Quando se fala em tecnologia no setor de saúde, a inteligência artificial (IA) surge como um dos tópicos mais debatidos, mas quando se trata de sua aplicação nesse segmento, o tema fica mais complexo e desafiador. Nesse contexto, a triggo ai, startup focada em desenvolver produtos e soluções personalizadas voltadas para Data Analytics e Inteligência Artificial, explica como a tecnologia pode ser aplicada e a importância de soluções de aprendizado de máquina (machine learning) pode ser importante para a saúde, principalmente após a pandemia da covid-19.
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A startup defende que a oportunidade no setor é enorme, já que soluções de inteligência artificial são capazes de analisar e aprender com a experiência de milhões de pacientes e o conhecimento de milhares de médicos, otimizando muito o diagnóstico e o tratamento.
Alguns pontos em que a aplicação da IA na saúde pode ajudar são em diagnóstico precoce e tratamentos de doenças a partir da análise de dados do paciente. Isso otimiza o tempo das equipes médicas e emitindo resultados de exames em tempo mais hábil, visto que muitos pacientes precisam de agilidade em situações críticas.
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QUERO ENTRAR AGORA →Ainda segundo a triggo ai, são diversos os benefícios de integrar a inteligência artificial na área, pois ela contribui para a redução de custos, bem como para o gerenciamento e otimização de recursos, além do desenvolvimento de novas políticas públicas como a redistribuição de vagas e leitos em hospitais, por exemplo.
Vantagem está na análise de dados
Anderson Paulucci, cofundador da triggo ai, diz que a aplicação de inteligência artificial, no geral, está ligada à otimização do tempo. “Isso porque com ela é possível automatizar tarefas repetitivas, que desperdiçam o potencial cognitivo humano.”
Já para uma boa gestão da qualidade na saúde, é preciso sempre antecipar ações para evitar o risco dos eventos adversos. Neste sentido, a IA é a grande aposta futura para mapear e eliminar as possíveis causas de um problema, ajudando na contenção de dinheiro desperdiçado com a prevenção.
“Para a saúde, aprender de maneira sistemática com a vasta quantidade de dados sobre as experiências e resultados dos pacientes que são gerados diariamente, pode significar um avanço muito interessante”, comenta.
Se as soluções de IA puderem ajudar os médicos a identificar complicações sérias mais cedo, melhorar os diagnósticos e conceder aos médicos acesso fácil às informações coletadas anteriormente, a inteligência artificial pode realmente ser capaz de reduzir esse tipo de risco e, potencialmente, salvar muitas vidas no processo, afirma a startup.
“Com a expansão do uso da inteligência artificial na medicina, os erros humanos podem ser reduzidos. O uso de soluções avançadas no setor também pode aumentar o compartilhamento de conhecimento entre várias especialidades e lugares do mundo. Neste contexto, a IA é a grande fronteira da ciência aplicada à saúde que propiciará avanços jamais vistos em toda história”, afirma Paulucci.
Exemplos de uso da inteligência artificial
As empresas já investem em inteligência artificial e aprendizado de máquina para reconhecer distúrbios cerebrais, tumores cancerígenos, deficiências visuais e muito mais com base em imagens médicas, como ressonâncias magnéticas e ultrassons.
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A IA também pode fornecer suporte essencial para aliviar o esgotamento dos times, impactando positivamente na rotina dos profissionais da área, que ganham mais tempo para se dedicar a outras funções. Segundo uma análise da Frost & Sullivan, em 2030, espera-se que o mercado de soluções médicas baseadas em tecnologias inteligentes alcance mais de US$ 6 bilhões e, em 2025, projeta-se que a inteligência artificial esteja em todas as áreas da saúde.
Outro ponto interessante é que cada vez mais, os dados da indústria mostram que os setores farmacêutico e de biotecnologia têm intensificado seus investimentos em inteligência artificial e tecnologias de big data nos últimos anos.
À medida que os algoritmos e suas aplicações continuam a evoluir, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão sendo cada vez mais disseminados nas operações de saúde. Um software baseado neste tipo de aplicação pode processar enormes quantidades de dados relevantes e voltam com insights acionáveis, reduzindo o trabalho manual de base para as equipes, que estariam cada vez mais sobrecarregadas.
