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Como a Inteligência Artificial pode melhorar os resultados do cuidado com o paciente

A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning existem há muitos anos. Na verdade, desde que passamos a considerar a ideia de uma máquina imitando a mente humana e construíram um cérebro virtual. Pesquisas em IA cresceram 12,9% nos últimos cinco anos, de acordo com um estudo recente. E desde o surgimento da Inteligência Artificial o setor de saúde estuda como essa tecnologia pode ser utilizada para melhorar os tratamentos e resultados dos pacientes.

Mas o que isso significa?

Todos os prestadores de serviços de saúde visam reduzir a variabilidade na prática, melhorar a qualidade, personalizar os cuidados dos pacientes e oferecer melhores resultados com custos mais baixos. O aumento do conhecimento que a Inteligência Artificial oferece pode ajudar a atingir esses objetivos.

Com a crescente quantidade de dados disponíveis, pode ser impossível classificá-los sem esta tecnologia. De acordo com o relatório da Dell EMC e da empresa de pesquisas IDC, os volumes de dados de saúde aumentam em 48% ao ano.

Utilizando IA, podemos analisar grandes quantidades de dados para colaborar com a tomada de decisão clínica no ponto de cuidado. Por meio de Soluções de Suporte à Decisão Clínica (CDS), os médicos têm a oportunidade de acessar e analisar uma grande quantidade de dados do mundo real, diminuindo a lacuna entre os experimentos e a realidade clínica. Isso produz práticas confiáveis ​​que podem ser aplicadas rapidamente na rotina dos profissionais de saúde.

Suportados por algoritmos avançados e recursos de Machine Learning, as ferramentas de CDS utilizam Inteligência Artificial para analisar dados existentes de pacientes e desenhar novas descobertas e hipóteses que muitas vezes não são consideradas em pesquisas científicas maiores ou mais tradicionais.

Além disso, os dados coletados dos médicos que usam essas soluções ajudam a fortalecer continuamente as recomendações fornecidas, proporcionando um processo contínuo de melhoria na tomada das decisões clínicas. Esse ciclo de retroalimentação permite reduzir as variações injustificadas e possibilita que os insights sejam utilizados na prática clínica e compartilhados entre os hospitais.

Ao usar Inteligência Artificial para filtrar os dados e fornecer as informações certas no momento certo, as CDS comprovaram que evitam erros médicos e reduzem custos. Por exemplo: com a ajuda de uma Solução de Apoio à Decisão Clínica de diagnóstico, os radiologistas demonstram redução de erros de diagnóstico em 19%, economizando custos em testes desnecessários e novos testes.

A tecnologia de IA continuará sendo um método proeminente para a compreensão do mundo de dados; mas são os médicos, pesquisadores e instituições que aproveitam essas informações para fornecer melhores cuidados, tratamentos e resultados que poderão trazer melhores benefícios para os pacientes.

Richard Loomis, M.D., é diretor de Informática de Clinical Solutions da Elsevier

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