Inteligência Artificial Saúde

Da visão à realidade: a ascensão da Inteligência Artificial no setor saúde

Foi um ano marcante para a Inteligência Artificial. O que antes era a reserva da ficção científica, agora está se tornando uma parte intrínseca de nossa vida cotidiana.

Mais significativamente, também foi um ano em que a IA na área da saúde criou raízes para uma transformação mais radical.

A IA e o aprendizado de máquina vêm revolucionando silenciosamente o setor de saúde há anos, oferecendo de tudo, desde cirurgia robótica e análise de imagens 3D a biossensores de inteligência que permitem que diagnósticos e tratamentos sejam gerenciados remotamente.

Mas, embora a pandemia COVID-19 tenha sido devastadora, ela também catalisou desenvolvimentos tecnológicos e conscientização sobre a IA de saúde. Somente no primeiro trimestre de 2020, quase US $ 1 bilhão foi investido em start-ups de saúde com foco em IA e uma projeção recente mostra que a indústria global cresce a uma taxa de 44% até 2026.

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Os usos potenciais da Inteligência Artificial no setor de saúde são vastos e, como resultado, a tecnologia está ganhando impulso rapidamente com os investidores. Com suas aplicações que vão desde prevenção e diagnóstico de doenças até tratamento agudo e gerenciamento de doenças de longo prazo, a indústria está atingindo um ponto crítico em 2020 e a IA está finalmente se tornando popular.

Ainda assim, parece que apenas arranhamos a superfície; e como qualquer revolução testemunhada em tempo real, as possibilidades são aparentemente ilimitadas. Para os provedores de saúde e organizações associadas, continua sendo um verdadeiro desafio transformar a visão em realidade. Para passar do teste para o uso regular e para mudar a experiência do paciente de maneira mais fundamental, as organizações que desejam se envolver com a IA devem abordar o problema de forma estratégica.

A ‘arte’ em Inteligência Artificial

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A tecnologia por trás da Inteligência Artificial está evoluindo a uma velocidade vertiginosa, mas o verdadeiro teste de uma organização é como ela pode controlar e implementar essa tecnologia para seus próprios fins. A pressão da pandemia sem dúvida acelerou as inovações, mas antes de olharmos como elas podem ser colocadas em prática, é útil considerar o que a IA realmente é – e como ela se parece em um ambiente de saúde.

Em seu núcleo, a IA é o aprendizado de máquina, que é composto de três nós cognitivos: visão computacional, processamento de linguagem natural e inferência de dados. A visão computacional é os “olhos” da IA, pois é capaz de reconhecer padrões visuais, objetos, cenas e atividades em imagens digitais com muito mais rapidez em humanos.

O processamento de linguagem natural refere-se à tecnologia que reconhece e compreende a linguagem falada. A inferência de dados estruturados é a tecnologia que usa dados, na maioria das vezes numéricos, para resolver problemas. Vimos desenvolvimentos empolgantes para a saúde em todos os três em 2020.

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Considere o processamento de linguagem natural, que ficou sob os holofotes durante a pandemia, uma vez que os profissionais de saúde foram forçados a mover as operações online. A indústria de ‘telessaúde’ cresceu exponencialmente porque permitiu que os provedores automatizassem e agilizassem os serviços básicos a fim de liberar recursos para lidar com a crise. Na França, por exemplo, as consultas para telemedicina aumentaram de 10.000 para surpreendentes 500.000 por semana durante o pico inicial da pandemia.

Desenvolvimentos recentes em IA mostram que “telessaúde” pode ser mais do que uma plataforma de consulta. Uma startup, a Vocalis Health, está explorando o uso de dados de voz como biomarcador para a progressão da doença. Por meio da IA, a tecnologia pode detectar sinais de hipertensão pulmonar em segmentos específicos da fala, que podem ser gravados em um smartphone. Esforços semelhantes estão sendo focados em aplicativos de triagem COVID-19 baseados em voz e também no uso de dados para rastrear condições neurológicas como a doença de Parkinson. O potencial para isso é significativo e promete elevar a telessaúde a um nível totalmente novo.

O projeto indescritível

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A Inteligência Artificial é um campo vasto com muitas aplicações potenciais. Não há um projeto único e à prova de idiotas para sua implementação, portanto, as organizações de saúde que buscam aproveitar seu potencial devem fazer escolhas que se encaixem em suas capacidades financeiras e técnicas.

A primeira pergunta-chave que os provedores devem se fazer antes de embarcar em sua jornada de IA é: temos a capacidade de desenvolver esses recursos internamente? Ter os recursos internos, dados proprietários e capital para desenvolver soluções de IA internamente traz benefícios óbvios em termos de controle, mas as empresas precisarão decidir por si mesmas se isso é realista, dados seus objetivos e cronograma.

Em seguida, devemos considerar parcerias ou aquisições? Mesmo com os melhores recursos e capacidades internas, as parcerias podem aumentar rapidamente o desenvolvimento e a implantação de sistemas e ferramentas de IA. Os investimentos em start-ups de IA ou aquisições de empresas menores também podem dar a uma organização acesso rápido às fases de desenvolvimento e fornecer mais experiência e recursos.

O fator comum

Sabemos que a IA pode transformar muitos aspectos da saúde; e, como vimos este ano, está evoluindo rapidamente em escala global. No entanto, os profissionais de saúde envolvidos com IA enfrentam desafios específicos, especialmente ao implementá-la.

Dados são a razão de ser da IA: sem um fornecimento contínuo de dados, a tecnologia de IA simplesmente não poderia ter alcançado o que tem até agora. No entanto, também pode ser um incômodo para organizações que estão lutando com o desafio de “dados sujos”, que ainda não estão padronizados e permanecem díspares.

Protocolos de privacidade e requisitos de segurança apresentam barreiras adicionais ao progresso, mas como dizem respeito à proteção dos direitos do paciente, essas são colinas que devem ser escaladas. O consentimento para o uso dos dados dos pacientes e a necessidade de abordar o viés percebido nos algoritmos são questões éticas adicionais, das quais todas as organizações devem ser cautelosas.

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A necessidade é a mãe da invenção, o que explica em parte por que tanto terreno foi feito este ano. No entanto, o modelo de negócios de saúde poderia fazer mais para incentivar a inovação. Embora haja uma ampla gama de participantes da indústria neste setor, empresas de tecnologia maiores são conhecidas por atrair talentos de empresas iniciantes, que também enfrentam dificuldades para expandir seus produtos sem parcerias.

Esses desafios são certamente reais, mas de forma alguma intransponíveis. Embora o sucesso de se envolver com IA dependa de uma preparação cuidadosa, é uma inovação que não vale apenas a pena perseguir, mas que será parte integrante da história da saúde nos próximos anos. Como tal, as organizações precisam priorizar as iniciativas de IA e planejar a implementação. Basicamente, isso significa garantir que a liderança esteja a bordo e que o talento certo seja apoiado.

Muitas organizações em toda a cadeia de saúde já estão profundamente envolvidas em sua jornada de transformação digital. Enquanto alguns deles terão estratégias de IA bem desenvolvidas em jogo, outros não. É importante ter em mente que o caminho para a saúde habilitada para IA é longo, o que torna a estratégia para transformar a visão em realidade a chave para uma jornada de sucesso.

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No geral, as abordagens podem variar e dependerão da especialização e do subsetor. Mas o que coloca a saúde à frente de outras indústrias é o reconhecimento universal do poder da IA ​​e do aprendizado de máquina, e a escala absoluta – de start-ups a empresas multinacionais – envolvidas.

O panorama médico de amanhã provavelmente parecerá muito diferente, mas cabe às organizações de saúde em todas as áreas direcionar seu próprio caminho em um futuro definido pela Inteligência Artificial.

Fonte: Health Europa

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