A inteligência artificial pode ser considerada uma das maiores revoluções nesta década. A capacidade de trabalhar em problemas de otimização, extração de conhecimentos, reconhecimento de imagens e suporte à decisão está transformando o mercado de trabalho de diversas maneiras. A inteligência artificial na saúde não poderia ser diferente: com milhares de dados armazenados na jornada do paciente, abrem-se oportunidades, desde reconhecer imagens para automatizar diagnósticos, até para aprimorar a jornada do paciente para garantir mais qualidade de tratamento e de trabalho à equipe assistencial.

De acordo com estudo feito pela Tractica, empresa de inteligência de mercado com foco na interação humana com a tecnologia, o mercado de serviços voltados à inteligência artificial na saúde deve ultrapassar US$ 34 bilhões até 2025 ao redor do mundo. Os investimentos feitos nessa área, sem dúvida, trarão benefícios e inovações tecnológicas que irão revolucionar a área da saúde e impactar a vida de milhares de pessoas.

Ao longo desse artigo abordaremos as aplicações da IA na saúde, seus benefícios, tendências futuras, o impacto na força de trabalho e também o que grandes instituições de saúde já estão adotando para aproveitar o poder da inteligência artificial na saúde.

Por que a inteligência artificial na saúde vem se tornando tão importante?

Atualmente ouve-se sobre o poder dos dados capturados por braceletes e relógios inteligentes como: padrão de atividade física, locais frequentados, níveis de glicose e pressão, entre centenas de outras informações. Estes dados certamente dizem muito sobre cada indivíduo e certamente tem muito a dizer sobre as probabilidades de doenças que cada indivíduo pode desenvolver amanhã.

Desde algoritmos que podem detectar câncer em imagens médicas com precisão superior à dos humanos, até chatbots que podem fornecer aconselhamento de saúde mental, a IA está redefinindo o que é possível na saúde. O potencial da Inteligência Artificial na saúde é enorme.

Seu potencial é tão grande quanto sua necessidade. Com o envelhecimento da população e o aumento das doenças crônicas, os sistemas de saúde em todo o mundo estão sob pressão. A demanda por serviços de saúde está aumentando, enquanto os recursos são limitados. Ao mesmo tempo em que os tratamentos precisam ter seus custos reduzidos, os pacientes carecem da melhoria ao acesso para entrar em uma linha correta da sua jornada de tratamento, como, também, carecem de eficiência operacional neste cuidado e de sua recuperação.

Nesse cenário, a IA surge não só como uma ferramenta para ajudar em diagnósticos e pesquisas, como também uma ferramenta como uma ferramenta poderosa para facilitar o dia a dia dos profissionais de saúde, aumentando eficiência, melhorando a precisão e personalizando o atendimento ao paciente.

É nesse contexto que softwares de inteligência artificial na saúde chegam com um potencial inigualável para melhorar os processos na saúde, estabelecendo uma melhor experiência do usuário, novos padrões de serviço para as instituições de saúde e aprimorando sistemas tradicionais de tratamento. Nas próximas seções do texto vamos falar mais sobre essas tecnologias e suas aplicações.

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Como vimos, a inteligência artificial (IA) está se tornando uma força transformadora na saúde, abrindo uma série de novas possibilidades. Vamos explorar algumas das principais aplicações da inteligência artificial na saúde:

• Análise da Jornada do Paciente: A IA pode ser usada para analisar a jornada completa do paciente, desde a admissão até a alta. Isso envolve o rastreamento de todas as interações do paciente com o sistema de saúde, incluindo consultas, exames, procedimentos e internações. A IA é usada para identificar padrões e tendências nesses dados, revelando áreas de ineficiência ou atraso.
• Diagnóstico e Tratamento de Doenças: A IA pode ser usada para diagnosticar e tratar doenças de forma mais eficaz. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para reconhecer padrões em imagens médicas, como raios-X e ressonâncias magnéticas, para identificar doenças como câncer em estágios iniciais. Além disso, a IA pode ajudar a personalizar tratamentos com base nas características individuais de cada paciente.
• Previsão de Doenças: A IA pode analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e prever o risco de doenças. Isso pode permitir intervenções preventivas e melhorar os resultados de saúde.
• Auditoria Inteligente: A IA pode ser usada para realizar auditorias inteligentes, ajudando na gestão de glosas, facilitando a identificação de erros ou irregularidades nas contas médicas.
• Pesquisa Médica: A IA pode acelerar a pesquisa médica, ajudando a identificar alvos para novos medicamentos e analisar os resultados dos ensaios clínicos.
• Monitoramento de Doentes Crônicos: A IA pode ser usada para monitorar pacientes com doenças crônicas, ajudando a identificar mudanças em sua condição que possam necessitar de intervenção médica. A IA pode analisar dados desses pacientes em tempo real para identificar quaisquer mudanças que possam indicar uma deterioração na condição do paciente. Isso permite que os profissionais de saúde intervenham rapidamente, possivelmente evitando hospitalizações desnecessárias.

• Telemedicina: Com a ajuda da IA, os médicos podem diagnosticar e tratar pacientes remotamente. Isso é especialmente útil em áreas rurais ou remotas, onde o acesso a cuidados de saúde pode ser limitado.
• Análise Genômica: A IA pode ser usada para analisar sequências genômicas e identificar mutações ou variações que podem estar associadas a doenças específicas. Isso pode ajudar a personalizar tratamentos com base no perfil genético de um paciente.
• Robótica Médica: A IA está sendo usada para melhorar a precisão e eficiência da cirurgia robótica. Além disso, os robôs podem ajudar na reabilitação de pacientes, por exemplo, ajudando-os a recuperar a função motora após um acidente vascular cerebral.
• Otimização de Processos de Saúde: A IA pode ser usada para identificar processos dentro do sistema de saúde que podem ser otimizados. Isso pode envolver a análise de tudo, desde a programação de consultas até o processo de alta hospitalar. A IA pode identificar ineficiências nesses processos, como tempos de espera desnecessariamente longos ou a utilização ineficiente de recursos. Em seguida, pode sugerir melhorias, como a reprogramação de consultas para evitar picos de demanda ou a realocação de recursos para áreas onde são mais necessários.

Com isso, inúmeros objetivos podem ser alcançados. Vamos explorar alguns dos principais benefícios da inteligência artificial na saúde:

• Melhoria da Jornada Clínica do Paciente: A IA pode ajudar a otimizar a jornada clínica, tornando-a mais eficiente e centrada no paciente. Isso pode incluir a previsão de necessidades de cuidados futuros, a coordenação de serviços de saúde e a identificação de oportunidades para melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento. Uma técnica emergente nesse campo é o Process Mining, que é um método que utiliza algoritmos de IA para analisar os processos de saúde e identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria.
• Suporte às Decisões com Inteligência de Dados: A IA pode analisar grandes volumes de dados de saúde e fornecer insights valiosos que podem informar a tomada de decisões, uma vez que pode identificar tendências e padrões nos dados de saúde, prever resultados de saúde e identificar oportunidades para melhorar a qualidade e a eficiência do atendimento.
• Otimização de Recursos: A IA pode ajudar a otimizar o uso de recursos em saúde, incluindo a alocação de profissionais, o agendamento de consultas e procedimentos, e a gestão de suprimentos e equipamentos. Isso tende a levar uma maior eficiência operacional e a uma melhor qualidade do atendimento aos estabelecimentos de saúde
• Redução de Fraudes: A IA pode ser usada para detectar e prevenir fraudes em saúde, incluindo a detecção de padrões anômalos que podem indicar atividades fraudulentas. Soluções que utilizam inteligência artificial podem gerar economias significativas para os sistemas de saúde e a uma maior confiança por parte dos pacientes e dos profissionais de saúde.
• Sistema de Triagem: A IA pode ser usada para desenvolver sistemas de triagem mais eficientes e precisos, ajudando a priorizar os pacientes com base na gravidade de suas condições e na urgência de seu atendimento. Isso pode levar a um atendimento mais rápido e a melhores resultados para os pacientes.
• Atualização de Leitos em Tempo Real: A IA pode ser usada para monitorar a ocupação de leitos em tempo real, ajudando a gerenciar a capacidade do hospital e a garantir que os pacientes recebam o atendimento de que precisam quando precisam. Isso pode ser particularmente útil em situações de alta demanda, como durante uma pandemia.

É importante lembrar que essas são apenas algumas das muitas maneiras pelas quais a inteligência artificial está sendo aplicada na saúde. À medida que a tecnologia continua a avançar com as novas tendências, podemos esperar ver ainda mais aplicações inovadoras da IA na saúde, trazendo benefícios significativos para pacientes e profissionais de saúde.

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Um dos conceitos mais fascinantes que está ganhando terreno é o de digital twin (gêmeo digital). Este termo se refere a sistemas que replicam o comportamento de entidades reais, muitas vezes fornecendo conectividade on-line com o ativo real e permitindo a transferência de parâmetros de simulações do mundo virtual para o gêmeo real.

Os gêmeos digitais têm uma variedade de aplicações na saúde. Por exemplo, os laboratórios de pesquisa de medicamentos e novas tecnologias já estão utilizando representações digitais da fisiologia humana para acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos. No futuro, essas ferramentas poderão ajudar médicos e gestores a otimizar o desempenho e a precisão do tratamento para os pacientes, automatizando e orquestrando todo o sistema para sua melhor utilização: pessoas, máquinas de diagnóstico, laboratórios e medicamentos.

Outra tendência emergente é o uso de machine learning, um subcampo da IA, na saúde. O machine learning envolve o uso de algoritmos que podem aprender e melhorar a partir de dados. Isso pode ser particularmente útil na saúde, onde grandes volumes de dados são gerados diariamente. Algoritmos de machine learning podem ser usados para analisar registros médicos e identificar padrões que podem indicar o início de uma doença, permitindo intervenções mais precoces e, potencialmente, melhores resultados para os pacientes.

Além disso, o machine learning também pode ser usado para otimizar a alocação de recursos em hospitais, ajudar na interpretação de exames médicos e até mesmo na descoberta de novos medicamentos.

Olhando para o futuro, aqui estão alguns marcos previstos por Peter Diamandis e afiliados da Singularity University (A360 – oradores da comunidade Abundance Digital):

• 2020: Diagnósticos médicos baseados em Inteligência Artificial e em recomendações são utilizados em boa parte do sistema de saúde dos EUA.
• 2032: Nano-robôs médicos testados em seres humanos são capazes de melhorar o sistema imunológico.
• 2034: Desafios como o câncer estão resolvidos.
• 2034: Robôs enfermeiros se tornam companheiros e auxiliam idosos possibilitando a independência na terceira idade, passando em suas casas.
• 2036: Tratamento de longevidade são cobertos por planos de saúde prolongando a vida em 30 e 40 anos.

Essas tendências e previsões destacam o potencial incrível da IA na saúde. Com o avanço contínuo da tecnologia, é provável que vejamos ainda mais aplicações inovadoras da IA na saúde no futuro.

O impacto da IA na força de trabalho e na qualidade dos serviços de saúde

A inteligência artificial (IA) está transformando a saúde, aliviando a sobrecarga dos profissionais através da automação de tarefas administrativas e melhorando a qualidade do atendimento ao paciente com decisões mais informadas e precisas. Além disso, a IA está redefinindo a formação e educação dos profissionais de saúde, com simulações de treinamento realistas que permitem a prática segura de habilidades.

A IA também está otimizando a alocação de recursos e melhorando a precisão dos diagnósticos, permitindo intervenções mais oportunas. Além disso, a personalização do atendimento ao paciente é possível através da análise de dados do paciente, resultando em tratamentos mais eficazes.

Um exemplo disso é a aplicação da IA de processos na redução do tempo de permanência hospitalar. Suponha que um paciente, João, é internado com uma condição cardíaca. Tradicionalmente, João ficaria no hospital por vários dias enquanto os médicos diagnosticam sua condição e planejam o tratamento. No entanto, com a IA de processos, os médicos podem analisar rapidamente os dados médicos de João, identificando gargalos e ineficiências no processo de diagnóstico e tratamento.

Ao resolver esses problemas, os médicos podem acelerar o processo de diagnóstico e tratamento, permitindo que João seja liberado do hospital mais cedo. Isso não apenas melhora a experiência do paciente, mas também libera recursos hospitalares para serem usados em outros pacientes.

Assim como no exemplo de desospitalização, recursos também podem ser economizados e a força de trabalho poupada quando contas médicas são auditadas automaticamente. A IA na auditoria de contas na saúde já consegue identificar erros e inconsistências na faturação, resultando em economias significativas. Esses recursos podem ser reinvestidos em novas tecnologias e inovações, impulsionando ainda mais a qualidade dos serviços de saúde.

Inteligência Artificial voltada aos processos de saúde

A inteligência artificial (IA) na saúde vai além de uma assistente virtual. Ela oferece recursos ilimitados que otimizam e priorizam a qualidade e segurança no tratamento ao paciente, oferecendo o caminho mais adequado durante o processo. Para que a busca por sistemas inteligentes seja eficiente, primeiro é preciso entender quais processos precisam de otimização, padronização ou correção dentro da unidade. Um sistema de inteligência artificial permite milhares de personalizações, se adequando a qualquer processo.

Um exemplo disso é a aplicação de IA nos processos de saúde através do Process Mining, uma técnica de IA que analisa os processos de negócio para identificar pontos de melhoria, aumentar a eficiência e reduzir custos.

Hospital Santa Isabel

Um estudo de caso do Hospital Santa Isabel demonstra como a IA pode ser aplicada para melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento. Através do uso de Process Mining, o hospital conseguiu identificar gargalos no processo de desospitalização, reduzindo o tempo médio de internação de 11 para 7 dias, e aumentando a eficiência do processo em 30%.

• Baixe o PDF do case completo aqui.

Laboratórios DASA

Outro exemplo é o caso dos laboratórios da Dasa, a maior rede de medicina diagnóstica da América Latina. A Dasa utilizou a mineração de processos para definir o lead time adequado da anatomia patológica e reduzir os tempos de setup de máquinas, retrabalhos e custos. Com a implementação da IA, a Dasa conseguiu aumentar a produtividade em 45%, otimizar a rotina com a distribuição por turnos e reduzir a necessidade de repetições. Isso resultou em uma maior eficiência operacional, permitindo que os laboratórios atendessem um maior número de pacientes sem comprometer a qualidade do atendimento.

• Assista ao case completo aqui

Esses exemplos demonstram o potencial da IA na saúde, especialmente quando aplicada aos processos de saúde. Através da análise e otimização de processos, a IA pode melhorar a eficiência, a qualidade do atendimento e, em última análise, os resultados para os pacientes.

Solução de IA para processos na Saúde

Para que a busca por sistemas inteligentes seja eficiente, primeiro é preciso entender quais processos precisam de otimização, padronização ou correção dentro da sua unidade. Um sistema de inteligência artificial permite milhares de personalizações, se adequando a qualquer processo.

Para atuar na análise da jornada do paciente, a UpFlux ajuda operadoras de saúde e hospitais a melhorarem a sua eficiência operacional, através de inteligência artificial e mineração de processos, com segurança, qualidade e sustentabilidade, evitando desperdícios e desvios nos serviços prestados. A UpFlux é uma plataforma cognitiva para análise da jornada do paciente, auditoria inteligente, monitoração de doentes crônicos, entre outras linhas de atuação. 

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