O Google anunciou que está financiando 15 projetos envolvendo inteligência artificial (IA), incluindo iniciativas de saúde digital para melhorar a experiência do provedor e o acesso dos pacientes aos cuidados com a saúde, como parte de seu compromisso com a Agenda 2030 e dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da Organização das Nações Unidas (ONU).
Cada projeto recebeu US$ 3 milhões em assistência técnica, suporte financeiro e créditos do Google Cloud. Um outro número de projetos recebeu apoio do Google.org Fellowships, em que uma equipe de funcionários do Google trabalha com uma organização pro bono em tempo integral por até seis meses.
Dos 15 projetos de IA financiados, os seguintes oito empreendimentos de saúde digital receberam financiamento:
O RAD-AID fornece aos hospitais de baixa fonte uma plataforma habilitada para IA que ajuda a triar pacientes, principalmente em relação a doenças respiratórias e câncer de mama. A plataforma também ajuda a interpretar raio X e varreduras e fornecer resultados de exames.
Wuqu’ Kawoq e safe+natal estão colaborando para desenvolver um kit de ferramentas habilitado para aprendizado de máquina para ajudar parteiras em áreas rurais da Guatemala a detectar complicações neonatais em tempo real, como crescimento fetal ruim e estresse fetal durante o parto. O kit de ferramentas consistirá em um monitor de ultrassom e pressão arterial conectado ao smartphone.
MATCH (Music Tununed Technology – Care via eHealth) é um projeto construído a partir da Universidade de Melbourne e CSIRO que combina música e tecnologia de sensores vestíveis para diminuir a agitação em pacientes com demência. A concessão do Google ajudará a equipe a desenvolver a tecnologia de sensores e o sistema de música adaptável habilitado para IA.
O Makerere AI Lab desenvolverá um adaptador impresso em 3D que processa imagens usando IA e é compatível com um telefone ou microscópio. O objetivo é ajudar os provedores em Uganda a diagnosticar pacientes com doenças, como tuberculose, malária e câncer em países de baixa e média renda, onde os técnicos de laboratório são escassos.
A IDinsight com a Reach Digital Health desenvolveu um serviço de resposta a perguntas habilitado por linguagem natural para gestantes na África do Sul, que fornece respostas a consultas e informações vitais de saúde.
A Causal Foundry busca desenvolver uma ferramenta baseada em smartphone que utiliza aprendizado de máquina para ajudar provedores de saúde comunitários na África Subsaariana a gerenciar informações de pacientes e mudanças de comportamento relacionadas à gravidez e ao parto.
A Jacaranda Health oferece uma plataforma de saúde digital baseada em SMS que responde a perguntas para gestantes na África Subsaariana. A plataforma fornece cutucadas comportamentais e inclui uma central de suporte alimentada por linguagem natural que ajuda a triar pacientes e conectá-los a agentes humanos. O financiamento será usado para refinar o modelo de aprendizado de máquina dentro da plataforma.
A Universidade de Surrey e a Signapse usarão IA generativa para traduzir textos online e offline em tempo real para pessoas surdas nos EUA e no Reino Unido e fornecer vídeos fotorrealistas em linguagem de sinais, permitindo acesso mais acessível a cuidados de saúde e outras informações.
Tendência maior
O Google tem sua própria tecnologia de aprendizado de máquina, batizada de Med-PaLM 2, destinada a melhorar o acesso às informações de saúde. O Med-PaLM 2 utiliza o modelo de linguagem de grande porte da empresa de tecnologia para responder a perguntas médicas.
Em março, o Med-PaLM 2 foi testado em questões no estilo U.S. Medical Licensing Examination e realizado em um nível de “especialista” com 85% a mais de precisão. Ele também recebeu uma pontuação de passe no Conjunto de dados MedMCQA, um conjunto de dados de múltipla escolha projetado para abordar questões reais do vestibular de medicina. Um mês depois, o Google anunciou que disponibilizaria o Med-PaLM 2 para clientes selecionados do Google Cloud para explorar casos de uso, compartilhar feedback e para testes limitados.
A empresa também anunciou um novo Pacote de Aceleração de Sinistros habilitado para IA, criado para ajudar no processo de autorização prévia e processamento de sinistros em seguros de saúde. A suíte converte dados não estruturados (conjuntos de dados não organizados de maneira predefinida) em dados estruturados (conjuntos de dados altamente organizados e facilmente decifráveis).
Em julho, um estudo realizado por pesquisadores do Google e publicado na Nature revelou que o Med-PaLM forneceu respostas longas alinhadas com o consenso científico em 92,6% das perguntas enviadas, o que se alinha com as respostas geradas pelos médicos em 92,9%.
