Arquivo da tag: inteligência artificial

Entenda como a Inteligência Artificial pode ajudar a cuidar da saúde

Ensinar computadores a diferenciar alterações em exames de imagem pode aumentar a precisão de diagnósticos. Segundo Greg Corrado, a Inteligência Artificial (IA) é aliada para identificar alterações e doenças porque, “às vezes, a máquina vai ver coisas que os seres humanos não conseguem”. Ele é cientista pesquisador do Google e participou da plenária sobre Como a Inteligência Artificial Vai Mudar Seu Jeito de Cuidar da Saúde durante a última edição do Congresso Nacional de Hospitais Privados, o Conahp 2021.

Outra vantagem é que, com a tecnologia de IA usada em larga escala, é possível reduzir os custos além de atingir mais pessoas. “A gente acredita que esses sistemas podem colaborar com as pessoas, da mesma forma que pessoas colaboram entre si”, afirma.

COMO FUNCIONA?

Com a capacidade de visão de computadores, as máquinas conseguem encontrar elementos em imagens, categorizar e até descrevê-las. Assim, é possível fazer também a leitura de imagens médicas, servindo de auxílio em diagnósticos.

O cientista cita como exemplo uma parceria do Google na Índia, onde havia poucos médicos disponíveis para fazer testes de fundo de olho, para detectar complicações da diabetes. A empresa pensou, então, em uma alternativa que usasse IA para que as máquinas fizessem uma triagem, identificando os casos mais claros de alterações.

Mais de 130 mil fotos foram tiradas e enviadas a médicos e os profissionais identificaram qual o nível de diabetes na retina em cada uma das imagens. Com essa avaliação dos médicos, os dados foram usados pelas máquinas, para ensiná-las a reproduzir o comportamento dos profissionais. “Como as máquinas conseguem imitar, elas conseguem capturar parte da perícia dos médicos para identificar se aquela retina está saudável ou não”, explica Greg. Assim, foram criados sistemas de computador com sensibilidade para estarem bem próximos do diagnóstico dos médicos treinados.

Um exemplo que surpreendeu os pesquisadores foi que, ao olhar as fotos da retina, a máquina conseguia ser treinada para saber qual a idade do paciente e qual a pressão sanguínea sistólica. “Isso demonstra que, às vezes, temos biomarcadores que estão presentes nos dados que já temos em nossas mãos, mas estão invisíveis para nós, seres humanos”, conta o cientista do Google.

Segundo ele, essa mesma tecnologia de reconhecimento pode ser utilizada para exames de diagnóstico de câncer de mama, câncer do cólon, câncer de próstata, para avaliação e exames de tuberculose e para outros tipos de doenças.

Greg Corrado ressalta que toda essa tecnologia não deve substituir o papel do médico. “Queremos deixar bem claro que estamos oferecendo ferramentas para ajudar os pacientes a compreender ‘será que é algo que eu tenho que prestar mais atenção ou não’ e com aquela informação verificar o que o médico vai recomendar”.

Inteligência artificial, machine learning e robotização de processos: a tríade que está revolucionando a saúde

A tecnologia está conduzindo uma revolução no cuidado e na experiência do paciente nos hospitais. A inteligência artificial, o machine learning (aprendizado de máquina) e a robotização de processos estão presentes desde a elaboração de escalas de trabalho até a análise de imagens que ajudam equipes médicas a traçarem diagnósticos mais precisos e de forma mais rápida.

Em entrevista ao blog Saúde da Saúde, o gerente de Tecnologia da Informação do Hospital Moinhos de Vento, Vitor Ferreira, explica as tecnologias que já estão em funcionamento na instituição e as apostas para o futuro. 

“Eu creio que vivemos um momento em que teremos um conjunto de avanços tecnológicos, envolvendo conectividade, capacidade analítica, Big Data e uma evolução em todos os tipos de dispositivos, que irão transformar muito rapidamente os processos de todas as áreas”, afirma.

Quais recursos de inteligência artificial já são usados no Moinhos de Vento? 

Vitor Ferreira: Inteligência artificial pressupõe uma tecnologia que seja capaz de emular o raciocínio humano. Temos um aplicativo para gestão de escalas de trabalho, com a empresa StarGrid, que atende à esta definição. Também utilizamos a inteligência artificial para o reconhecimento de imagens médicas, com uma startup inglesa, a Brainomix, cujo algoritmo permite o reconhecimento imediato dos padrões de AVC, sendo um excelente apoio para a tomada de decisão médica. 

Como funciona? 

Vitor Ferreira: O algoritmo entra em ação assim que a imagem é obtida e já retorna em poucos segundos um relatório de apoio indicando a porcentagem de células mortas na imagem. Algo que antes dependia de uma ação humana com um delay até de horas. Este tempo rápido de resposta auxilia muito na melhor conduta terapêutica. É um grande apoio para os médicos.

Em quais outras especialidades pretendem usar esse recurso futuramente?

Vitor Ferreira: Atualmente, estamos usando para neurologia, mas a ideia é expandir para outros modelos de diagnóstico por imagem, como cardiologia, tórax, etc. 

Na área de robotização de processo, o que já está em uso? 

Vitor Ferreira: Estamos neste momento fazendo uma prova de conceito com a empresa Overmind, onde toda a verificação de elegibilidade dos nossos pacientes da emergência é feito por robôs, com algoritmos programados para entrar no site das operadoras e verificar se o cliente está elegível para o atendimento. Isso é feito em segundos, o que agiliza o atendimento.

E como o machine learning está presente nos processos do hospital? 

Vitor Ferreira: Temos iniciativas com machine learning como a Memed, de prescrição médica, e o Zero Glosa. A Memed é um módulo de apoio ao médico no momento da prescrição, que oferece bulário, apoio técnico e interações medicamentosas em tempo real, deixando a prescrição mais segura. Também oferece serviços para o paciente, com um aplicativo onde o usuário pode verificar o preço do medicamento prescrito nas farmácias mais próximas.

O Zero Glosa é um sistema de apoio ao faturamento hospitalar, que agiliza os recursos de glosa. Glosa médica é o termo que se refere ao não pagamento, por parte dos planos de saúde, de valores referentes a atendimentos, medicamentos, materiais ou equipamentos que não estejam em acordo com as regras negociadas. Por exemplo, se o convênio estabelece que o paciente só pode usar duas fraldas por dia, e ele usa três, o convênio não irá pagar a terceira, ela será glosada.

O HMV tem alguma outra iniciativa em estudo para uso de tecnologias no atendimento de pacientes? 

Vitor Ferreira: Estamos sempre de olho em oportunidades com novas tecnologias, e temos um especial interesse com startups. Estas que lhe citei ou já estão operando ou estão em provas de conceito, mas temos vários alvos surgindo a cada dia. Estamos estruturando o Centro de Inovação do Hospital Moinhos de Vento, cuja principal atribuição será formular políticas e acordos de relacionamento com startups. 

Startups de quais áreas? 

Vitor Ferreira: Nós procuramos não fechar um escopo. Toda e qualquer tecnologia com potencial para agregar efetividade ao processo hospitalar será considerada. Tudo o que puder ser um apoio para nossos médicos, e com benefício real para os pacientes, será criteriosamente analisado e, quando pertinente, incorporado. Nascem novas propostas a cada dia, e sempre seremos receptivos às boas ideias. Hoje temos, como lhe citei, a questão dos algoritmos de interpretação de imagens médicas, como um foco de interesse. Também acompanhamos muito de perto as oportunidades oferecidas para robotização de processos e o desenvolvimento de dispositivos médicos inteligentes.

Quais são as tendências para o hospital do futuro? 

Vitor Ferreira: Eu creio que vivemos um momento em que teremos um conjunto de avanços tecnológicos, envolvendo conectividade (5G), capacidade analítica, Big Data e uma evolução em todos os tipos de dispositivos (internet das coisas ou IoTs), que irão transformar muito rapidamente os processos de todas as áreas. Creio que toda a polêmica, por exemplo, envolvendo a Telemedicina e o atendimento médico remoto, será superada muito em breve, estabelecendo novos paradigmas de tempo e atendimento. Não creio em tecnologias que venham para substituir os profissionais, mas sim que sirvam para empoderá-los a tomar melhores decisões. 

E quais áreas têm tecnologias mais avançadas para otimizar os processos?

Vitor Ferreira: Acho que em algumas áreas este avanço já é latente. Por exemplo, nas áreas de imagem, assim como nos balcões e estruturas de atendimento, cada vez mais apoiadas por dispositivos e assistentes virtuais. O usuário será cada vez mais intransigente com situações demoradas e que não agreguem valor ao desfecho. O usuário é inteligente, e sabe quando está perdendo tempo com processos burros. A saída para este dilema é a incorporação de tecnologias resolutivas e ágeis. Os grandes hospitais, normalmente muito burocráticos, terão que adaptar-se aos novos padrões de satisfação de uma era digital, onde todos enxergam no seu smartphone uma ferramenta de interação social, ou irão sucumbir para novos players que atuam em nichos cada vez mais específicos.

Hospital do futuro: como o avanço da tecnologia está revolucionando a saúde

Avanços tecnológicos como a inteligência artificial e machine learning têm um grande potencial para revolucionar a saúde. Alguns deles já chegaram aos hospitais e ajudam no dia a dia das equipes médicas e na relação com o paciente, melhorando os processos e dando mais rapidez e precisão aos diagnósticos.

O Hospital Israelita Albert Einstein é uma das instituições que já adotou a inteligência artificial no suporte para decisões clínicas e na otimização do atendimento, entre outras ações. “Somente as organizações que dominarem estas tecnologias poderão apresentar um diferencial em termos de redução de riscos aos pacientes, queda de custo, diminuição da variabilidade da prática e absorção do volume de novos conhecimentos que está sendo gerado no setor”, afirma Sidney Klajner, presidente da Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein.

Confira a entrevista completa de Klajner ao Saúde da Saúde: 

Quais tecnologias de inteligência artificial o Einstein já utiliza para melhorar os processos de saúde no hospital?

Sidney Klajner: De maneira resumida, podemos dizer que usamos inteligência artificial para sistemas de suporte à decisão clínica, automatização dos processos internos, processamento de linguagem natural para dados de prontuário eletrônico, facilitando a relação médico-paciente e o dia a dia do médico, assim como inteligência para reconhecimento de imagens, tanto para o auxílio quanto para a automação do diagnóstico. Inclusive, temos grandes projetos de parceria pública para inteligência artificial em imagens médicas. 

De que forma essa tecnologia tem sido usada para otimizar o atendimento aos pacientes – no tratamento, diagnóstico e prevenção?

Sidney Klajner: Temos soluções que ajudam a prever a possibilidade de um paciente no setor de emergência precisar de um leito de internação com base nas informações do histórico de saúde do paciente e informações coletadas no momento da passagem dele na triagem. Com isso, conseguimos otimizar o tempo de internação, encaminhando o paciente para o quarto mais adequado para o tipo de atendimento que ele precisará. 

Temos também soluções que cruzam informações de diversas fontes e alertam, caso o paciente precise ser submetido a um protocolo específico de cuidados. Além de serem capazes de prever qual a possibilidade de um paciente precisar de uma reinternação se ele tiver alta.

Estamos construindo ainda um projeto de otimização de sala cirúrgica. Cada cirurgião tem um tempo médio de cirurgia e pacientes com determinadas características. A partir do momento em que é realizada a análise de todos os dados pela inteligência digital (do paciente, dos insumos usados na cirurgia, do tipo do procedimento) é possível prever o tempo necessário de sala para esta cirurgia, podendo disponibilizar, na sequência, para outra cirurgia. A previsão é que a gente consiga gerar de três a quatro cirurgias a mais por dia com o mesmo ambiente de salas cirúrgicas.

Estas soluções acabam sendo otimizadas automaticamente à medida que eles acertam ou erram determinada condição. São soluções que permitem ao hospital trabalhar de maneira mais otimizada e, para o paciente, reduz o risco no processo de cuidados. Com estas soluções também estamos apurando reduções de custo em toda cadeia, quer seja por um tempo de internação menor, quer seja pela redução de pedidos de exames e cuidados não necessários, ou ainda porque determinada condição é identificada e tratada antes de ser agravada.

Há dados que apontam o impacto do uso destas tecnologias nos desfechos clínicos e também na rotina dos hospitais?

Sidney Klajner: Atualmente, podemos dizer que temos indícios de benefícios em grandes áreas assistenciais no hospital e também nas áreas executivas operacionais, que se beneficiam dos chamados dashboards ou analytics para gestão do negócio. No projeto que ajuda a prever a possibilidade de internação de um paciente que passa no Pronto Atendimento, por exemplo, conseguimos uma assertividade de 94%. Isso ocorre por meio da inteligência artificial que analisa o volume de dados que temos do histórico do paciente, estado de saúde, tipos de medicamentos que usa, idade e o exame solicitado no momento da triagem. 

Com isso, caso haja a necessidade de internação, do momento em que o médico pede o primeiro exame na triagem, nosso centro de comando já reserva o leito indicado para o diagnóstico deste paciente. E o tempo de espera do momento em que a internação é pedida até chegar ao quarto diminuiu em 1h30. Isso faz com que seja otimizada a operação do hospital, gerando virtualmente mais leitos. 

Para o futuro, quais as apostas do Einstein e o que já está em estudo no campo da inteligência artificial e de outras tecnologias mais avançadas?

Os projetos futuros no Einstein estão avançando para a área de processamento de dados não estruturados, principalmente o processo de imagem, laudos, dados de genética e notas clínicas. Também estamos avançando fortemente na capacidade de processamento em tempo real de dados relacionados a sinais vitais e construindo modelos capazes de prever deterioração clínica. Ainda na linha de processamento em tempo real, os novos equipamentos de engenharia clínica começam a ser dotados de capacidade para apoiar o uso destes equipamentos pelos profissionais de saúde tanto na execução quanto na correção de procedimentos cirúrgicos.

Quais tendências a instituição enxerga para o hospital do futuro?

Acredito que no setor as decisões ainda continuarão sendo tomadas por profissionais de saúde por um bom tempo, mas estas decisões serão cada vez mais aperfeiçoadas com o uso de novas tecnologias, tais como modelos preditivos IoT, machine learning etc. O conjunto destas tecnologias, incluindo as de inteligência artificial, terão um papel decisivo no setor de saúde e somente as organizações que dominarem estas tecnologias poderão apresentar um diferencial em termos de redução de risco aos pacientes, queda de custo, diminuição da variabilidade da prática e absorção do volume de novos conhecimentos que está sendo gerado no setor.