O setor de saúde está prestes a assistir a um aumento significativo no investimento em inteligência artificial, com uma subida projetada nuns impressionantes 169% ao longo do próximo ano[1], o maior crescimento entre todas as indústrias inquiridas na região EMEA. Este aumento surge na sequência dos resultados promissores de projetos iniciais com IA, onde 74% dos projetos-piloto em saúde cumpriram ou superaram as expectativas, sendo que 13% as ultrapassaram. No entanto, apesar deste impulso positivo, apenas 2% das organizações de saúde implementaram realmente a IA em larga escala, estando a maioria das iniciativas ainda em fase de planeamento ou piloto. Isto levanta uma questão relevante: como pode o setor e os seus parceiros ultrapassar este impasse?
O que está a fazer a IA Generativa?
Para a maioria das pessoas, a experiência com IA Generativa (GenAI) resume-se a conversas com chatbots, criação de novos conteúdos ou resumo de dados. Estes casos de uso mais simples têm revelado inúmeros desafios que precisam de ser ultrapassados antes que a adoção generalizada se torne viável, especialmente em setores altamente regulados como o da saúde. Um dos principais obstáculos identificados no inquérito realizado na região é a qualidade dos dados. Os modelos de IA, incluindo a GenAI, são tão eficazes quantos os dados em que são treinados. No setor da saúde, os dados existem frequentemente em silos, espalhados por sistemas incompatíveis e em formatos difíceis de interpretar. Existem também considerações importantes relacionadas com a privacidade dos dados dos pacientes. Apesar da complexidade envolvida em organizar e normalizar estes dados, os potenciais benefícios de resolver estas questões e tornar os dados utilizáveis por IA são imensos.
Por exemplo, ferramentas como o “Slicerdicer” da Epic permitem que os profissionais de saúde consultem grandes quantidades de dados por intermédio de interfaces conversacionais, descobrindo tendências importantes nos resultados dos pacientes e proporcionando melhores cuidados. A profundidade destas pesquisas é particularmente poderosa, permitindo aos prestadores de cuidados de saúde descobrir tendências entre pacientes que partilham uma condição ou doença que, de outra forma, poderiam ter permanecido ocultas. Levando a tecnologia noutra direção, “escribas digitais ambiente” com tecnologia de IA estão a ser testados por médicos do NHS no Reino Unido. Estes sistemas registam as consultas dos pacientes e geram automaticamente notas clínicas, poupando horas de trabalho administrativo e ajudando a reduzir o cansaço entre o pessoal médico.
Dito isto, os prestadores de cuidados de saúde devem proceder com cautela. O sentimento público em relação à IA na saúde continua a ser cauteloso. Apenas 28% das pessoas com mais de 60 anos sentem-se confortáveis com a utilização de tecnologias de IA no seu tratamento, e 75% dos consumidores, de forma geral, querem ser informados se a IA estiver a ser utilizada nas comunicações relacionadas com os seus cuidados de saúde. A transparência é crítica. Para que a IA melhore a experiência do paciente sem a prejudicar, a confiança deve ser mantida.
O papel da IA na investigação médica
Para além dos cuidados de primeira linha, a IA Generativa está a impulsionar o trabalho no campo da investigação médica. No início deste ano, um investigador no Imperial College London usou uma ferramenta de IA desenvolvida pela Google para investigar porque é que certas bactérias são resistentes a antibióticos. Em apenas 48 horas, a ferramenta propôs quatro hipóteses viáveis, enquanto os cientistas demoraram mais de uma década a formular manualmente apenas uma única hipótese. O resultado foi tão surpreendente que o investigador original suspeitou inicialmente que a IA tinha acedido a trabalhos não publicados no seu computador pessoal, o que foi provado não ser o caso.
Estas descobertas estão a tornar-se possíveis graças aos sistemas de computação de alto desempenho que suportam modelos de IA cada vez mais poderosos. Por exemplo, a Lenovo colabora com o Broad Institute na análise do genoma, contribuindo para ajudar os investigadores a acelerar uma das tarefas mais intensivas em dados da ciência. A ferramenta da Lenovo Genomics Optimization and Scalability Tool (GOAST) reduz o tempo necessário para analisar um genoma humano completo de mais de 100 horas para apenas 47 minutos.
Outras organizações estão também a utilizar ferramentas avançadas de IA e computação para expandir os limites dos cuidados de saúde. A empresa húngara 3DHISTECH, por exemplo, utiliza as workstations ThinkStation P620, equipadas com processadores AMD Threadripper, para construir modelos virtuais 3D detalhados de tecido humano e não humano. Estes modelos podem fazer ampliações até ao nível de cromossomas individuais, permitindo novas fronteiras na patologia digital. Os seus sistemas são utilizados por instituições em todo o mundo, incluindo a Harvard Medical School, a Novartis e o Instituto de Virologia de Wuhan. De forma notável, um sistema da 3DHISTECH desempenhou um papel fundamental no diagnóstico do primeiro paciente com COVID-19 na China, demonstrando como a tecnologia suportada por IA pode ter impacto em crises de saúde globais.
O elemento humano continua a ser crucial
Embora a IA ofereça vantagens impressionantes, é importante lembrar que a tecnologia, por si só, não é a resposta. O toque humano nos cuidados de saúde continua a ser indispensável. Os prestadores de cuidados de saúde devem garantir transparência nas suas implementações de IA e resolver os problemas de qualidade dos dados para colher plenamente os benefícios da IA. Ao fazê-lo, podem melhorar os cuidados ao paciente, reduzir o esgotamento entre o pessoal médico e impulsionar a investigação inovadora, tudo isto sem sacrificar a confiança e o conforto daqueles a quem servem.
Em conclusão, a indústria da saúde está à beira de uma revolução impulsionada pela IA. Com uma implementação cuidadosa e um foco na manutenção da confiança, a IA tem o potencial de transformar os cuidados de saúde para melhor. A jornada não estará isenta de desafios, mas os benefícios prometem compensar todo o esforço.
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