IA generativa na área da saúde: exemplos, benefícios, casos de uso
Publicados: 2023-08-08A grande popularidade do ChatGPT da OpenAI desencadeou uma corrida para incorporar IA generativa em aplicativos usados nas indústrias. A saúde está entre os que lideram o ataque.
A IA generativa na área da saúde poderia ajudar a desbloquear uma parte do não realizado 1 bilião de dólares em melhorias potenciais na indústria, automatizando o trabalho propenso a erros, fornecendo uma riqueza de dados aos médicos em segundos e modernizando a infra-estrutura de saúde, de acordo com a McKinsey & Company.
Exemplos de IA generativa na área da saúde
Embora as empresas de saúde utilizem a tecnologia de IA há anos – previsão de eventos adversos, otimização de agendamento de salas de cirurgia e conexão de dados de pacientes para gerar melhores resultados são três exemplos – a IA em saúde promete uma transformação ainda mais profunda para o setor.
Aqui estão alguns exemplos recentes de IA na área da saúde:
- A Amazon Web Services (AWS) anunciou em julho um serviço chamado AWS HealthScribe, que usa reconhecimento de fala e IA generativa para economizar tempo dos médicos ao gerar documentação clínica.
- O Google está testando a tecnologia de chatbot médico chamada Med-PaLM 2 na May Clinic e em outros hospitais, de acordo com o Wall Street Journal. Com base na tecnologia de modelo de linguagem grande (LLM) subjacente ao chatbot de IA generativo de conversação do Google, Bard, o Med-PaLM 2 visa responder a perguntas médicas com mais precisão e segurança.
- A Microsoft , um dos principais investidores na OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT, está fazendo parceria com a Epic Systems para integrar a tecnologia generativa de IA em seus registros eletrônicos de saúde (EHRs). A subsidiária Nuance Communications da Microsoft também anunciou um aplicativo de documentação clínica totalmente automatizado que combina IA conversacional e ambiental com GPT-4, a versão mais recente do LLM que alimenta o ChatGPT.
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Aproveitando dados em um dos setores com maior utilização de dados
É notável testemunhar tal tração nos cuidados de saúde, uma indústria conservadora que é notoriamente uma das últimas a adotar novas tecnologias. Isso é particularmente verdadeiro quando consideramos como regulamentações rígidas de privacidade, como a Lei de Responsabilidade de Portabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA), tendem a impedir o compartilhamento de dados.
No entanto, a saúde também é uma das indústrias que mais utiliza dados.
Diz-se que um hospital médio produz cerca de 50 petabytes de dados todos os anos, o que equivale a aproximadamente 12,5 trilhões de cópias digitais da versão King James da Bíblia. Além do mais, o volume de dados gerados na área da saúde está aumentando 47% ao ano, um corte significativo para qualquer setor.
Todos esses dados devem ser registrados por alguém, o que leva um tempo considerável. Muitas delas poderiam ser extremamente úteis para melhorar a eficiência das organizações de saúde e para fornecer informações e conselhos médicos oportunos aos pacientes necessitados.
No entanto, fazer bom uso desses dados é praticamente impossível porque há muitos deles para serem manipulados pelos seres humanos e pela tecnologia mais antiga.
É aqui que a IA entra em jogo. Ao contar com algoritmos de aprendizagem profunda para criar novos textos, áudio, códigos e outros conteúdos, ele pode ser otimizado para privacidade e, em seguida, laçar enormes volumes de informações médicas não estruturadas para economizar tempo e dinheiro, ao mesmo tempo que desbloqueia infinitas possibilidades comerciais e clínicas.
Engajamento dos pacientes na área da saúde: imaginando um futuro melhor e mais ousado
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Medicina personalizada, diagnósticos mais rápidos e muito mais
As organizações de saúde veem este potencial, o que é uma das razões pelas quais 64,8% delas estão a explorar cenários generativos de IA e 34,9% já estão a investir neles, de acordo com Lynne Dunbrack, analista do IDC Health Insights.
“Há procura de tecnologia para abordar as principais prioridades – como melhorar a experiência do paciente, melhorar a saúde da população e reduzir custos”, diz Dunbrack.
Mais especificamente, os analistas dizem que a IA generativa pode tornar-se essencial para responder a uma série de necessidades comuns no setor da saúde, incluindo:
- Medicina personalizada : a IA generativa pode agregar e analisar grandes volumes de dados de pacientes para fornecer medicamentos personalizados e recomendações terapêuticas para aprimorar o tratamento.
- Análise de imagens médicas : os LLMs também são excelentes na interpretação de imagens médicas, como ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas e raios-X. A automatização da análise de imagens pode permitir que os médicos detectem problemas com mais rapidez e precisão, melhorando o diagnóstico e o atendimento geral.
- Anotações clínicas: uma série de ferramentas como o HealthScribe da AWS provavelmente tentará resolver o antigo problema de os médicos terem tempo muito limitado para fazer anotações adequadas e detalhadas nas consultas dos pacientes e, em seguida, terem que inseri-las nos EHRs. As ferramentas de IA poderiam aliviar esse incômodo usando reconhecimento de fala e aprendizado profundo para automatizar esses processos de forma rápida e eficiente.
- Descoberta e desenvolvimento de medicamentos : A IA generativa também pode ser usada para acelerar a descoberta de medicamentos, simulando interações moleculares e prevendo possíveis candidatos a medicamentos. Também está sendo usado para acelerar aprovações regulatórias de medicamentos. Por exemplo, a Insilico Medicine afirma que não só utilizou a sua própria plataforma de IA para descobrir um tratamento para a fibrose pulmonar idiopática, uma doença respiratória frequente, mas também a aplicou a cada etapa do processo pré-clínico de descoberta de medicamentos. A Insilico diz que fazer isso por meio de métodos tradicionais normalmente custaria mais de US$ 400 milhões, mas espera conseguir isso por cerca de um décimo desse custo com IA generativa.
- Assistentes virtuais de saúde : muitos dos primeiros chatbots de IA generativos para a área da saúde se concentrarão em fornecer respostas melhores e mais rápidas às perguntas dos pacientes com mais eficiência, 24 horas por dia. A UNC Health, por exemplo, está aproveitando as ferramentas generativas de IA da Epic para ajudar os médicos sobrecarregados a lidar com a multidão de mensagens que chegam até eles.
- Simplificando as solicitações de seguros : a IA generativa também ajuda a simplificar as solicitações de seguro médico dos pacientes (ou solicitações de pré-autorização dos consultórios médicos), automatizando a extração e o processamento dos registros dos pacientes, aliviando assim a pressão sobre o pessoal do call center. Além disso, pode ajudar a acelerar a análise de reclamações e, ao mesmo tempo, identificar envios potencialmente fraudulentos, detectando padrões e anomalias suspeitas.
A IA generativa como tecnologia ainda está na sua infância, apesar de todo o entusiasmo inicial, por isso é impossível prever se o foco atual nos cuidados de saúde irá persistir. Mas uma coisa é certa: com tantos milhares de milhões de dólares a serem injetados no espaço, a tendência não irá abrandar tão cedo.