Inteligência Artificial na saúde: expectativas para os próximos 20 anos

A visão de 6 executivos de TI para saúde sobre o que esperar para os próximos 20 anos.

A Inteligência Artificial está ganhando espaço no segmento de saúde. Em 2012, havia menos de 20 startups de inteligência artificial  com foco em saúde; o ano passado já eram quase 70, segundo o CB Insights.

Além disto, espera-se que o setor de AI para saúde lidere o crescimento do mercado global de AI pelos próximos seis anos, de acordo com o relatório da MarketsandMarkets. Espera-se que o mercado total de AI cresça em um uma taxa composta de 62,9% de 2016 a 2022, quando estima-se que alcançará 16,6 bilhões de dólares.

Seis executivos de TI para saúde discutem como a AI impactará o segmento durante os próximos 20 anos:

Mudit Garg. Co-Founder and CEO of Qventus (Los Altos, Calif.)

Muitas pessoas gostam de imaginar um mundo onde a AI poderá substituir os médicos. Mas eles não são o problema do sistema de saúde nos Estados Unidos – as pessoas viajam do mundo inteiro para se tratar com eles. A questão é, na verdade, a capacidade de oferecer um ambiente operacional confiável que permita aos clínicos de padrão mundial fazer o seu melhor trabalho. Isto pode parecer chato e não atraente comparado ao “robô cirurgião”, mas ainda assim é estão as melhores oportunidades para se melhorar a experiência do paciente e reduzir o custo dos tratamentos de saúde.

Não precisamos esperar 20 anos para ver como a AI pode impactar o segmento; os resultados já estão  sendo percebidos em muitos hospitais hoje em dia. A AI está ajudando a melhorar o fluxo dos pacientes na emergência, reduzir os cancelamentos e os intervalos entre as cirurgias e eliminar a queda de pacientes.  Um único hospital eliminou mais de um milhão de minutos no tempo de espera dos pacientes no último ano.

À medida em que a AI se torna mais amplamente adotada, hospitais e médicos sentirão um grande peso retirado de suas costas e os níveis de esgotamento serão substancialmente reduzidos. Ao invés de ter que olhar para cada pequeno pedaço de informação e prever cada potencial ação e reação, eles poderão focar unicamente nas questões que requerem suas atenções e aplicar o restante de seu tempo se dedicando aos seus pacientes.

Charles Koontz. President and CEO of GE Healthcare IT and Chief Digital Officer of GE Healthcare (Chicago):

A transformação digital na saúde está acontecendo agora. Machine learning e AI já estão demonstrando seus potenciais para gerar eficiência e melhorar a qualidade dos cuidados e continuarão sendo significativos nos próximos 20 anos. Por exemplo, a unidade de Healthcare da GE e a Universidade de San Francisco já estão botando em prática a saúde digital através do desenvolvimento de uma biblioteca de algoritmos de deep learning que irá melhorar a eficiência, a velocidade e a acuracidade dos clínicos para interpretar imagens e diagnosticar pacientes mais rápido. Um exemplo é o algoritmo que digitaliza raios-X em busca de pneumotórax (pulmão colapsado), que pode ser uma condição de risco à vida. Com este algoritmo, a máquina de raio-X ajuda a equipe do hospital a identificar rapidamente a presença de pneumotórax e alerta o radiologista para priorizar esta leitura na sua fila, levando a resultados potencialmente mais rápidos e melhores, custos reduzidos e melhor experiência para o paciente.

Ao longo do tempo, os insights desses algoritmos podem ser utilizados no desenvolvimento de algoritmos de próxima geração, que irão tratar problemas ainda mais complexos a partir de uma quantidade menor de imagens. Esta tecnologia vai ficar cada vez mais inteligente, com potencial para transformar completamente o hospital tradicional e melhorar os padrões atuais de diagnósticos do paciente.

Greg Kuhnen. Senior Director of Research at Advisory Board (Washington, D.C.):

Citando William Gibson, “o futuro já está aqui, só não está igualmente distribuído”. Hoje já temos salas de emergência onde cada pequena informação capturada sobre um paciente é automaticamente analisada por agentes de AI procurando diagnósticos faltantes ou potenciais surtos de doença.

Os médicos estão se afogando em tanta informação. A AI pode ajudar a transformar este oceano de dados brutos em previsões de alta qualidade, ou destacar surpresas latentes. Esperamos que agentes de AI sejam implantados como assistentes sugerindo diagnósticos; customizando um conjunto de instruções para as condições particulares de um paciente; mapeando riscos e possíveis intervenções; e assumindo completamente todo o trabalho pesado de monitoramento de pacientes e as tarefas de interpretação de dados.”

Fatima Paruk, MD. CMO of Allscripts Analytics (Chicago):

AI é o futuro da saúde. No varejo e em outros setores econômicos, AI e análise preditiva tem viabilizado avanços significativos e estão perfeitamente integradas em muitos aspectos de nossas vidas. Infelizmente, embora a tecnologia já exista hoje, nós não a temos aplicado à saúde, onde ela apresenta um potencial significativo para direcionar uma abordagem de medicina de precisão na medicina preventiva e na gestão de doenças.

Dito isto, os sistemas de inteligência artificial desempenharão papéis críticos na saúde nos próximos dois a três anos. A primeira aplicação de sistemas inteligentes impactará a gestão dos cuidados para as doenças crônicas predominantes. A próxima onda irá disponibilizar cada vez mais dados de saúde do paciente, com influências externas, como a exposição à poluição, fatores climáticos e fatores econômicos, gerando soluções de medicina de precisão personalizadas para as características do indivíduo. Se tornará viável o uso da informação genética, combinada com a gestão dos cuidados e a medicina de precisão para descobrir os melhores planos de tratamento médico possíveis.

A AI impactará médicos e hospitais, pois desempenhará um papel fundamental no apoio à decisão clínica, possibilitando a identificação mais precoce da doença e explorando planos de tratamento personalizados para garantir resultados ótimos. A AI também poderá ser usada para demonstrar e educar pacientes sobre as possíveis evoluções de uma doença e os possíveis resultados das diferentes opções de tratamento. Isto pode fazer com que hospitais e sistemas de saúde melhorem em eficiência, ao mesmo tempo em que se reduzam os custos com os cuidados médicos.

Rajeev Ronanki. Principal in Life Sciences and Health Care of Deloitte Consulting (Los Angeles):

Na transição da saúde para um modelo baseado em resultados, os pacientes esperam que a saúde ofereça um atendimento altamente personalizado, como é atualmente fornecido pelos varejistas e bancos. Já estamos testemunhando casos de uso inicial para a inteligência artificial, aos quais nós mais comumente chamamos de “machine Intelligence”. Especificamente, um hospital de ponta, que está executando um dos maiores programas de pesquisa médica nos Estados Unidos, está treinando seus sistemas de machine intelligence para analisar os 10 bilhões de imagens fenotípicas e genéticas armazenadas na base de dados de imagens da organização. Na seguridade de saúde, a implementação da computação cognitiva irá melhorar muito a aquisição e o suporte aos clientes, e mudar a forma como a interação é tratada ao longo da vigência de uma apólice, não se limitando somente a simples solicitações.

Existe uma confluência de três forças poderosas que estão impulsionando a tendência de machine intelligence: o crescimento exponencial dos dados, os sistemas distribuídos mais rápidos e os algoritmos mais inteligentes que interpretam e processam esses dados. Os CIOs podem esperar várias formas de obter valor a partir da machine intelligence. Essas oportunidades incluem:

• Insights cognitivos – A machine intelligence pode melhorar a tomada de decisão humana;
• Engajamento cognitivo – agentes cognitivos baseados em machine intelligence para se relacionar com os consumidores por meio de comandos de voz, que evoluirão ao longo do tempo para executar tarefas mais complexas, como dar entrada de pacientes em hospitais; e
• Automação cognitiva – A machine intelligence incorporada em dispositivos e processos, desenvolvendo profundo conhecimento de um domínio específico para, em seguida, automatizar tarefas relacionadas, liberando os trabalhadores para se concentrar em atividades de maior valor.

Esperamos que o crescimento continue. Espera-se que os gastos com machine intelligence alcancem US$ 31,3 bilhões até 2019 [de acordo com a International Data Corporation]. ”

Lisa Suennen. Managing Director at GE Ventures (Menlo Park, Calif.):

A AI oferece a oportunidade de liberar médicos e clínicos do trabalho tedioso de analisar dados, dando-lhes tempo para aplicar seus conhecimentos de forma mais focada e informada. Entendemos que a AI permite que os clínicos trabalhem no mais alto nível de sua capacidade, tornando-os muito mais informados e defensores efetivos dos pacientes “.

Vinicius Soares: Este artigo não explora todas as possibilidades de aplicação de AI no segmento de saúde. Não foram citadas,  exemplo as grandes possibilidades de avanço nos sistemas de homecare e em programas de médico da família, entre outras possibilidades já mapeadas na indústria e que já foram ou serão exploradas em outros posts do AiNews Network na categoria Biônica & Saúde. Mesmo assim, é uma visão válida sobre os pontos de vista de executivos de Tecnologia da Informação atuantes no segmento de saúde.

Traduzido de: Artificial intelligence in healthcare: 6 health IT executives on what to expect over the next 20 years