15 de agosto de 2021
COMO a IA VAI TRANSFORMAR a SAÚDE? COMO A IA TRANSFORMARÁ A SAÚDE, July 25
Video: https://bit.ly/3BH5uXq
É janeiro de 2026. Você acorda. Seu assistente digital de saúde leva trinta segundos para executar um diagnóstico completo de seu corpo, implantando dezenas de sensores que capturam gigabytes de dados. Ele informa que, com base nas últimas 48 horas, você pode estar pegando uma gripe.
Quão próximos estamos dessa visão?
Inteligência artificial (IA) é a capacidade de uma máquina de usar sua própria inteligência para analisar dados, aprender padrões e usá-la para prever resultados futuros. É como ensinar matemática básica a uma máquina e observá-la eventualmente aprender cálculo.
Então, o que isso significa para a saúde?
É imaginar uma IA que aprenderá suas preferências, antecipará suas necessidades e comportamentos, monitorará sua saúde e ajudará você a resolver problemas em apoio à sua saúde.
Mas para que a IA produza resultados confiáveis, ela precisa de dados para aprender e de um algoritmo com o qual trabalhar.
Em um blog anterior, Be the CEO of Your Own Health , falamos sobre como a medicina diagnóstica está sendo trazida dos consultórios médicos para o nosso dia a dia por meio de monitoramento contínuo. Esses são os dados de que precisamos.
Agora cabe à sua IA médica usar esses dados e mudar a medicina de retrospectiva, reativa e genérica … para prospectiva, proativa e personalizada.
Hoje, vamos explorar o papel da IA no futuro da saúde, concentrando-nos em duas áreas:
(1) Medicina de precisão e personalizada
(2) Procedimentos médicos
Vamos mergulhar …
(Este blog foi escrito por Peter Diamandis, MD e Felicia Hsu, MD)
PRECISÃO E MEDICINA PERSONALIZADA
Hoje, ir ao médico é mais para cuidar do doente do que para cuidar da saúde . É reativo, não proativo. Normalmente, você só procura ou obtém ajuda médica * depois * de ficar doente.
Os avanços na medicina diagnóstica são essenciais para converter os cuidados médicos em cuidados de saúde reais – em outras palavras, usar a tecnologia para mantê-lo no pico de saúde.
Vejamos como a IA está desempenhando um papel na medicina de precisão e personalizada de cinco maneiras:
(1) Como a IA usa os dados de wearables e sensores de monitoramento de saúde? AI se encaixa perfeitamente com wearables de monitoramento de saúde. Considere o Oura Ring , um dos anéis de bem-estar mais promissores. O Rockefeller Neuroscience Institute fez parceria com Oura para desenvolver um modelo baseado em IA para identificar indivíduos antes que se tornem contagiosos com a gripe. E os resultados de seu primeiro estudo foram promissores. Com seus LEDs infravermelhos, acelerômetros, giroscópios e sensores de temperatura corporal, o Oura Ring foi capaz de detectar sintomas COVID-19 comuns três dias antes com 90% de precisão .
O Oura Ring também fez parceria com vários aplicativos, como WILD.AI , que ajuda as mulheres a otimizar o treinamento de elite de acordo com seu ciclo menstrual. O WILD importa dados de sono e frequência cardíaca em repouso do Oura para ajudar os atletas a treinar, abastecer e se recuperar com base em suas métricas corporais personalizadas.
(2) Como a IA melhora os diagnósticos no local de atendimento, como os ultrassons? A Exo desenvolveu um dispositivo que combina ultrassom e IA para imagens aprimoradas em pacientes. Ele não usa apenas novos sensores e nanotecnologias para visualizar qualquer parte do corpo – órgãos e vasculatura – e traduz em uma imagem 3D. Ele usa um novo algoritmo de fotografia computacional para realizar orientações procedimentais em tempo real .
Em outras palavras, ajuda os médicos a usar o ultrassom em tempo real para analisar os achados clínicos. Esses tipos de diagnóstico aumentarão o alcance da medicina, tornando as técnicas anteriormente baseadas em habilidades mais acessíveis a um usuário menos treinado.
(3) A IA pode tornar a análise de imagens médicas mais eficiente e precisa? Qure.ai é uma das startups mais avançadas implantando algoritmos alimentados por IA para imagens médicas. Eles têm algoritmos especializados para raios-x, tomografias e ressonâncias magnéticas: as três modalidades de imagem mais comuns usadas em hospitais. Seus produtos apresentam detecção totalmente automatizada e visualização 3D. E seus algoritmos são incrivelmente precisos .
Um estudo envolvendo 1,2 milhão de raios-x e seus relatórios radiológicos correspondentes testou o sistema Qure.ai e confirmou sua precisão. Da mesma forma, seu algoritmo de TC de crânio foi usado para triagem de sangramentos cerebrais, fraturas e monitoramento da progressão de lesão cerebral traumática.
(4) Como a IA pode melhorar o diagnóstico e o tratamento do câncer? Como um médico distingue entre os diferentes estágios do câncer e se deve fazer cirurgia ou quimioterapia? Eles fazem uma biópsia do tecido canceroso, observam o volume de uma gota de tecido em um microscópio e fazem um diagnóstico. O PathAI auxilia patologistas a fazer diagnósticos rápidos e precisos para cada paciente, todas as vezes.
Recentemente, eles produziram uma ferramenta que analisa automaticamente imagens de slides de câncer de mama corados com HER2 para monitorar a resposta da doença durante novos tratamentos para câncer de mama. Modelos de aprendizado de máquina foram treinados para prever fenótipos moleculares de tumor para câncer de pele, estômago, mama e pulmão. Um fenótipo tumoral é uma maneira de descobrir todas as características de um tumor cancerígeno para sabermos exatamente qual medicamento será mais eficaz. É um medicamento preciso e personalizado.
(5) E se pudéssemos amplificar a taxa de descoberta de drogas com IA? Insilico Medicine é uma plataforma baseada em IA que ajuda a identificar novos alvos de drogas, testar rapidamente candidatos a drogas e produzir aqueles ideais para desenvolvimento posterior. Seu “mecanismo de descoberta de drogas” examina milhões de amostras de dados para determinar as características biológicas características de doenças específicas. Ele identifica os alvos de tratamento mais promissores e, usando uma nova técnica em IA, redes adversárias geradoras (GAN), cria moléculas perfeitamente adequadas contra eles.
Com apenas 50 pessoas, eles são capazes de realizar o mesmo trabalho que a indústria farmacêutica leva 5.000 pessoas para fazer – em uma fração do tempo. Eles agora estão usando sua plataforma de IA para prever os resultados dos ensaios clínicos, o que reduzirá o número de ensaios fracassados.
CONHECIMENTOS / DADOS DE AI E MÉDICOS
À medida que os dados médicos continuam a crescer exponencialmente, a capacidade de um médico mortal manter em mente e processar todos os dados disponíveis tornou-se impossível. O MD sem assistência foi deixado na poeira digital há muito tempo.
Imagine se você for ao Fountain Life ou Health Nucleus para um diagnóstico de corpo inteiro que inclui uma ressonância magnética de corpo inteiro, tomografia computadorizada coronária, sequência de genoma completo, diagnóstico de sangue e muito, muito mais. Esse exame gera mais de 150 gigabytes de dados sobre você, seu corpo e sua saúde. O que diabos um médico de apenas 20 anos atrás faria com todos esses dados? É inútil sem IA para analisá-lo, certo?
Que tal a explosão de pesquisas médicas sendo publicadas? Você sabia que há um novo artigo médico aparecendo a uma taxa de pelo menos um a cada 26 segundos – isso é 3.300 artigos por dia , ou mais de 1,2 milhão de artigos por ano ?
Quantos desses artigos o seu médico leu?
Mas seu médico de IA pode consumir todos eles. Melhor ainda, pode consumir todos os artigos médicos já escritos .
AI E PROCEDIMENTOS MÉDICOS
Agora que discutimos a precisão e a medicina personalizada, e se a sua doença estiver além do alcance de um medicamento e exigir cirurgia?
Um estudo do Baylor Medical Center descobriu que, apesar do melhor treinamento, mais da metade dos eventos cirúrgicos adversos são devidos a erro humano. No ambiente cirúrgico, o ditado “errar é humano” pode ser uma questão de vida ou morte. É por isso que houve um impulso para procedimentos minimamente invasivos. É menos arriscado porque os humanos têm que fazer menos. Não é uma agressão ao treinamento médico – é assim que as coisas são.
É aqui que entra o Soft Tissue Autonomous Robot (STAR): um robô que pode costurar tecido de cinco a dez vezes mais rápido do que um humano, com uma precisão muito maior . Além de cortar e suturar, possui imagens fluorescentes e 3D, detecção de força e posicionamento submilímetro.
Foi demonstrado que ele sutura dois segmentos do intestino melhor do que cirurgiões experientes. Ele também foi capaz de obter um mapa detalhado de um coração típico e dados de sensores integrados de toque e visão para encontrar a área da válvula danificada com 95% de precisão em testes com animais.
Este não é o AI substituindo o cirurgião. Ele está usando IA para aumentar as habilidades técnicas, na medida em que usa algoritmos para igualar ou superar os cirurgiões humanos com base em sua experiência com cirurgias ao longo do tempo – um pouco como residência, mas para um robô. Em seguida, está tentando conquistar cirurgias mais complicadas, como remoção de tumor cancerígeno, cirurgia de trauma e cirurgia cardíaca.
Com avanços como esses, as cirurgias não envolverão mais o mesmo risco.
CONCLUSÃO
A IA já mudou drasticamente a face da medicina ao analisar grandes quantidades de dados para descobrir padrões e percepções que podem salvar vidas.
A principal fonte de combustível de hoje para o desenvolvimento de IA é, de longe, a explosão de dados na ponta dos dedos. Simultaneamente, estamos devorando rapidamente esses dados e criando algoritmos de aprendizado de máquina para filtrar os dados, encontrar padrões e aplicá-los adiante.
O futuro será sobre a colaboração AI-humana. Essa parceria não apenas aumentará a eficiência e reduzirá o erro humano, mas também criará um mundo no qual a medicina customizada individualmente passará da ficção científica para o padrão de atendimento.
Estamos à beira de uma revolução tecnológica na área da saúde. Conjuntos de dados massivos, poder computacional disparado, computação quântica, recursos cognitivos excedentes e inovações notáveis em IA.
O futuro da saúde e longevidade humana é verdadeiramente emocionante.
1) Peter Diamandis
https://www.diamandis.com/blog
2) Quem é o “cara”?
IA na SAÚDE com JEFF DEAN, GOOGLE VP
QUER APRENDER um bom EXEMPLO de IA na SAÚDE? … então veja neste vídeo o que o “Google `Sempre Ele´ Google” está fazendo na Saúde!
Ps: Depois de ver o vídeo não fique “chupando os dedos” com inveja. Faça o contrário, “arregace as mangas”, trabalhe muito e faça a diferença … ESTUDO, FOCO e PRESERVERANÇA fazem a diferença e ajudam a agregar valor na sua vida profissional!
Video: Jeff Dean, Google – Keynote – 2019 Stanford Medicine Big Data | Precision Health, 2019
https://www.youtube.com/watch?v=VYQtO3zFOVI