A implementação de inteligência artificial na saúda não é nova. Nos anos 1980 e 1990, o foco era a implantação de sistemas especialistas, aqueles construídos a partir de especialistas humanos para fornecer assistência na tomada de decisões para diagnóstico médico e planejamento de tratamento. Porém, como o custo era alto e o ganho marginal, eles não se tornaram muito famosos.
Com o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural, o potencial da IA em domínios como diagnóstico médico, descoberta de medicamentos e vigilância em saúde pública aumentou exponencialmente a capacidade dos sistemas avaliarem grandes quantidades de dados, prever resultados futuros e comunicar esses resultados de uma forma que qualquer pessoa consiga entender.
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Devido a isso, a tendência é que esses sistemas se espalhem por diversas entidades do setor de saúde, tanto público quanto privado. Em vários países, algoritmos de IA foram usados para prever a disseminação da COVID-19. Isso deu às autoridades de saúde pública condições de adotar medidas preventivas.
Mas esse potencial não ficou preso à COVID e, hoje, já se espalha no diagnóstico de diversas doenças. Na Índia, por exemplo, a inteligência artificial está analisando exames de radiografias de tórax a fim de diagnosticar precocemente a tuberculose. No Brasil e em outros países, pesquisas têm utilizado a IA para predição de câncer, doenças cardíacas, malária etc, e isso começa a ser incorporado na prática médica, fortalecendo os sistemas de diagnóstico. A consequência imediata é a antecipação do tratamento e a prevenção da disseminação de doenças contagiosas.
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Para a Inteligência Artificial atingir seu potencial máximo alguns pilares são fundamentais: há necessidades relativas a infraestrutura tecnológica, segurança digital e, principalmente, disponibilidade de dados em grande quantidade e qualidade. Por isso, a introdução do prontuário eletrônico é tão importante, embora ainda haja espaço para melhoria da segurança e qualidade dos dados.
Dentro do conjunto segurança, um dos principais elementos é a privacidade das pessoas. E uma das formas de preservá-la é por meio da anonimização dos dados. Porém, muitos sistemas de anonimização estão se abstendo de resguardar as relações dos dados. E isso é muito importante porque, em regra, são essas relações que apontam para padrões que se transformam em predições.
A disponibilidade dessas relações e o estudo delas podem ajudar a gerar outros resultados importantes, como, por exemplo, o desenvolvimento de medicamentos e tratamentos personalizados; a criação de assistentes virtuais para pacientes com doenças crônicas, como o Ada Health, dos EUA; a otimização de recursos hospitalares com a melhor alocação de leitos e equipamentos médicos, além de medicamentos.
Por fim, a IA também tem sido utilizada para aprimoramento dos sistemas de atendimento de Telemedicina e Diagnóstico Remoto. No modelo brasileiro, isso tem sido construído em um sistema interessante de interoperabilidade, que por utilizar redes sociais como WhatsApp permitem que as imagens sejam enviadas para análise pelos modelos preditivos.
A IA é, portanto, uma ferramenta poderosa para melhorar os sistemas de saúde públicos, tornando-os mais eficientes, acessíveis e capazes de responder rapidamente a crises de saúde e esses benefícios podem ser apropriados tanto por países desenvolvidos quanto por países em desenvolvimento.