IA na saúde: como prever diagnósticos de doenças crônicas?

A revolução da Inteligência Artificial (IA) tem transformado diversos setores. A saúde desponta como uma das áreas mais impactadas, especialmente no que tange a prevenção e o diagnóstico precoce de doenças crônicas, um desafio global de grande proporção. Neste artigo vamos abordar como a IA na saúde pode ser uma ferramenta importante para ajudar gestores públicos municipais.

Atuação da IA na saúde

A capacidade dos algoritmos de processar e analisar vastas quantidades de dados clínicos, demográficos e de estilo de vida permite que os profissionais de saúde não apenas reajam às doenças, mas as antecipem com precisão e segurança. A medicina preditiva é um campo em crescimento baseado no uso de ferramentas tecnológicas e modernas com o foco na saúde da população.

O mercado global de IA na saúde, por exemplo, avaliado em 11 bilhões de dólares em 2021, tem uma projeção de crescimento significativa. A estimativa é que o setor ultrapasse 187 bilhões de dólares até 2030. Ou seja, um indicador claro de seu impacto na redução de erros de diagnóstico e na eficiência dos sistemas de saúde, segundo um relatório do World Economic Forum.

Ainda em 2021, um estudo publicado no BMC Medical Informatics and Decision Making mostrou que os modelos de machine learning (aprendizado de máquina) conseguiram prever com precisão as reinternações hospitalares não planejadas em 14 dias. Dessa forma, as equipes conseguiram direcionar melhor os resultados e diminuir os custos relacionados.

Dados unificados e diagnósticos precisos

Nesse contexto, a IA atua unificando dados clínicos fragmentados em diferentes fontes. Desde resultados de exames e prontuários eletrônicos, até imagens médicas complexas como retina e ecocardiogramas. Como resultado, é possível gerar prognósticos mais acertados e sugerir condutas baseadas em protocolos clínicos e evidências científicas.

Em estudos clínicos, a análise de imagens da retina por IA, por exemplo, já demonstrou ser mais precisa do que ferramentas tradicionais para identificar riscos de desenvolver doenças crônicas como diabetes e hipertensão, cruzando informações de milhares de pessoas saudáveis e com doenças crônicas. Ferramentas avançadas já são capazes de acelerar diagnósticos para um grande número de pacientes por mês, otimizando recursos e, principalmente, salvando vidas.

Primeira IA na saúde pública

No Brasil, a inovação nessa área avança com soluções específicas de IA na saúde. Nesse cenário, a Inteligência Artificial Dara, da IPM Sistemas como a primeira IA desenvolvida para gestão pública no mundo com capacidade de atuar em diversas frentes. No campo da saúde, ela possui um potencial avançado na medicina preditiva.

A tecnologia foi treinada com um foco em dados robustos da administração pública. Dessa forma, ela utiliza técnicas de deep learning (aprendizado profundo) e processamento de linguagem natural (PLN). Nesse sentido, é possível cruzar milhões de dados em segundos e identificar padrões que escapam à percepção humana. Além disso, a IA também otimiza a rotina eliminando a necessidade de processos manuais e que demandam muito tempo.

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Com a Dara, a gestão pública pode antecipar o prognóstico de doenças crônicas como diabetes (de um a três anos), e Acidente Vascular Cerebral (AVC) e infarto (até um ano e meio antes), atingindo resultados com confiabilidade superior a 95% em municípios onde já está implementada. Em outras palavras, ao identificar um padrão de risco, a IA alerta gestores e equipes de saúde para a necessidade de intervenções preventivas, monitoramento contínuo e planos de cuidado personalizados.

Em conclusão, a aplicação da IA preditiva não se limita à análise de dados diagnóstica. Ela se estende ao planejamento de infraestrutura de saúde, ajudando gestores públicos a prever a demanda por serviços e a otimizar recursos. Ao mesmo tempo que transforma o atendimento urgente em atendimentos preventivos e personalizados, e, consequentemente, impactando positivamente na qualidade de vida da população.

Conheça mais sobre o potencial da Dara: