Inteligência Artificial

Cinco maneiras que a IA pode melhorar a Medicina

Em algumas áreas, a inteligência artificial pode detectar doenças tão bem quanto os médicos humanos. Mas não é a única maneira pela qual a IA pode realmente fazer a diferença no setor de saúde.

A inteligência artificial poderia corresponder às habilidades de um médico no diagnóstico? Um software poderia superar as habilidades dos médicos sobrecarregados de trabalho das nações? Um estudo concluiu que poderia; mas como sempre, a realidade talvez seja um pouco mais complicada.

O relatório publicado na Lancet Digital Health conduziu uma meta-análise – um estudo de estudos sobre a comparação entre médicos e sistemas de IA ao diagnosticar condições específicas.

Após revisar 82 estudos, o relatório concluiu: “Nossa revisão constatou que o desempenho diagnóstico dos modelos de aprendizado profundo é equivalente ao dos profissionais de saúde”. Um zero para as máquinas? Talvez ainda não.

Comparando médicos e algoritmos de aprendizado profundo os testaram na mesma amostra de dados ou tiveram seus resultados validados por um organismo externo. Da mesma forma, observou que “relatórios ruins” tornavam problemática a determinação da precisão diagnóstica dos envolvidos.

O nível geral de diagnóstico de uma doença por uma IA foi fixado em 87% para AIs e 86,4% para profissionais de saúde. Devemos ir em frente e demitir alguns documentos e instalar Hal em suas salas de consultoria?

É interessante que os resultados dos estudos de homem e máquina estejam tão intimamente ligados: as IAs estão replicando os sucessos e fracassos dos médicos cujos dados de treinamento eles usaram, talvez? Também vale a pena observar as limitações do que a IA está sendo solicitada a fazer no campo da medicina. Quase exclusivamente, está sendo solicitado a leitura de imagens pictóricas – ultra-som, raio-X, tomografia computadorizada e além.

As AIs estão lá para identificar as condições frequentemente identificáveis ​​- uma fratura, uma massa, alterações na retina. Ter critérios claramente definidos para uma doença facilita a aprendizagem de IAs e médicos estagiários.

Mas as varreduras raramente são tão simples. Os raios X são frequentemente devolvidos aos médicos com ‘possível evidência da condição X’ ou ‘poderia ser a doença Y, se isso se encaixa no quadro clínico’.

As varreduras nunca são interpretadas sozinhas: são analisadas juntamente com resultados de sangue, dados históricos, prescrições de médicos e admissões hospitalares anteriores, cartas de referência, anotando a história do paciente e, em seguida, novamente, o que a enfermeira disse antes de irem para o hospital. pausa para o almoço e qualquer número de outras fontes de informação.

A interpretação de uma varredura sozinha

Da mesma forma, há um ditado na medicina que ‘você não trata o raio X, trata o paciente’. Os médicos lhe dirão que viram exames de pessoas que acham que apresentariam grande dor ou incapacidade, que estão se saindo bem sem a ajuda da comunidade médica; da mesma forma, eles terão visto exames que mostram apenas doenças ou lesões menores, nas quais o paciente está com muito mais dor do que seria esperado do que está na tela.

A interpretação das verificações é útil, mas é apenas parte da imagem – sentar-se com um paciente fornecerá muito mais informações. Também existe outro ditado na medicina: ‘ouça atentamente o paciente, e eles lhe dirão o diagnóstico’ – isto é, se você conversar o suficiente com o paciente, não precisará necessariamente solicitar uma bateria de exames e exames. testes em primeiro lugar.

No entanto, ter uma IA capaz de ler 800 exames – facilmente identificáveis ​​ou não – antes de um radiologista tomar o café da manhã facilita a vida do médico: se uma AI puder separar aqueles que precisam de uma biópsia daqueles que precisam de tranquilidade, poupará os médicos muita espera por aí.

Pode levar dias para que os resultados de uma varredura cheguem ao médico que gerencia os cuidados com o paciente, o que significa um atraso até que algumas decisões clínicas possam ser tomadas. AIs ajudariam a aliviar esses problemas.

Mas por que os médicos humanos demoram tanto mais para fazer uma varredura do que as IAs? Não é uma questão de competência – geralmente é uma questão de pessoal. Simplesmente, não há pessoal suficiente que possa fazer a varredura (a escassez de pessoal no setor de saúde é significativa e prejudicial devido a vários fatores, além de orçamentos restritos).

E embora as empresas de IA que usam conjuntos de dados do NHS possam oferecer acesso gratuito ou de baixo custo aos produtos resultantes, é difícil imaginar que as AIs de diagnóstico bem-sucedidas não acabem prejudicando o orçamento a longo prazo.

Embora o relatório possa ter apontado as inúmeras falhas em muitas das pesquisas que analisam quão bem humanos e máquinas se comparam na precisão do diagnóstico, eu ficaria surpreso se você pudesse encontrar um médico que não vê a IA em grande escala no futuro. A idéia – e atraente – é que, ao executar tarefas como a interpretação de exames, as IAs liberam mais tempo para os médicos passarem com seus pacientes.

Os médicos, no Reino Unido, adorariam passar mais tempo com seus pacientes – é apenas que as demandas impostas a eles são tão vastas, mesmo quando os encargos das digitalizações de leitura (ou a espera de que elas sejam relatadas etc.) são removidos , ainda há muito mais trabalho a ser feito.

Com isso em mente, aqui estão minhas sugestões para IAs que realmente podem fazer a diferença no serviço de saúde:

Monitoramento de prescrição

Dependendo de quais estatísticas você usa, uma pequena porcentagem de todas as prescrições escritas conterá um erro. Às vezes, esse erro não faz diferença para o paciente, às vezes pode causar-lhe sérios danos.

Dado que muitos prontuários hospitalares de medicamentos estão escritos no papel, você pode ver onde os erros podem surgir talvez a enfermeira que lê uma receita rabiscada veja um U como 0 na quantidade de medicamentos, talvez um declínio repentino na função dos órgãos torne o medicamento inadequado , talvez um médico no final do turno de 12 horas não note uma interação droga-droga.

Com uma IA multifuncional que pode analisar o conteúdo de uma prescrição quanto a possíveis erros, estude os resultados dos testes para verificar se há alterações que possam afetar quais medicamentos são adequados, estude fontes externas de dados, como casas de repouso e consultórios médicos, para obter informações úteis.

Quando as prescrições repetidas podem ter cumprido seu objetivo, deviam ser interrompidas e reconciliar medicamentos quando o paciente sai do hospital, simplesmente não apenas facilitaria a vida dos pacientes, mas também poderia salvar algumas dessas vidas.

Encontrar os perdidos para acompanhamento

‘Perdido para acompanhar’ – uma frase que significa que uma pessoa que deveria ter tido uma consulta repetida com um médico nunca teve. Existem várias razões pelas quais esse pode ser o caso – o paciente pode ter se mudado de casa e não recebeu sua carta de consulta ou o médico esqueceu de devolvê-lo – mas em todos os casos, isso significa que alguém que deveria ter sido visto não foi.

Uma IA que pudesse identificar onde as consultas que deveriam ter acontecido não acontecesse e corrigir a causa – encontrar o novo endereço do paciente, lembrar o médico de sua supervisão – poderia garantir que mais pessoas estivessem recebendo o tratamento certo.

Acabando com os DNAs

Em uma nota relacionada, os DNAs – abreviação de ‘não compareceu’ – são a desgraça da vida profissional de muitos médicos. Quando os pacientes marcam uma consulta e não comparecem, isso desperdiça uma consulta que poderia ter sido direcionada a alguém em necessidade. Enquanto muitas cirurgias dependem de mensagens de texto para lembrar os pacientes da data e hora de sua consulta, uma IA mais sofisticada pode reduzir ainda mais a falta de comparecimento.

Ao consultar as redes sociais, o calendário, o rastreador de saúde e outros dados de uma pessoa, ele pode descobrir quem corre o risco de perder um compromisso e solicitar que ela cancele ou remarque.

Desenvolvendo uma secretária virtual

Não há nada como um bom contato visual para ajudar a estabelecer um bom relacionamento médico-paciente – e em muitas consultas, não há nada como um bom contato visual, porque o médico está curvado sobre o teclado, digitando freneticamente o que o paciente está dizendo em seu prontuário eletrônico.

Parece um pouco impessoal, na melhor das hipóteses, rude na pior. Pesquisadores e empresas estão trabalhando para criar IAs que possam extrair informações úteis de uma consulta médico-paciente e inseri-las diretamente no prontuário enquanto os dois têm uma conversa muito mais humana. Se tivesse gravado o médico falando sobre a organização de um teste ou referência, se a IA pudesse fazer a reserva, seria o secretário virtual dos sonhos dos médicos.

Encontrar os suprimentos perdidos

Há sempre uma coisa em uma ala que está faltando. A impressora pode estar vazia, faltam vacutainers ou todas as garrafas de hemocultura desapareceram – e não há nada na despensa. Enfermeiras e médicos então embarcam em um passeio mágico e misterioso pelo hospital, caçando suprimentos esquivos, negociando com uma irmã algumas peças de reposição até o próximo lote chegar.

Uma IA que possa prever inteligentemente a demanda por suprimentos médicos, fazer pedidos de substituições antes do tempo, ou pelo menos dizer qual ala tem os recursos mais abundantes, poderia realmente economizar um pouco de trabalho braçal – sem mencionar acelerar o tratamento.

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