Float Trends: a sua nova fonte de tendências na área da saúde
A Float, empresa de soluções estratégicas na área da saúde, antenada com as novidades no mundo healthcare, vai trazer, ao longo das próximas semanas, quatro conteúdos relacionados às principais tendências do setor para os próximos anos.
Estamos abrindo este espaço para que possamos debater inovação e o que podemos fazer para incrementar a saúde no Brasil. E como não podia deixar de ser, nesse primeiro texto falaremos sobre o papel da inteligência artificial (IA) na saúde.
Esse tema foi bastante debatido no South by Southwest, mais conhecido pela sigla SXSW, um dos principais eventos de inovação do mundo. O encontro aconteceu em Austin, nos Estados Unidos, e teve como principais temas abordados, além da inteligência artificial, ChatGPT, mudanças climáticas, representatividade no universo gamer, entre muitos outros.
Inteligência artificial: o seu uso na área da saúde está apenas começando
Melhorar o diagnóstico, auxiliar em tratamentos, tornar os hospitais mais eficientes, oferecendo um atendimento mais humanizado, e proporcionar mais qualidade à experiência do paciente são alguns benefícios que a inteligência artificial tem trazido à área da saúde.
Mas como toda novidade, a inteligência artificial traz consigo alguns debates éticos e morais, como o risco de toda essa tecnologia ser utilizada para benefícios de apenas alguns, e não da sociedade como um todo. Preocupada com isso, em 2021, a Organização Mundial da Saúde (OMS) publicou o relatório Ethics and governance of artificial intelligence for health (Ética e governança da inteligência artificial para a saúde), que fornece um guia para os países sobre como maximizar os benefícios da IA, minimizando seus riscos e evitando suas armadilhas.
Bem, o fato é que a inteligência artificial veio para ficar e será cada vez mais presente nos sistemas de saúde. Se bem usada, tem muito a agregar.
Vamos conhecer 6 exemplos de como a IA pode ser importante para o mercado healthcare?
Proteínas
Em 2020, a DeepMind (empresa do grupo Alphabet especializada em pesquisas de inteligência artificial) fez um grande anúncio: resolveu um desafio de 50 anos com a AlphaFold, uma ferramenta de IA que prevê a estrutura das proteínas. A versão mais recente da ferramenta, a AlphaFold 2, previu as formas de quase todas as proteínas presentes no corpo do ser humano corpo, bem como centenas de milhares de outras proteínas encontradas em 20 dos mais estudados organismos, como leveduras, moscas-das-frutas e camundongos. Onde isso nos levará? A ideia é que toda essa pesquisa permita aos biólogos estudar e obter novos insights sobre organismos vivos e patógenos, que formarão a base para o desenvolvimento de novos medicamentos.
Inteligência artificial para acelerar descobertas científicas
Uma empresa de biotecnologia com sede em Salt Lake City, nos Estados Unidos, usa biomarcadores digitais baseados em visão computacional para avaliar e rastrear doenças. A digitalização de estudos in vivo encurtará o tempo para coletar dados e identificar a eficiência do medicamento. Na University of British Columbia, no Canadá, cientistas testam rapidamente um novo tipo de energia solar usando um robô supervisionado por um algoritmo de IA. Com isso, o tempo gasto nesse processo foi reduzido de quase um ano para cinco dias.
IA no desenvolvimento de medicamentos
Com a pandemia, houve uma corrida para o desenvolvimento de novos medicamentos, e a IA tem contribuído para reduzir cada vez mais os prazos. No Japão, a primeira fase de um ensaio clínico para um medicamento projetado por IA para tratar o transtorno obsessivo-compulsivo mostrou um resultado positivo. Porém, mesmo com a inteligência artificial comprovando a cada dia seu potencial de pensar mais rápido do que os humanos, vendo padrões que as pessoas não conseguem ver, a descoberta de medicamentos ainda é um desafio. Isso porque os algoritmos dependem de estudos publicados em revistas científicas, e a maioria dos dados não está disponível ou não é confiável.
Há ainda questões éticas a serem pensadas. Os algoritmos precisam de seus próprios ensaios clínicos? A IA poderia ser usada para criar atalhos e assim minimizar o valor da ciência realizada dentro do laboratório? Defensores dizem que a IA facilitará o desenvolvimento de medicamentos e tornará os ensaios clínicos mais eficientes, reduzindo preços e abrindo caminho para atendimentos mais personalizados.
Inteligência artificial para melhorar os resultados do paciente
Indivíduos podem apresentar sintomas de uma mesma doença de maneira diferente. Contudo, o tratamento é baseado em como os sintomas são interpretados pelo médico. Um exemplo disso é a pontuação para avaliar a dor da artrite. Mas instituições de saúde descobriram que a dor é percebida de maneira diferente por pacientes pretos e brancos. Agora, com a IA, pesquisadores estão treinando modelos de aprendizado profundo para identificar lacunas no atendimento ao paciente e assim personalizar o tratamento, contribuindo para que ele seja mais eficaz.
Detecção de doenças em exames de imagem
Uma abordagem baseada em IA reduziu em 39% o tempo necessário para diagnosticar um acidente vascular cerebral. Como resultado houve um aumento de pacientes elegíveis para trombectomia, um procedimento que reduz os riscos de sequelas que podem levar à incapacidade a longo prazo. É cada vez maior o número de radiologistas e patologistas que confiam na IA como uma ferramenta de apoio para o diagnóstico médico mais assertivo por meio dos exames de imagem. Outro exemplo do uso da tecnologia nos exames de imagem é o IDx-DR, um dispositivo habilitado para IA que detecta a retinopatia diabética usando imagens da retina.
Projeto gerador de anticorpo
Em janeiro, pesquisadores mostraram como um modelo de IA generativa foi capaz de projetar múltiplos novos anticorpos que se ligam a um receptor-alvo, o HER2, com mais firmeza do que os anticorpos terapêuticos conhecidos até então. O que chamou a atenção, nesse trabalho desenvolvido por pesquisadores da Absci Corp, uma biofarmacêutica americana, é que eles removeram todos os dados de referência existentes até então para que o sistema não os imitasse e simplesmente os replicasse. O uso da inteligência artificial generativa para essa finalidade pode reduzir a velocidade e o custo da terapia de desenvolvimento de anticorpos.
Esperamos que você tenha gostado deste e de outros conteúdos que a Float trará até você com o objetivo de debatermos tendências e ferramentas que farão toda a diferença na jornada do paciente. Nós podemos ajudá-lo a conectar o cuidado com a saúde a soluções inovadoras. Até a próxima!
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