u00e1pida do que qualquer outra, o algoritmo pode tamb\u00e9m ajudar a aumentar a precis\u00e3o da triagem por tomografia e reduzir o tempo de diagn\u00f3stico, agindo como um assistente para radiologistas.<\/p>\n\n\n\n Outro uso valioso do algoritmo de IA \u00e9 na escolha do melhor tratamento, ajudando a identificar os pacientes com maior probabilidade de responder bem \u00e0 imunoterapia ou encaminhar para a quimioterapia ou radioterapia. Al\u00e9m disso, a IA pode prever o quanto um paciente pode aguentar os efeitos do tratamento, permitindo que os m\u00e9dicos possam buscar alternativas o quanto antes.<\/p>\n\n\n\n Transformar os prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos em uma ferramenta preditiva baseada em IA permite que os m\u00e9dicos sejam mais eficazes com seus fluxos de trabalho, tomada de decis\u00f5es e plano de tratamento. A PNL e a ML podem ler todo o hist\u00f3rico m\u00e9dico de um paciente em tempo real, associ\u00e1-lo a sintomas, afei\u00e7\u00f5es cr\u00f4nicas ou uma doen\u00e7a que afete outros membros da fam\u00edlia. Estas duas tecnologias podem transformar o resultado em uma ferramenta de an\u00e1lise preditiva para detectar e tratar uma doen\u00e7a antes que ela se torne fatal.<\/p>\n\n\n\n Ou seja, a IA \u00e9 capaz de prever as doen\u00e7as cr\u00f4nicas e rastrear as suas taxas de progress\u00e3o atrav\u00e9s de ML e PNL, por meio da decodifica\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados armazenados no sistema, tais como anota\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas, diagn\u00f3sticos e hist\u00f3rico de hospitaliza\u00e7\u00e3o, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n As solu\u00e7\u00f5es preditivas de IA na sa\u00fade j\u00e1 s\u00e3o aplicadas em v\u00e1rias doen\u00e7as de alto risco, como insufici\u00eancia renal, pneumonia, insufici\u00eancia card\u00edaca, hipertens\u00e3o, c\u00e2ncer de f\u00edgado, diabetes e acidente vascular cerebral, reduzindo custos para pacientes e m\u00e9dicos, e o mais importante: com diagn\u00f3sticos precisos que podem salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n A IA tamb\u00e9m \u00e9 usada para ajudar a descobrir e desenvolver a medicina rapidamente, com uma alta taxa de sucesso. As doen\u00e7as gen\u00e9ticas s\u00e3o favorecidas por fen\u00f3tipos moleculares alterados, como a liga\u00e7\u00e3o a prote\u00ednas. Prever essas altera\u00e7\u00f5es significa antecipar a probabilidade do surgimento de doen\u00e7as gen\u00e9ticas. Isso \u00e9 poss\u00edvel atrav\u00e9s da coleta de dados sobre todos os compostos identificados e biomarcadores relevantes para certos ensaios cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n O sistema de IA da Deep Genomics, por exemplo, \u00e9 usado para descobrir novos m\u00e9todos para corrigir as consequ\u00eancias das muta\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas, enquanto desenvolve terapias personalizadas para as pessoas que sofrem de doen\u00e7as mendelianas raras e complexas. A medicina gen\u00e9tica associada \u00e0 IA tamb\u00e9m diminui os custos associados ao tratamento de doen\u00e7as raras.<\/p>\n\n\n\n A ind\u00fastria de IA\/ML tem a responsabilidade de projetar sistemas e ferramentas de sa\u00fade que garantam a justi\u00e7a e a igualdade tanto na ci\u00eancia de dados quanto nos estudos cl\u00ednicos, a fim de fornecer os resultados \u00e9ticos em sa\u00fade. Com o uso cada vez mais frequente de algoritmos de ML em v\u00e1rias \u00e1reas da medicina, o risco de parcialidade e discrimina\u00e7\u00e3o na sa\u00fade tamb\u00e9m aumenta.<\/p>\n\n\n\n Os respons\u00e1veis pela aplica\u00e7\u00e3o de IA na sa\u00fade devem sempre garantir que os algoritmos n\u00e3o sejam apenas precisos, mas objetivos e justos. Uma vez que muitas diretrizes de ensaios cl\u00ednicos e testes de diagn\u00f3stico levam em considera\u00e7\u00e3o a ra\u00e7a e etnia de um paciente, o debate \u00e9tico em torno da tecnologia \u00e9 importante.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, a sele\u00e7\u00e3o de determinados fatores \u00e9 baseada em evid\u00eancias? Os dados de ra\u00e7a e etnia t\u00eam probabilidade de resolver ou aumentar as desigualdades universais em sa\u00fade?<\/p>\n\n\n\n O conjunto de m\u00e9todos de ML permite aos computadores aprenderem a partir dos dados que processam. Isso significa que, em princ\u00edpio, o aprendizado de m\u00e1quina pode fornecer previs\u00f5es imparciais com base na an\u00e1lise dos dados subjacentes.<\/p>\n\n\n\n Ou seja: a \u00e9tica na tecnologia depende dos humanos que a desenvolvem. Os algoritmos de IA e ML podem ser educados para diminuir ou remover preconceitos, promovendo a transpar\u00eancia e diversidade de dados e reduzir as desigualdades na sa\u00fade que t\u00eam base em ra\u00e7a, etnia ou g\u00eanero.<\/p>\n\n\n\n Com a Transforma\u00e7\u00e3o Digital, a sa\u00fade passou por uma acelerada digitaliza\u00e7\u00e3o nos \u00faltimos tempos. O n\u00famero de healthtechs<\/em> e startups<\/em> que desenvolvem inova\u00e7\u00f5es relacionadas ao sistema de sa\u00fade e bem-estar tem aumentado no Brasil e no mundo: a chamada \u201csa\u00fade digital\u201d oferece cada vez mais solu\u00e7\u00f5es capazes de aprimorar ou reinventar processos no atendimento, no diagn\u00f3stico e no tratamento de doen\u00e7as.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 transformando a maneira como interagimos, consumimos informa\u00e7\u00f5es e obtemos bens e servi\u00e7os em todos os setores. Na \u00e1rea da sa\u00fade, a IA j\u00e1 est\u00e1 mudando a experi\u00eancia do paciente, como os m\u00e9dicos praticam a medicina e como a ind\u00fastria farmac\u00eautica opera. Tudo indica que essa jornada apenas come\u00e7ou.<\/p>\n\n\n\n Sua empresa busca inova\u00e7\u00e3o no desenvolvimento de softwares personalizados<\/strong><\/a> na \u00e1rea de sa\u00fade? A UDS \u00e9 parceira da ONG global M\u00e9dicos Sem Fronteiras e especialista no desenvolvimento de app e mobile web. Conhe\u00e7a nossas solu\u00e7\u00f5es<\/a><\/strong> e marque uma consultoria agora mesmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 revolucionando a sa\u00fade, com aplica\u00e7\u00f5es que incluem an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas, descoberta de medicamentos, previs\u00e3o de doen\u00e7as e personaliza\u00e7\u00e3o de tratamentos. 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Previs\u00e3o de doen\u00e7as renais<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
6. Assist\u00eancia \u00e0 equipes de emerg\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
7. Diagn\u00f3stico e tratamento para o c\u00e2ncer<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
8. Preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as futuras<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
9. Descoberta e desenvolvimento da medicina gen\u00e9tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
10. Igualdade, justi\u00e7a e \u00e9tica na sa\u00fade<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nO futuro da IA na transforma\u00e7\u00e3o da sa\u00fade<\/strong><\/h2>\n\n\n\n