As mudanças que a Inteligência Artificial pode gerar na área da saúde ainda são pouco exploradas por profissionais, governos e até mesmo pelos pacientes.
Hoje, boa parte dos custos dos sistemas de saúde está relacionada ao modo reativo com o qual as pessoas buscam ajuda médica: apenas quando sentem que estão com algum problema.
A IA tem potencial para mudar esse quadro. Com análises preditivas e recomendações personalizadas, é possível melhorar a qualidade de vida dos pacientes e tornar os sistemas de saúde mais eficientes e econômicos.
Mas como explorar esse potencial? Confira neste artigo!
O problema do modelo reativo na Saúde
É comum que as pessoas busquem ajuda médica apenas quando já há sinais de alguma doença se manifestando. Essa abordagem reativa tem sobrecarregado os sistemas de saúde, resultando em estatísticas preocupantes e altos custos financeiros.
Para melhorar a sustentabilidade, é essencial mudar o foco para a prevenção, o que envolve ações antecipadas, com base em dados de saúde do paciente, evitando, assim, agravamentos ou complicações.
A Inteligência Artificial pode desempenhar um papel crucial nesta transformação na saúde. Inclusive, já falamos sobre esse tema no Futurus, o podcast do Venturus. Ouça aqui!
O uso adequado de dados de saúde, com o consentimento do paciente, permite análises preditivas que impulsionam a prevenção de doenças. Isso só é possível com o uso de dados e Machine Learning.
Dados: A base da IA na Saúde
A coleta e análise de dados são fundamentais para qualquer sistema de IA, e isso não é diferente na saúde. Hoje, existem inúmeras fontes disponíveis, como:
- Prontuários eletrônicos: Eles fornecem históricos de consultas, diagnósticos e tratamentos anteriores.
- Exames laboratoriais: Resultados que podem indicar tendências ou alertas precoces.
- Dispositivos wearable: Tecnologias que monitoram sinais vitais diariamente, como frequência cardíaca, níveis de atividade e padrões de sono.
A convergência desses dados possibilita que a IA identifique padrões e faça previsões, auxiliando médicos e outros profissionais na realização de um diagnóstico antecipado e mais eficiente.
O Papel do Machine Learning na Prevenção com IA
Entre as diversas disciplinas da IA, o Machine Learning (ML) se destaca pela sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e identificar correlações que ajudam na prevenção de doenças.
“Machine Learning” ou “Aprendizado de Máquina” é uma aplicação da Inteligência Artificial que permite aos sistemas a habilidade de aprender automaticamente e melhorar a análise por meio de sua própria experiência, sem que eles sejam explicitamente programados.
O aprendizado de máquina foca no treinamento de modelos que podem acessar dados e utilizá-los para melhorar a sua experiência por si só.
Um exemplo prático disso é a previsão de riscos em pacientes com predisposição a condições crônicas.
Exemplo de Caso: Risco de Diabetes
Imagine um paciente com histórico de glicemia elevada e estilo de vida sedentário. Com base em dados históricos e em tempo real, um modelo de IA pode prever o risco crescente de diabetes e recomendar intervenções personalizadas.
Estas podem incluir sugestões para a prática de atividades físicas supervisionadas ou encaminhamentos para nutricionistas.
Ao intervir precocemente, evitam-se complicações graves e, consequentemente, custos com hospitalizações ou tratamentos complexos. Essa é a verdadeira força da IA preditiva: prevenir problemas antes que eles ocorram.
Como o Machine Learning trabalha nesse contexto?
- Definição das Fontes de Dados: O primeiro passo é identificar as fontes relevantes, como prontuários e dispositivos wearables.
- Armazenamento e Limpeza dos Dados: Os dados coletados são armazenados em um repositório comum. Antes de serem analisados, passam por um processo de limpeza, removendo inconsistências ou "ruídos" que possam prejudicar a análise.
- Criação de Modelos Preditivos: Modelos complexos, como redes neurais profundas, são treinados para analisar essas informações e gerar scores de risco. Esse score é utilizado para priorizar pacientes que precisam de atenção especial ou monitoramento contínuo.
- Sistemas de Recomendação: Com base nos scores gerados, a IA sugere ações preventivas personalizadas, alinhadas ao histórico e às condições específicas do paciente.
O objetivo é garantir uma abordagem criteriosa e eficaz, evitando consultas ou exames desnecessários que poderiam aumentar os custos do sistema de saúde.
Benefícios de uma abordagem preventiva com IA
A prevenção com IA traz benefícios significativos tanto para pacientes quanto para prestadores de serviços de saúde:
- Precisão e Personalização: Cada paciente é tratado com base em suas condições únicas, aumentando a eficácia das recomendações médicas.
- Redução de Custos: Ao evitar complicações médicas graves, os custos de tratamento diminuem, beneficiando operadoras e sistemas públicos de saúde.
- Qualidade de Vida: Pacientes monitorados continuamente têm mais chances de manter a saúde em dia, sem surpresas desagradáveis.
IA na Saúde: questão de assertividade
A transformação da saúde com o uso de IA não é mais uma questão de "se", mas de "quando" e "como". O futuro dos cuidados médicos está na prevenção inteligente e na análise preditiva. Ao adotarmos essas tecnologias, estamos a um passo de um sistema de saúde mais sustentável e humanizado.
É aqui que empresas experientes em Machine Learning e IA, como o Venturus, podem agregar valor. Com décadas de expertise, somos capazes de criar soluções que equilibram a eficiência econômica com a melhoria da qualidade de vida.
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