5 Aplicações do mundo real de IA na medicina (com exemplos)

Não há como negar que a Inteligência Artificial (IA) se tornou onipresente. Está se tornando cada vez mais sofisticado em fazer o que os humanos fazem com eficiência – aprender, raciocinar e aplicar a lógica.

Como em muitos outros setores de negócios, a IA tem um vasto potencial para melhorar o setor médico.

Você já pode estar usando alguns wearables habilitados para IA para acompanhar sua saúde – FitBit, Smartwatch ou um cinto inteligente.

Se você olhar de perto, encontrará muitos bons exemplos de IA na medicina. Está gradualmente se tornando parte do nosso ecossistema de saúde.

Neste blog, discutimos a aplicação no mundo real e casos de uso de IA no campo médico.

IA na medicina:as tendências do mercado

A Inteligência Artificial está definida para desempenhar um papel de destaque na medicina e na saúde.

Há muitas razões para isso, como:

• Avanços no poder de computação,
• Algoritmos de aprendizagem,
• Disponibilidade de dados massivos de registros médicos e
• Dispositivos de saúde vestíveis.

O mercado de saúde para Inteligência Artificial está aumentando dia a dia, e as tendências do mercado parecem tudo menos promissoras.

Valor de mercado

Segundo relatos, o valor da IA ​​no mercado global de saúde deve crescer de 3,14 bilhões de dólares em 2019 para 23,85 bilhões de dólares em 2025.

Espera-se que cresça a uma CAGR (taxa de crescimento anual composta) de 40,15% durante o período de previsão de 2020 a 2025.

Informações de uso final

O segmento de publicidade e mídia liderou o mercado de IA em 2019 e respondeu por mais de 20% da receita global. O setor de saúde deverá ganhar uma participação de liderança no mercado de IA até o ano de 2027. (Fonte)

Aplicações do mundo real de IA na medicina

Com um alto volume de dados disponíveis, a IA está pronta para ser o motor que impulsiona a transformação em todo o setor de medicamentos.

Com a Inteligência Artificial, os Algoritmos de Aprendizagem estão se tornando mais precisos e precisos, pois permitem que nós, humanos, tenhamos insights sobre diagnósticos, tratamentos e processos de atendimento.

Aqui estão algumas aplicações do mundo real da Inteligência Artificial na medicina que podem beneficiar pacientes e médicos.

1. Diagnóstico de doenças

O diagnóstico correto é a chave para o sucesso do tratamento. No caso de diagnóstico errado, muita coisa pode dar errado. Portanto, acertar é extremamente importante, mas nem sempre é fácil.

A aplicação da Inteligência Artificial ao diagnóstico de saúde está trazendo muitos benefícios para a indústria médica.

O software baseado em IA pode avaliar se um paciente tem uma doença específica antes mesmo que muitos sintomas evidentes apareçam. E, na maioria dos casos, essas previsões são precisas.

A IA torna o diagnóstico mais barato e acessível.

Machine Learning – especialmente algoritmos de Deep Learning são muito usados ​​atualmente no diagnóstico automático de doenças.

Aprendizado de máquina no diagnóstico de doenças

Bem, os algoritmos de ML – Machine Learning aprendem a ver padrões semelhantes à maneira como os médicos os veem. Uma diferença significativa aqui é que os algoritmos precisam de muitos exemplos concretos para aprender. E esses exemplos são digitalizados porque as máquinas não conseguem ler nas entrelinhas dos livros didáticos.

Portanto, o Machine Learning é especificamente útil em áreas onde as informações de diagnóstico que um médico examina já estão digitalizadas. Por exemplo, imagens de máquinas de ressonância magnética, tomografia computadorizada e raios-X contêm grandes quantidades de dados complexos que são difíceis e demorados para serem avaliados por humanos.

O aprendizado de máquina pode ser útil em:

• Detecção de tumor cerebral ou câncer de pulmão com base em tomografia computadorizada
• Avaliar o risco de parada cardíaca súbita ou outras doenças cardíacas com base em imagens de ECG e ressonância magnética cardíaca
• Classificação de lesões de pele em imagens de pele
• Encontrar vestígios de retinopatia diabética em imagens oculares

Por que usar IA quando os médicos podem fazer tudo o que foi mencionado acima?

Agora você pode estar se perguntando por que optar pela IA quando há médicos para fazer isso?

Técnicas de inteligência artificial como ML são como o segundo par de olhos que pode avaliar a saúde do paciente com base no conhecimento extraído dos dados disponíveis.

Há muitos dados úteis (TC, RM, genômica, registros de pacientes e arquivos manuscritos) disponíveis nos casos mencionados acima. E com todos esses dados, os algoritmos de aprendizado de máquina estão se tornando tão eficientes quanto os diagnósticos de um especialista.

Os algoritmos de aprendizado de máquina se destacam porque são capazes de tirar conclusões muito mais rapidamente e os modelos podem ser replicados a baixo custo em todo o mundo.

Ah, isso significa que a IA substituirá os médicos em breve?

Não.

É bastante improvável que a IA substitua médicos e médicos em breve. A IA será usada para destacar tumores potencialmente malignos ou padrões cardíacos com risco de vida de pacientes. Isso permitirá que os médicos se concentrem na interpretação dos sinais destacados.

2. Desenvolvimento mais rápido de medicamentos

O desenvolvimento de um medicamento é um negócio médico cada vez mais competitivo e caro. Mesmo com o avanço tecnológico, o custo de criação de um novo medicamento aumenta a cada poucos anos. A IA pode desempenhar um papel significativo aqui.

As principais empresas médicas e farmacêuticas estão usando a IA para reduzir seus custos de P&D e evitar erros dispendiosos.

Muitos dos processos analíticos no desenvolvimento de medicamentos podem se tornar mais eficientes com Machine Learning. Isso tem o potencial de cortar milhões em investimentos.

Até 2026, os aplicativos de IA de saúde podem gerar uma economia anual de 150 bilhões de dólares para a economia de saúde dos Estados Unidos.

O desenvolvimento de medicamentos é dividido em quatro etapas.

• Estágio 1 – Identificação do alvo para intervenção
• Estágio 2 – Descobrindo os candidatos a medicamentos
• Fase 3 – Aceleração dos ensaios clínicos
• Estágio 4 – Encontrar biomarcadores para diagnosticar a doença

Você ficará surpreso ao saber que a IA já está sendo usada com sucesso em todas essas etapas. Vamos passar por cada um deles e entender o que esses estágios fazem.

Estágio 1 – Identificação do alvo para intervenção

O primeiro passo no desenvolvimento de um medicamento deve ser o entendimento da origem biológica de uma doença e seus mecanismos de resistência. Então você deve ser capaz de identificar alvos adequados (tipicamente proteínas) para tratar a doença.

Embora com técnicas de alto rendimento, como triagem de RNA em gancho curto (shRNA) e sequenciamento profundo, grandes dados são disponibilizados para descobrir possíveis vias-alvo.

Mas com os métodos tradicionais, ainda é um desafio integrar o grande número e variedade de fontes de dados – e depois procurar os padrões relevantes.

Os algoritmos de aprendizado de máquina aqui analisam rapidamente todos os dados disponíveis e aprendem a identificar boas proteínas-alvo automaticamente.

Estágio 2 – Descobrindo os candidatos a medicamentos

O próximo passo envolve encontrar um composto que possa interagir com a molécula alvo identificada da maneira necessária.

Isso envolve a triagem de um grande número de compostos potenciais quanto ao seu efeito no alvo (afinidade). Esses compostos podem ser naturais, sintéticos ou bioengenharia.

No entanto, o sistema atual pode criar sugestões imprecisas e inadequadas. Então, na realidade, leva muito tempo para finalizar os melhores candidatos a medicamentos.

Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam aqui:eles aprendem a prever a adequação de uma molécula com base em impressões digitais estruturais e descritores moleculares. Em seguida, eles passam por milhões de moléculas em potencial e as filtram todas para as melhores opções – aquelas com efeitos colaterais mínimos.

Isso, portanto, acaba economizando muito tempo no projeto de medicamentos.

Fase 3 – Aceleração dos ensaios clínicos

Não é fácil encontrar candidatos adequados para ensaios clínicos. Se você selecionar os candidatos errados, isso prolongará o teste – custando tempo e recursos.

O aprendizado de máquina pode acelerar o processo de ensaios clínicos. Ele pode identificar candidatos adequados e garantir que haja uma distribuição adequada para grupos de participantes do teste. O algoritmo pode ser treinado para separar bons candidatos dos ruins.

A tecnologia de IA faz três coisas para o processo de ensaio clínico:torna-o mais rápido, confiável e seguro.

Eles também podem alertar dando um alerta antecipado para um ensaio clínico que não está produzindo resultados conclusivos – permitindo assim que os pesquisadores intervenham mais cedo, salvando o desenvolvimento do medicamento.

Estágio 4 – Encontrar biomarcadores para diagnosticar a doença

O tratamento do paciente para uma doença só é possível quando você tem certeza do diagnóstico.

Biomarcadores são moléculas encontradas em fluidos corporais como sangue humano que concluem se um paciente tem ou não uma doença. Eles também podem ser usados ​​para rastrear a progressão da doença.

Mas descobrir Biomarcadores adequados para uma doença não é fácil. É um processo caro e demorado que envolve a triagem de milhares de potenciais candidatos a moléculas.

A IA automatiza grande parte do trabalho manual aqui e, por sua vez, acelera o processo.

Os algoritmos podem classificar moléculas em candidatos bons e ruins – o que ajuda os especialistas a analisar as melhores perspectivas.

Biomarcadores são usados ​​para identificar:

• A presença de doença o mais cedo possível – biomarcador diagnóstico
• O risco de um paciente desenvolver uma doença – biomarcador de risco
• Provável progresso de uma doença – biomarcador prognóstico
• Se o paciente responderá ou não a um medicamento – biomarcador preditivo

Por exemplo, em 2017, a AstraZeneca, com sede no Reino Unido, colaborou com a empresa biofarmacêutica Berg e usou IA para encontrar biomarcadores e medicamentos para doenças neurológicas.

3. Assistente Virtual de Enfermagem

Se tivesse uma opção, muitos de nós optariam por não fazer uma visita evitável aos hospitais. Mas é possível?

Com assistentes de enfermagem virtuais, isso parece uma possibilidade.

Os assistentes de enfermagem virtuais reduzem as visitas desnecessárias ao hospital e diminuem ainda mais a carga sobre os profissionais médicos.

Um assistente de enfermagem virtual com inteligência artificial pode oferecer uma experiência personalizada aos pacientes. Ele pode ajudar a identificar doenças com base nos sintomas, monitorar o estado de saúde, agendar consultas médicas e fazer muitas outras coisas. Pode evitar que qualquer situação crônica piore.

Os assistentes virtuais estão em alta nos dias de hoje. Hospitais e profissionais médicos estão usando-os para aumentar o envolvimento do paciente e melhorar suas habilidades de autogestão.

4. Fornecer tratamento personalizado

Diferentes pacientes respondem de maneira diferente aos medicamentos e aos esquemas de tratamento. Com opções de tratamento personalizadas, há um enorme potencial para aumentar a vida útil dos pacientes.

O Machine Learning é usado para fornecer tratamento personalizado.

Como?

Pode ajudar a descobrir as características que indicam que um paciente terá uma resposta específica a um determinado tratamento. Ele pode prever a provável resposta de um paciente a um tratamento específico.

Mas como o algoritmo de ML aprende isso?

O sistema aprende isso cruzando dados de pacientes semelhantes e comparando seus tratamentos e resultados. Isso é muito útil para os médicos projetarem o plano de tratamento certo para o paciente.

5. Aprimore a edição genética

Além disso, a IA também está sendo usada na pesquisa genômica.

As técnicas de aprendizado de máquina continuam encontrando seus caminhos no sequenciamento e anotação do genoma e outras coisas. E isso não é o fim.

Também está sendo usado em diagnósticos baseados em genoma.

E se você acha que a IA não pode mudar nossos genes, você terá que pensar novamente.

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), especialmente o sistema CRISPR-Cas9 para edição de genes, forneceu um grande passo à frente em nossa capacidade de editar DNA de maneira econômica e precisa. Além destes, também temos TALENs e ZFNs para contribuir na edição de genes.

A IA já está nos ajudando de muitas outras maneiras. Mas este é apenas o começo.

Quanto mais digitalizarmos e unificarmos nossos dados médicos, mais poderemos usar a IA para tomar decisões mais precisas e econômicas em processos analíticos complexos.

O futuro da IA ​​na medicina em 2021 e além

A Inteligência Artificial tem muito potencial e, para realizá-lo plenamente, precisaríamos de esforços combinados de especialistas em Medicina, Ciência da Computação, Matemática e muito mais.

1. Explorando o potencial da IA ​​em áreas específicas

A Inteligência Artificial pode transformar a medicina nas seguintes áreas:

• Redução de erros médicos

Erros médicos levam a erros de diagnóstico. Por exemplo, no câncer de mama, os relatórios de mamografia falso-negativos podem atrasar o tratamento de muitas mulheres. A IA é usada extensivamente para detectar quaisquer anormalidades que os olhos humanos não podem ver.

• Tornar a saúde humana novamente

Essa pode ser a contribuição mais benéfica da IA ​​para a saúde. O trabalho desnecessário envolvido na entrada de dados pode ser evitado. O médico pode sim lidar com o paciente com compaixão sem entrar na entrada de dados.

• Como ser diagnosticado com a ajuda de uma imagem

O futuro pode ser uma era de “selfie médica” para ser diagnosticado apenas com uma selfie.

2. Tornando os dados acessíveis a todos

Você acha que é suficiente se construirmos apenas produtos médicos de IA?

Não. O mais importante é colocar esses produtos ao alcance das pessoas.

Vamos pegar o exemplo de modelos de IA treinados pelos americanos para doenças pulmonares que não incluem TB em sua rotulagem. A tuberculose é um problema para os países do mundo em desenvolvimento, mas não nos Estados Unidos, portanto, exames de tuberculose não são encontrados no conjunto de dados de treinamento.

Mas, a IA deve funcionar em todos os lugares para todos. Adicionar imagens de tuberculose aos conjuntos de dados ajudaria a generalizar e democratizar a IA para outras partes do mundo.

3. IoMT – Internet das Coisas Médicas

Precisaremos de muito mais dispositivos e aplicativos móveis que desempenharão um papel crítico no rastreamento e prevenção de doenças crônicas para pacientes e seus médicos.

O crescente potencial da IA ​​para sinergia com outras tecnologias de saúde pode, portanto, apresentar muitas possibilidades no setor.

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