A Inteligência Artificial na saúde consiste no uso de tecnologias que aprendem com dados para apoiar decisões clínicas e de gestão, como formular hipóteses diagnósticas, reconhecer padrões em imagens médicas e prever riscos de pacientes. Em outras palavras, trata-se de uma área multidisciplinar que reproduz, de forma computacional, parte da maneira como humanos aprendem e executam tarefas.
A Inteligência Artificial (IA) é um conceito cada vez mais difundido no mundo, embora ainda pouco compreendido. De fato, ainda estamos longe da realidade de certos filmes de ficção científica, em que máquinas pensam e agem como seres humanos plenos, ou até além das capacidades humanas.
Na verdade, a IA representa uma área multidisciplinar baseada no desenvolvimento de tecnologias que, em seu princípio, guardam semelhança com a forma como os humanos aprendem e executam tarefas. Entre essas tarefas estão, por exemplo, distinguir ou nomear pessoas e objetos, dirigir um veículo, reconhecer padrões em imagens e formular hipóteses diagnósticas.
O que é machine learning?
O machine learning, ou aprendizado de máquina, é um dos ramos da IA. Nesse caso, algoritmos são programados para analisar dados e, com isso, passam a constituir modelos computacionais, por vezes sofisticados, utilizados para as mais variadas finalidades. Em geral, quanto mais dados qualificados, maior a acurácia das predições e das ações derivadas.
Exemplos de aplicações do machine learning permeiam nossa vida no século XXI. Entre eles estão os carros autônomos, assistentes pessoais como a Siri (Apple), recomendações de séries na Netflix e recomendações de conteúdos nas redes sociais.
Na área da saúde, suas aplicações também são relevantes. Além disso, cada vez mais tendem a mudar o paradigma da assistência e da gestão de saúde.
Quais são as três grandes áreas da Inteligência Artificial na saúde?
De modo geral, o machine learning com foco em saúde pode ser dividido em três grandes áreas: predição a partir de dados estruturados, análise de imagens médicas e análise de linguagem natural. Cada uma atende a finalidades distintas dentro do ecossistema clínico e de gestão.
A seguir, veja como cada uma delas funciona:
- Predição/classificação a partir de dados estruturados: é a modalidade mais comum na saúde. Nesse caso, são utilizados dados tabulares para alimentar algoritmos de classificação ou de predição;
- Análise de imagens médicas: sobretudo no segmento da medicina diagnóstica, este ramo se dedica a analisar padrões em imagens, por exemplo tomografia computadorizada, ressonância magnética e fotografias de lesões de pele. O objetivo é reconhecer padrões que possam predizer certos diagnósticos;
- Análise de linguagem natural: o ramo de NLP (Natural Language Processing, ou processamento de linguagem natural) aplicado à saúde trata do processamento de voz e texto. Esses dados são produzidos da forma como humanos tipicamente lidam com esse tipo de informação, ou seja, não se tratam de dados estruturados. É uma das áreas mais desafiadoras do machine learning, sobretudo em sua aplicação médica. Isso ocorre porque a disponibilidade de dados sensíveis e de qualidade, bem como a complexidade de seu processamento, agregam desafios adicionais à área. No entanto, ela permanece bastante promissora.
O machine learning na saúde organiza-se, portanto, em torno de dados estruturados, imagens e linguagem natural, cada qual com aplicações próprias.
Como a Lean Saúde aplica a Inteligência Artificial na saúde?
Aqui na Lean Saúde, trabalhamos com machine learning a partir de dados estruturados, com o intuito de construir ferramentas preditivas eficazes e úteis ao ecossistema de saúde. Por isso, a análise preditiva torna-se um recurso central para antecipar eventos clínicos e apoiar decisões.
Esse mesmo princípio também se estende a outras frentes da operação em saúde. Na gestão de pacientes internados, por exemplo, modelos preditivos auxiliam no acompanhamento do tempo de permanência e na gestão de leitos. Da mesma forma, a tecnologia pode apoiar a pré-autorização de procedimentos de alta complexidade, reduzindo entraves operacionais.
A Inteligência Artificial na saúde, portanto, atua tanto na predição de riscos quanto na otimização da gestão assistencial.
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