A inteligência artificial (IA) é uma grande promessa para simplificar diagnósticos médicos, gerenciar dados clínicos e de pacientes e contribuir para a pesquisa e o desenvolvimento de dispositivos médicos. O software de IA é análogo ao aprendizado humano e à tomada de decisões. Essa qualidade de aprendizagem, particularmente a aprendizagem inferencial, fornece a capacidade de aprender sem programação baseada em regras e permitirá aos pesquisadores modelar e avaliar todos os tipos de processos biológicos, a uma velocidade que não era possível antes.

Existem três áreas de crescimento que estão moldando como as tecnologias de IA, particularmente a inferência de aprendizagem profunda, podem ajudar os médicos e provedores de serviços de saúde:

1. Gerenciamento de doenças – Aplicações de IA estão sendo usadas para monitorar a adesão do paciente aos regimes de tratamento e os padrões gerais de doenças em populações-alvo. A tecnologia vestível envia sinais aos pacientes de que uma ação é necessária, como medicamentos, e envia um sinal consequente aos computadores que monitoram o regime de tratamento. Os alertas são enviados para os médicos ou profissionais de saúde se um padrão de tratamento for interrompido ou não seguido. Os algoritmos são treinados em grandes volumes de dados para que possam calibrar a dosagem com base em dados demográficos, estágio da doença e histórico de conformidade anterior.
2. Análise preditiva – Os mesmos dados usados ​​para o manejo clínico podem ser usados ​​para modelar agrupamentos de doenças, padrões e vias evolutivas em populações quando elas são agregadas. Uma iniciativa do governo australiano em 2013 sobre a doença renal crônica. O piloto de um ano, que teve 170.000 participantes, resultou em um aumento de 300% na identificação de doenças. O algoritmo foi construído para identificar pacientes em risco e solicitar testes de triagem relevantes para eles. Um estudo semelhante realizado nos EUA em 2017 analisou a evolução provável de lesões benignas no câncer de mama completo. O modelo de aprendizado de máquina foi treinado em 600 casos, demografia relevante e literatura científica e resultou em uma taxa de precisão de 97% para prever quais lesões se tornariam cancerosas.
3. Imagens médicas – As imagens médicas são uma das áreas de maior crescimento para IA na esfera de dispositivos médicos. A IBM estima que 90% dos dados médicos sejam usados ​​para imagens e diagnósticos. Usos da IA ​​em imagens médicas incluem:

• • Imagens de ultra-som para melhorar o rastreio de cancros. Em 2017, pesquisadores que trabalharam na detecção de cânceres de pele testaram um sistema de IA detectando melanomas e descobriram que ele é 95% preciso, um aumento de 8,5% em relação às taxas de precisão do dermatologista. A AI também diagnosticou erroneamente menos moles benignos como melanoma maligno. Os cientistas que trabalham no Japão desenvolveram um software capaz de detectar o câncer colorretal em seus estágios iniciais, com 86% de precisão. O câncer colorretal é frequentemente difícil de detectar antes de se tornar mortal. Pesquisadores em Houston treinaram algoritmos de aprendizagem profunda para criar softwares que modelam com precisão tumores de câncer no pescoço e na cabeça, permitindo que oncologistas calibrem os níveis de radiação com mais precisão.
  • Triagem para degeneração macular. O governo chinês está investindo em IA para auxiliar no gerenciamento de níveis crescentes de retinopatia diabética e degeneração macular relacionada à idade.
  • Interpretação médica A aprendizagem profunda pode ajudar os radiologistas a extrair padrões e anomalias de milhares de imagens a uma velocidade e com maior precisão. A IA pode otimizar fluxos de trabalho, melhorar a aquisição e a classificação de imagens e aprimorar a recuperação de imagens por meio de usos sofisticados dos metadados associados às imagens. Em um esforço para superar algumas das questões computacionais de geração de imagens, como volume, ruído branco ou custos, os pesquisadores nos Estados Unidos estão trabalhando em maneiras de melhorar as imagens existentes sem ter que coletar dados adicionais. Testes em plataformas de aprendizado de máquina que podem distinguir entre imagens de alta qualidade e imagens de ruído branco começaram no Massachusetts General Hospital. A plataforma de IA está sendo treinada para procurar e filtrar propriedades de imagens, além de propriedades de patologias normais ou doentes.

Junto com seu potencial, o software de IA traz muitos desafios, desde a segurança cibernética até o custo de classificação. À medida que a tecnologia continua a evoluir e seu uso se expande para outras áreas da saúde, perguntas sobre quando o software se torna um dispositivo médico e quando é a tecnologia que tem um aplicativo médico precisará ser respondida.

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