How Artificial Intelligence Is Changing Healthcare Experiences

By: Tertius Rebelo
Tertius Rebelo

Algorithms may be hidden, but artificial intelligence and IoT are improving healthcare for patients and doctors in many ways.

One of the sectors that can benefit most from the wave of artificial intelligence (AI) is that of Cheers. A tecnologia é capaz de gerar dados, ensinar como tratar uma doença e colocar as pessoas no centro da gestão de suas saúdes. Prevenção, detecção de doenças em estágios iniciais e identificação dos tratamentos mais adequados são outras vantagens. 

A inteligência artificial (IA) é uma força irrefreável de mudança nos cuidados de saúde. Quase todos os dias há avanços demonstrando que a IA e o aprendizado de máquina (IA/ML) nos ajudarão a diagnosticar e prever melhor as doenças, descobrir novas terapias medicamentosas e fornecer as informações mais precisas para que os médicos melhorem a prestação de serviços em saúde. 

While these ambitions may be possible, thorny challenges stand in the way of a true AI-enabled health system. 

And what can AI do for the patient and health care?

It is important to remember that AI is not magic (or robots that replace your doctor) & #8211; It's just math applied to life. 

Terms like #8220; machine learning & #8221; and #8220; deep learning & #8221; are simply ways of explain statistics-based computer algorithms

E os algoritmos estão em toda a parte. Eles operam no mercado de ações, decidem se você pode contratar um financiamento imobiliário e um dia poderão dirigir o seu carro. Eles fazem buscas na internet, mostram anúncios cuidadosamente escolhidos nos sites que você visita e decidem quais os preços mostrar em lojas on-line.  Um algoritmo é, essencialmente, uma forma sem cérebro de fazer coisas inteligentes. É um conjunto de etapas precisas que não precisam de grande esforço mental para serem seguidas, mas que, se obedecidas exatamente e mecanicamente, levarão ao resultado desejado. 

These algorithms need much de dados para identificar padrões e se tornar ferramentas poderosas de previsão. Por exemplo, você precisaria de muitos dados de pacientes para treinar um algoritmo para reconhecer os marcadores da sepse e usá-los para prever a sepse em futuros pacientes. Embora mais dados de assistência médica do que nunca estejam disponíveis por meio de registros eletrônicos de saúde, ferramentas de monitoramento remoto e testes genômicos, os dados ainda tendem a ser isolados, bagunçados e proprietários. Os pacientes acabam se beneficiando se os pesquisadores puderem extrair os dados de pacientes em todo o mundo, em vez de dados isolados para uma única instituição – e a IA pode ajudar a estimular a colaboração para um impacto escalável. Como observou a parceira e cientista médica do Google Ventures, Dra. Vineeta Agarwala, “a IA é singularmente capaz de forçar a quebra de silos de dados e forçar grandes instituições, que historicamente tinham temores legítimos de compartilhamento de dados,

Como um investidor em tecnologia de cuidados de saúde em fase inicial, vemos muitas startups a alavancar o AI/ML. De 2011 a 2017, os investidores despejaram US $ 2,7 bilhões em startups de saúde digital AI / ML. Embora a atenção da mídia tenha se concentrado em grande parte na capacidade da IA ​​/ ML de revolucionar a prestação de cuidados clínicos, as tecnologias estão transformando ainda mais rapidamente o negócio dos cuidados de saúde. As empresas estão criando processos mais eficientes, desde o pipeline de desenvolvimento de medicamentos em produtos farmacêuticos até operações clínicas, agendamento e documentação no hospital. Apesar de empolgantes, achamos que alguns dos casos de uso mais focados clinicamente – como diagnóstico e tratamento robótico – levarão mais tempo para construir e escalar, devido ao risco de integrar novas tecnologias aos cuidados diretos do paciente.

Why should you care?

Como tudo isso pode parecer para você? Embora os algoritmos possam estar ocultos, a IA provavelmente já tocou em alguma parte do seu cuidado. Muitos produtos voltados para o consumidor integram a AI para oferecer recomendações sob medida. Por exemplo, os aplicativos de verificação de sintomas, como o Babylon e o Ada, são alimentados por algoritmos de aprendizado de máquina, enquanto o Woebot oferece suporte emocional às pessoas por meio de um chatbot com tecnologia AI. Outras soluções ajudam os provedores a gerenciar seus pacientes. Por exemplo, o Omada Health usa algoritmos de aprendizado de máquina para ajudar os treinadores de saúde a prever quais de seus pacientes pré-diabéticos poderiam usar suporte adicional para aderir às suas rotinas de nutrição e condicionamento físico. E muitos hospitais usam algoritmos preditivos – como os oferecidos pelo AgileMD – para monitorar pacientes e sinalizar problemas clínicos emergentes.

Vivemos em um mundo com uma massa sem precedentes e crescente de dados de assistência médica coletados em casa e em trânsito, a partir de nossos telefones, wearables, sensores e ferramentas de voz. Para aproveitar esse tesouro de informações, precisaremos que o AI / ML vasculhe os dados, encontre padrões e obtenha insights que possam ser usados ​​para melhorar a saúde. Como investidores e entusiastas da saúde digital, estamos ansiosos para apoiar as empresas que aplicam AI / ML para criar um sistema de saúde mais eficiente, acessível e inteligente.

However, we must remember that Os  artificial intelligence programs and medicine These are not methods based entirely on statistics and probability, as in most cases.

Eles são, na verdade, baseados em modelos simbólicos de essência nosológica e se relacionam com os fatores ligados ao paciente e a suas manifestações clínicas. Sendo a nosologia a ciência que trata da classificação das doenças.

Currently, the diagnosis has received less attention regarding the computational and technological support to perform it.

Despite being the focus of many researches, the specialist systems of diagnostic medicine are currently focused only on:

  • Laboratories;
  • Educational environments for disease control and alerting;
  • Intensive care medicine environments.

 

Past the initial excitement surrounding the promise of the creation of diagnostic support technologies in the last 10 years has been somewhat disappointing with regard to this technology. Even after having proven their effectiveness and credibility at numerous times, little has evolved.

Much of this “disappointment” relates to the inadequate way in which artificial intelligence systems have been adapted to clinical practice, and the institutions' lack of awareness of the real benefits of this technology, when properly executed.

Challenges and scenario in Brazil

A challenge for artificial intelligence developers is to correctly characterize the medical points that need these systems most.

In Brazil, we can find programs based on artificial intelligence in some institutions such as the Israeli Hospital Albert Einstein, where there are imaging devices that can point out possible diseases and notify the doctor automatically.

In addition to what we mention, they have equipment that sends patient vital signs directly to medical records, among other advanced features.

Nevertheless, AI in Brazil should still take time to grow! In 2016, the government invested R$67 million in three supercomputers that increase 10x the ability to store SUS data.

Provavelmente, as máquinas não serão plenamente utilizadas, segundo o Ministério da Saúde, menos da metade do país usa o programa de registro de dados e informações de atendimento nas Unidades Básicas de Saúde. Além disso, alguns sistemas de IA funcionam apenas após registro pessoal e computadorizado de cada médico da instituição.

This computerization in SUS would allow access to a large database and contribute to the advancement of AMI. Unfortunately for the already known lack of structure the project will not achieve great results.

Conclusion

Fortunately, the tendency is that over time, these problems will diminish or cease to exist. Institutions should be more open to recent technologies, beyond the so-called technophobia that exists in healthcare.

This resistance to any kind of technology (which tend to bring benefits) It is something that will only delay the institution for progress!

The idea of technologies such as AMI systems are mostly proposed to assist doctors and health professionals in their daily activities, in a modern and safe way.

Add your title text here

Tertius Rebelo

Specialist in Medical and Health Law.
Specialist in Medical and Health Law. Postgraduate in Civil and Business Law. Experience in civil and criminal actions and administrative procedures involving health professionals and companies. Member of the Special Committee on Medical and Health Law of the Federal Council of the Brazilian Bar (2016-2019); Member of the Commission on the Right to Health of OAB / RN (2012-2019); Member of the TJRN Executive Health Committee (2016-2019); Member of the Medical and Health Law Commission of ABA - Brazilian Association of Lawyers (RN); Member of the Review Committee of the Code of Medical Ethics in RN; Member of the World Association for Medical Law; Member of the Association of Lawyers of RN - AARN; Speaker on Medical Law, Health Law and Bioethics; Invited Professor of the Medicine courses at UFRN and UnP (RN); Professor of Specialization in Medical and Health Law at UNI-RN, UNIFACISA (Campina Grande / PB) and Julio Cesar Sanches Institute (Tocantins).