O estado atual do setor de saúde e como a IA pode se transformar

Imagino um mundo em que a IA nos fará trabalhar de forma mais produtiva, viver mais e ter energia mais limpa. –Fei-Fei Li, Professor de Ciência da Computação na Universidade de Stanford


A inteligência artificial tem o potencial de melhorar todos os aspectos de nossas vidas e nos ajudar a transformar os cuidados de saúde. Vamos ver como a assistência médica é praticada hoje e como a IA a está transformando.

Saúde implica manter a saúde de um indivíduo até a marca ou melhorá-la. Abrange lesões tão pequenas quanto cortes de papel no câncer de sangue.

Os cuidados de saúde podem ser divididos em três categorias, a saber:.

  • Cura
  • Preventivo
  • Preditivo

Podemos usar a enorme quantidade de dados produzidos todos os dias para encontrar uma melhor cura para uma doença, encontrar novos medicamentos e até prever a probabilidade de uma doença muito antes que quaisquer sintomas relacionados a ela sejam observados..

Problemas no setor de saúde

Os problemas do setor de saúde podem ser divididos em duas grandes categorias. Uma categoria do problema surge das questões sociopolíticas e financeiras, enquanto a outra surge dos desafios tecnológicos da indústria. Questões como escassez de leitos, escassez de profissionais de saúde e médicos não qualificados pertencem à primeira categoria. A segunda categoria contém questões como pesquisa lenta, erros humanos na análise de dados e falta de transparência de dados entre as organizações.

Vamos nos concentrar apenas nos desafios tecnológicos desta postagem.

IA para melhorar os cuidados de saúde

Inteligência artificial

A inteligência artificial oferece uma incrível oportunidade de transformar o mundo de uma maneira enorme. Foi chamado como a nova eletricidade por Andrew Ng. Tem o potencial de afetar a vida de todas as pessoas de maneira significativa, assim como a eletricidade.

Na área da saúde, a IA pode ajudar a melhorar cada etapa do ecossistema. Desde a previsão da doença até a descoberta de um novo medicamento e a modificação de todos os novos genes.

Vamos ver o que o potencial reserva para o futuro.

Ecossistema AI-Healthcare

Imagine um cenário em que um casal está prestes a se casar. Um sistema de IA pode verificar a compatibilidade de seus genes para descobrir se existe algum risco para a criança ou algum gene que possa resultar em uma complicação na vida normal da criança. Esse sistema pode ajudar a descobrir as medidas corretas que podem ser tomadas antes e depois do nascimento do bebê.

Suponha que o sistema identifique um problema com um gene em particular; poderíamos alterar esse gene para remover seu efeito prejudicial. A IA também pode ajudar a descobrir o medicamento certo que pode ajudar a manter o problema sob controle, mesmo depois que a criança nascer..

A criança nasceu saudável e agora é adolescente; ela está usando um rastreador de saúde como o Fitbit, que monitora todos os sinais vitais, como batimentos cardíacos, medidas tomadas em um dia e calorias queimadas em um dia. Essas leituras são usadas por seu assistente de IA para falar sobre as mudanças que ela precisa fazer em sua rotina para continuar seu estilo de vida saudável.

Infelizmente, um dia ela está em uma emergência e está sendo levada para o hospital. Sua leitura Fitbit poderia ser enviada aos paramédicos para tomar decisões antes mesmo de chegarem ao seu lugar. O sistema de IA pode dizer os possíveis problemas dos quais ela pode estar sofrendo, como parada cardíaca, etc..

A amostra de sangue coletada na estrada pode ser facilmente analisada por um sistema de visão computacional para fazer o diagnóstico preliminar. Atualmente, a maior parte do diagnóstico é feita manualmente por um especialista, examinando o microscópio e estudando as células..

Após sua alta do hospital, os dados anteriores analisados ​​pelo sistema de IA preverão a probabilidade de sua readmissão no hospital e sugerirão as medidas apropriadas para evitá-lo. Isso pode ser feito através de lembretes constantes de seguir a dose do medicamento. Também podem ser preparados medicamentos inteligentes que enviam um sinal quando ele é tomado pelo paciente para realmente tornar as coisas automáticas.

Com o aumento da idade, seu assistente de IA coletará continuamente os dados para prever a saúde e tomará medidas preventivas apropriadas para manter sua saúde no melhor nível possível.

Esses dados importantes ao longo da vida serão utilizados pelo sistema para melhorar a si próprio e melhorar as coisas a partir do próximo instante.

IA em ação

Diagnóstico digital usando o Computer Vision

Atualmente, muitos diagnósticos exigem que um profissional treinado analise amostras de sangue, saliva, tecidos, sêmen etc. sob um microscópio. Isso consome muito tempo e é propenso a erros. Existem máquinas dedicadas para diferentes testes, mas é possível uma solução mais barata usando a IA.

Os diagnósticos digitais usam a tecnologia de visão computacional para analisar imagens dessas amostras e, em seguida, aplicam algoritmos como ANN e CNN para descobrir a forma do tamanho e o movimento das células. Esses dados são usados ​​como recursos para treinar um modelo de aprendizado de máquina para encontrar os problemas que o paciente pode ter.

Tecnologia semelhante também está sendo usada para analisar raios-X e tomografias computadorizadas. As redes neurais convolucionais são muito boas na análise de imagens. Eles usam filtros para encontrar recursos da imagem, o que não é possível usando as técnicas normais de engenharia de recursos.

Prevendo a disseminação de surtos de vírus

Vários modelos de aprendizado de máquina foram usados ​​para prever a propagação de vírus e outras doenças infecciosas. Dados de mídia social de plataformas como Facebook, Twitter etc. são usados ​​para ajustar modelos de regressão para prever áreas de próximos surtos.

Otimização do fluxo de pacientes

Podemos usar dados como o número de pacientes por hora que visitam o hospital, as condições climáticas atuais e os ferimentos comuns para prever o número de pacientes que podem chegar ao hospital em um determinado dia. Essa inteligência é útil para os centros médicos otimizarem seus suprimentos e estarem melhor preparados para emergências.

 Médicos Pessoais

Os avanços no processamento de linguagem natural tornaram possível criar chatbots mais inteligentes para ajudar os pacientes a qualquer hora do dia. Um usuário pode simplesmente digitar os sintomas comuns que está enfrentando, e seu chatbot lhe dirá se deve consultar um médico ou não. O assistente também pode marcar uma consulta com o médico automaticamente com base na urgência da situação.

A PNL ajuda a encontrar a “intenção” do usuário da frase que ele digitou. Técnicas como stemming e lematização, remoção de palavras de parada são usadas para pré-processar os dados. Esses dados pré-processados ​​são então alimentados em modelos como LSTM para descobrir a intenção da pessoa e, em seguida, encontrar uma resposta a ela..

Monitoramento 24 × 7

Quando um paciente está sob observação, médicos e enfermeiros precisam fazer visitas regulares para acompanhar os sinais vitais do paciente. Isso leva muito tempo e também leva a emergências devido aos intervalos entre as visitas. Os sistemas de IA agora são capazes de rastrear esses dados o tempo todo e prever se algo de errado vai acontecer. Alertas oportunos gerados por esses sistemas estão ajudando a economizar tempo e vidas.

A previsão de séries temporais é um dos métodos usados ​​em um sistema, pois os dados recebidos são um fluxo de valores com o tempo. Redes neurais recorrentes também podem ser usadas para analisar dados, pois as RNNs são boas em prever valores futuros com base nos valores passados ​​em um fluxo.

Desafios

O ecossistema de AI-Healthcare descrito acima, embora muito idealista, já está acontecendo atualmente, mas não está tão conectado quanto deveria. Aqui estão alguns dos desafios que a indústria atual enfrenta.

  • A IoT da assistência médica não é muito fácil de implementar. Os dados vivem em silos; um Fitbit não pode se comunicar com o sistema hospitalar; a patologia digital não pode se comunicar com o outro sistema no hospital. Se os registros de saúde do paciente pertencem a um hospital diferente, esses dados não podem ser coletados pelo novo hospital como atualmente, os dados são mantidos por cada organização em particular.
  • Não existem padrões para o processamento, armazenamento, privacidade e compartilhamento dos dados de assistência médica. Toda organização segue os padrões estabelecidos por sua equipe ou fornecedor de TI. Tudo isso dificulta o compartilhamento dos dados entre as organizações e os sistemas. São necessárias políticas de nível nacional e internacional para unir esse ecossistema.

Ética em Saúde

A ética é uma das peças mais importantes dos quebra-cabeças quando falamos de IA na área da saúde. Deixo para o leitor pensar nos seguintes cenários e perceber o quão complexo pode ficar quando temos máquinas inteligentes tomando decisões por nós.

  • Quem possui seus dados? O Registro Eletrônico de Saúde (EHR) que seu hospital pertence a você, mas você deve ter permissão para se apropriar dele? E se você tivesse uma doença muito rara e seus dados tivessem uma importância primordial, a sociedade deveria poder usar os dados mesmo que você não os queira?
  • Suponha que o sistema de IA descubra que é muito provável que você tenha um tipo de câncer incurável. Gostaria de aprender sobre isso? Pense no impacto emocional que isso pode ter sobre a pessoa.
  • E se as previsões feitas pela IA estivessem erradas. Quem deve ser responsável por isso, é o desenvolvedor que o codificou ou as organizações que criaram o sistema ou os dados que foram usados ​​para criar o sistema em primeiro lugar?

A IA na área da saúde tem um enorme potencial se pudermos resolver alguns dos problemas mencionados acima. Vimos enormes avanços na área, e a maioria das coisas descritas neste artigo não é tão fictícia quanto parece.

TAG:

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
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