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IA transcende os limites do atendimento clínico

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A amplitude das contribuições da IA para transformar o setor de saúde transcende os limites do atendimento clínico. A maioria das organizações de saúde hoje está sofrendo com o que pode ser chamado de “explosão de dados”. O uso da inteligência artificial na Medicina e na Saúde tem sido apontado como um dos mais promissores dentre todas as aplicações da tecnologia. Relatório preparado para o Parlamento Europeu oferece uma visão geral de como a IA pode beneficiar os cuidados de saúde futuros, em particular aumentando a eficiência dos médicos, melhorando o diagnóstico e tratamento médicos e otimizando a alocação de recursos humanos e técnicos.

O relatório identifica e esclarece os principais riscos clínicos, sociais e éticos da IA na área da saúde. A IA também será usada extensivamente para padronizar dados médicos, independentemente do formato. Veremos mais aplicativos voltados para a eficiência operacional que auxiliam os médicos automatizando tarefas simples, reduzindo sua carga administrativa, liberando-os para direcionar sua energia e talentos para empreendimentos mais centrados no ser humano. 

Para Monica Venancio, CCaaS Sales Specialist para América  Latina na Talkdesk, que participou do painel “A revolução da saúde alimentada por IA”, na 13 edição do Fórum Saúde Digital, disse que quando um paciente entra em contato com a instituição de saúde, ele apresenta dados daquele momento que são dados sensíveis,  mas que não mostram o quadro geral daquele indivíduo.

“Por meio dos algoritmos IA  é possível identificar como o paciente prefere ser atendido, a forma de atendimento seja por chat , por bot ou por mensagem e interagir com ele para saber que forma ele deseja seja atendido. Ao aferir  sua expectativa é capaz de captar todos estes insights para levar ao gestor estas informações sobre este contato e melhorar o atendimento “, disse a executiva, que é especialista de contato com os clientes. “Mas mais que isso,  a IA permite que se faça mais pela experiência do paciente por meio da  interação com outros dados sobre esta mesma pessoa, por meio do prontuário dela com uma instituição de saúde, seus exames, seu histórico e assim ao chegar na ponta do atendimento, já ter informações essenciais para um pronto e bem-sucedido atendimento do paciente pelo médico ou pelo hospital”, informou.

 

Monica alerta ainda que num futuro próximo a  integração de hospitais com consultórios com  farmácias e laboratórios será uma realidade proporcionada pela IA como já acontece em vários países. “Como eles se conectam com a  realidade do paciente, sempre com privacidade de dados, a plataforma poderá prover o serviço em instantes”.

“Em alguns casos,  dados específicos sobre o  indivíduo, que  vão vir só na triagem podem ser adiantados e agilizar esse atendimento. Bem como também o rápido encaminhamento a especialista ou pronto atendimento.  A jornada do paciente passa também a forma como as plataformas se comunicam e  nas transferências e interoperabilidade de dados sobre este paciente. Ao se conectar com outras inteligências, a plataforma da Talkdesk pode  trazer informações com históricos que permite ao médico usar os dados  fornecidos por outras empresas seja diagnósticos por imagem ou passagem por unidades de saúde para um nível de excelência  viabilizando ter no consultório todo um arsenal informativo essencial para o melhor tratamento daquela pessoa”, disse.

Segundo Dr. Augusto Romão, CEO da One Laudos, a  Telerradiologia é a  interpretação dos laudos médicos realizados em clientes externos ( técnicos e tecnólogos) via  imagens transmitidas pela  internet,  “Às vezes o  corpo clínico faz a análise e interpretação e devolve os laudos aos clientes que levam esses exames aos seus médicos. Com a introdução de algoritmos de IA na análise e diagnóstico de exames por imagem, as  unidades fazem o exame na ponta, os laudos são feitos pelo time de especialistas e enviados diretamente à unidade de saúde”, explicou o médico.

“No nosso caso,  a IA  na radiologia emprega um  algoritmo que faz um pré-tratamento das imagens, faz a sinalização de ocorrências de acordo com as imagens encontradas  e traz um relatório com os achados sejam eles mais ou menos relevantes. “, explicou. “A IA na Radiologia ainda está em construção e fazemos parte de um  cenário complicado, mas  entendemos que a IA vai  melhorar a qualidade diagnóstica e principalmente na agilidade na entrega dos resultados.  E muitas vezes esse  tempo é vital para os pacientes”, analisou.

Cristian Rocha, Co-fundador & CEO da LAURA , robô cognitivo que auxilia no atendimento de saúde, conta que a introdução  da IA na visão intra hospitalar teve foco na atenção primária à saúde , não apenas pela aplicação de um algoritmo mas a curadoria dos dados dos pacientes que foi um grande avanço tecnológico, ao mesmo tempo um grande desafio.

“Grande parte dos hospitais brasileiros, os sistemas de saúde não têm qualidade dos dados ou dados organizados que permitam a introdução de uma tecnologia como a IA imediatamente .  Hoje existem vários algoritmos de machine learning que tem aplicações e estatísticas que funcionam, que podem contribuir para a melhoria destes dados, entretanto a grande dificuldade da qualidade dos dados ainda está no garbage in/garbage out, isto é, distinguir o que é uma informação boa do que é lixo, porque dados de má qualidade levará a modelos de atendimento de  má qualidade de ponta a ponta dentro da instituição de saúde”, argumentou o especialista.

Segundo ele, os modelos de software para este mercado não são centralizados no paciente, não há uma estratégia de software que foque no paciente e  que tenha uma visão holística do que está acontecendo dentro da instituição de saúde. “São várias as dificuldades de usar aqueles dados ruins. A proposta da Laura é resolver isso e   ter uma curadoria dos dados, dos processos para poder  se usar esses dados de forma escalável”, argumentou.

“Usar informações geradas pela IA, ainda é um grande desafio dada a  grande variabilidade de tecnologias entre hospitais e também pelo preconceito de alguns profissionais. Em casos em que  vemos que um ambiente mais maduro tecnologicamente,  com prontuários eletrônicos bem implantados, os processos são mais rápidos,” explicou o executivo. “A curadoria dos dados faz parte de uma estratégia do uso dos dados.  Houve nos últimos anos uma  evolução na IA nos hospitais. O receio inicial já passou,  ainda há algumas resistências de como se interpreta, mas  os modelos mais acurados e sensíveis feitos pelos algoritmos tem se provado mais eficientes e altamente confiáveis.  O maior desafio de um modelo  da IA é  muito mais cultural que real”, finalizou.

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