IA na Medicina: 5 Aplicações Reais Comprovadas com Exemplos Práticos

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

Assim como em muitos outros setores empresariais, a IA tem um vasto potencial para melhorar a indústria médica.

Você já pode estar usando alguns wearables habilitados para IA para monitorar sua saúde – FitBit, Smartwatch ou Smart belt.

Se observar atentamente, encontrará muitos ótimos exemplos de IA na medicina. Ela está gradualmente se tornando parte do nosso ecossistema de saúde.

Neste artigo, discutimos as aplicações reais e casos de uso da IA no campo médico.

IA na Medicina: Tendências de Mercado

A Inteligência Artificial está destinada a desempenhar um papel proeminente na medicina e saúde.

Existem muitas razões para isso, tais como:

• Avanços no poder computacional,
• Algoritmos de aprendizado,
• 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 de mercado parecem tudo, menos promissoras.

Valor de Mercado

Segundo relatórios, o valor do mercado global de IA na saúde deve crescer de 3,14 bilhões de USD em 2019 para 23,85 bilhões de USD até 2025.

Espera-se que cresça a uma CAGR (Taxa Composta de Crescimento Anual) de 40,15% durante o período de previsão de 2020 a 2025.

Visão de Uso Final

O segmento de publicidade e mídia liderou o mercado de IA em 2019 e representou mais de 20% da receita global. O setor de saúde deve ganhar uma participação líder no mercado de IA até 2027. (Fonte)

Aplicações Reais de IA na Medicina

Com um alto volume de dados disponíveis, a IA está preparada para ser o motor que impulsiona a transformação no setor médico.

Com a Inteligência Artificial, os Algoritmos de Aprendizado estão se tornando mais precisos e exatos, pois nos permitem, humanos, obter insights sobre diagnósticos, tratamentos e processos de cuidado.

Aqui estão algumas aplicações reais de Inteligência Artificial na medicina que podem beneficiar tanto pacientes quanto médicos.

1. Diagnóstico de Doenças

O diagnóstico correto é a chave para um tratamento bem-sucedido. No caso de diagnóstico incorreto, muita coisa pode dar errado. Portanto, acertar é extremamente importante, mas nem sempre é fácil.

Aplicar Inteligência Artificial ao diagnóstico de saúde está proporcionando muitos benefícios à indústria médica.

Softwares baseados em IA podem avaliar se um paciente tem uma determinada doença mesmo antes de muitos sintomas evidentes aparecerem. E, na maioria dos casos, essas previsões são precisas.

A IA torna o diagnóstico mais barato e acessível.

Aprendizado de Máquina – especialmente algoritmos de Deep Learning – é bastante utilizado hoje em dia no diagnóstico automático de doenças.

Aprendizado de Máquina no Diagnóstico de Doenças

Bem, os algoritmos de ML – Machine Learning – aprendem a ver padrões de forma semelhante à 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 a informação diagnóstica que um médico examina já está digitalizada. Por exemplo, imagens de máquinas de ressonância magnética, tomógrafos computadorizados e raios-X contêm grandes quantidades de dados complexos que são difíceis e demorados para humanos avaliarem.

O Machine Learning pode ser útil em:

• Detectar tumor cerebral ou câncer de pulmão baseado em tomografias computadorizadas
• Avaliar o risco de parada cardíaca súbita ou outras doenças cardíacas baseado em ECG e imagens de ressonância magnética cardíaca
• Classificar lesões de pele em imagens dermatológicas
• Encontrar traços de retinopatia diabética em imagens oculares

Por Que Usar IA Quando Médicos Podem Fazer Tudo Mencionado Acima?

Agora você pode estar se perguntando por que recorrer à IA quando existem médicos para fazer isso?

Técnicas de inteligência artificial como ML são como um 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 do paciente e arquivos manuscritos) disponíveis nos casos mencionados acima. E com todos esses dados, os algoritmos de machine learning estão se tornando tão eficientes quanto o diagnóstico de um especialista.

Os algoritmos de machine learning se destacam porque conseguem tirar conclusões muito mais rápido e os modelos podem ser replicados a baixo custo em todo o mundo.

Ah, então isso significa que a IA vai substituir os médicos em breve?

Não.

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

2. Desenvolvimento Mais Rápido de Medicamentos

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

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

Muitos dos processos analíticos no desenvolvimento de medicamentos podem ser tornados mais eficientes com Machine Learning. Isso tem o potencial de reduzir milhões em investimentos.

Até 2026, as aplicações de IA na saúde podem potencialmente criar 150 bilhões de USD em economias anuais para a economia de saúde dos Estados Unidos.

O desenvolvimento de medicamentos é dividido em quatro etapas.

• Etapa 1 – Identificação de alvo para intervenção
• Etapa 2 – Descoberta de candidatos a medicamentos
• Etapa 3 – Aceleração de ensaios clínicos
• Etapa 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 analisar cada uma delas e entender o que fazem.

Etapa 1 – Identificação de Alvo para Intervenção

O primeiro passo no desenvolvimento de um medicamento deve ser entender a origem biológica de uma doença e seus mecanismos de resistência. Então, deve-se identificar alvos adequados (geralmente proteínas) para tratar a doença.

Embora com técnicas de alto rendimento, como triagem de RNA curto (shRNA) e sequenciamento profundo, grandes quantidades de dados sejam disponibilizadas para descobrir possíveis vias de alvo.

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

Algoritmos de machine learning analisam rapidamente todos os dados disponíveis e aprendem a identificar boas proteínas-alvo automaticamente.

Etapa 2 – Descoberta de Candidatos a Medicamentos

A próxima etapa envolve encontrar um composto que possa interagir com a molécula-alvo identificada da maneira necessária.

Isso envolve triar um vasto número de compostos potenciais para seu efeito no alvo (afinidade). Esses compostos podem ser naturais, sintéticos ou bioengenheirados.

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

Algoritmos de Machine Learning ajudam aqui: Eles aprendem a prever a adequação de uma molécula baseada em impressões digitais estruturais e descritores moleculares. Então, percorrem milhões de moléculas potenciais e as filtram para as melhores opções – aquelas com efeitos colaterais mínimos.

Isso, portanto, economiza muito tempo no design de medicamentos.

Etapa 3 – Aceleração de Ensaios Clínicos

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

O machine learning pode acelerar o processo de ensaios clínicos. Ele pode identificar candidatos adequados e garantir uma distribuição adequada para grupos de participantes do ensaio. 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 aviso precoce para um ensaio clínico que não está produzindo resultados conclusivos – permitindo que os pesquisadores intervenham mais cedo, salvando o desenvolvimento do medicamento.

Etapa 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 triar milhares de candidatos moleculares potenciais.

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

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

Biomarcadores são usados para identificar:

• A presença da doença no estágio mais inicial – biomarcador diagnóstico
• O risco de um paciente desenvolver uma doença – biomarcador de risco
• A provável progressão de uma doença – biomarcador prognóstico
• Se o paciente responderá a um medicamento ou não – biomarcador preditivo

Por exemplo, em 2017, a AstraZeneca, sediada 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 a opção, muitos de nós optariam por não fazer visitas evitáveis a hospitais. Mas é possível?

Com assistentes virtuais de enfermagem, isso parece uma possibilidade.

Assistentes virtuais de enfermagem reduzem visitas hospitalares desnecessárias e diminuem ainda mais a carga sobre profissionais médicos.

Um assistente virtual de enfermagem alimentado por IA pode oferecer uma experiência personalizada aos pacientes. Ele pode ajudar a identificar doenças com base em sintomas, monitorar o estado de saúde, agendar consultas médicas e fazer muito mais. Pode impedir que qualquer situação crônica piore.

Assistentes virtuais estão em alta tendência hoje. Hospitais e profissionais médicos estão usando-os para aumentar o engajamento do paciente e melhorar suas habilidades de autogestão.

4. Oferecer Tratamento Personalizado

Diferentes pacientes respondem de forma diferente a medicamentos e cronogramas de tratamento. Com opções de tratamento personalizado, há um enorme potencial para aumentar a expectativa de vida dos pacientes.

O Machine Learning é usado para oferecer tratamento personalizado.

Como?

Ele pode ajudar a descobrir as características que indicam que um paciente terá uma resposta específica a um determinado tratamento. 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. Aprimorar Edição Genética

Além disso, a IA também está sendo usada em pesquisas genômicas.

Técnicas de Machine Learning continuam encontrando seu caminho no sequenciamento e anotação de genoma, e outras coisas. E isso não é o fim.

Também está sendo usada em diagnósticos baseados em genoma.

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

Repetições Palindrômicas Curtas Agrupadas e Regularmente Espaçadas (CRISPR), especialmente o sistema CRISPR-Cas9 para edição genética, deu um grande passo adiante em nossa capacidade de editar DNA de forma econômica e precisa. Além destes, também temos TALENs e ZFNs para contribuir com a edição genética.

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

Quanto mais pudermos digitalizar e unificar 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:

• Reduzir erros médicos

Erros médicos levam a diagnósticos incorretos. Por exemplo, no câncer de mama, relatórios de mamografia falsos-negativos podem atrasar o tratamento de muitas mulheres. A IA é amplamente usada para detectar tais anomalias que os olhos humanos não conseguem ver.

• Tornar a saúde humana novamente

Esta 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 lidar com o paciente com compaixão sem se envolver na entrada de dados.

• Ser diagnosticado com a ajuda de uma imagem

O futuro pode ser a era da "selfie médica" para obter diagnóstico apenas com uma selfie.

2. Tornar os Dados Acessíveis a Todos

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

Não. O mais importante é levar esses produtos ao acesso das pessoas.

Vamos pegar o exemplo de modelos de IA treinados nos EUA para doenças pulmonares que não incluem TB em seus rótulos. A TB é um problema para países em desenvolvimento, mas não tanto nos EUA, então exames de TB 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 muitos 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 de sinergizar com outras tecnologias de saúde pode assim apresentar muitas possibilidades na indústria.

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