Nova Era na Medicina: IA Generativa Revolucionando a Saúde

Imagine um futuro em que a medicina se torna personalizada, precisa e eficaz para cada um de nós. Essa é a promessa da Inteligência Artificial (IA) Generativa, que está revolucionando a forma como pesquisamos, diagnosticamos, tratamos e prevenimos doenças.

Mas o que é IA Generativa e como ela funciona? Quais aplicações da IA no campo da saúde? Bora nos aventurar sobre essa temática a seguir.

Neste artigo você encontra:

• Introdução
• O que é uma Inteligência Artificial Generativa?
• Cenário Atual da Área da Saúde e como Aplicar a IA
• Possíveis Aplicações de IA na Saúde
• Dilema e Discussão Ética sobre a Aplicabilidade de IA
• Conclusão
• Referências

Introdução

O campo da medicina está se encaminhando para uma nova era, no qual a Inteligência Artificial (IA) Generativa se apresenta como um divisor de águas, impulsionando avanços em pesquisa, diagnóstico, tratamentos e prevenções de doença. 

Imagine um futuro onde a IA acelera a descoberta de novos medicamentos, personaliza planos de tratamento e até mesmo simula cenários médicos complexos, entre outros avanços. Bem seria algo incrível? E se eu ter dizer que algumas dessas inovações já estão acontecendo e está já movendo diversas mentes para deixa cada vez mais refinada. 

O que é uma Inteligência Artificial Generativa?

A Inteligência Artificial (IA) é uma das áreas mais faladas do mundo atualmente. É a partir dela que somos capazes de utilizar computadores para realizar tarefas que anteriormente eram exclusivos dos seres humanos.

A IA Generativa, é um tipo de IA que é possível criar novos conteúdos e ideias de diferentes formatos (imagem, textos, vídeos, músicas e etc). As tecnologias que utilizam essa ferramentas, tentam imitar a mente humana, a partir do processo de armazenamento de informação e refinamento humano.

Imagine que você tenha que traduzir várias páginas de um texto em um idioma para outro. Para uma IA Generativa, a partir de uma filtragem e um prompts do usuário, conseguiria fazer essa tarefa em segundos.

Figura. Exemplos de IA Generativa

Cenário Atual da Área da Saúde e como Aplicar a IA

Na área de saúde enfrenta diversos desafios, como envelhecimento da população, aumento de doenças crônicas e a escassez de recursos. A IA Generativa surge como uma ferramenta poderosa para auxiliar na superação desses desafios oferecendo soluções inovadoras para:

• Descoberta de novos medicamentos: analisar milhões de moléculas e identificar as mais promissoras para tratar as doenças;
• Diagnóstico personalizado: analisar imagens médicas, dados genéticos e históricos de saúde para realizar diagnósticos mais precisos e personalizados.
• Planejamento de tratamento individualizado: criar planos de tratamento personalizados para cada paciente, levando em consideração suas características únicas e histórico de saúde.
• Simulação de cenários médicos: simular diferentes opções de tratamento e prever resultados, ajudando os médicos a tomar decisões mais precisas e eficazes.
• Monitoramento de pacientes: pode monitorar o estado de saúde dos pacientes em tempo real, alertando sobre possíveis problemas e ajudando a prevenir complicações.

Possíveis Aplicações de IA na Saúde

As possibilidades de aplicação da IA Generativa na saúde são vastas e ainda estão sendo exploradas. Algumas das aplicações que podem ser desenvolvidas no futuro incluem:

• Automatiza tarefas repetitivas: pode automatizar tarefas manuais e repetitivas, como preenchimento de prontuários eletrônicos e padronização de informações em laudos, liberando tempo para que os profissionais de saúde se concentrem em atividades mais complexas e na interação com os pacientes. Vale ressaltar que quase 90% dos casos de erro no ambiente hospitalar acontece no momento pré-analítico, quando o paciente passa seus dados.
• Auxilia no diagnóstico precoce: analisar exames de imagens, como raio-x, tomografias e ressonâncias magnéticas, com precisão superior à humana, identificando padrões e anomalias precocemente, auxiliando no diagnóstico precoce de doenças e aumentando as chances de cura. Existe a possibilidade de ter um banco de imagens pode ser treinado, e ser usado como auxiliador na discussões da equipe médica.
• Personaliza o tratamento: analisar dados de cada paciente, como histórico médico, genético e estilo de vida, para criar planos de tratamento personalizados e mais eficazes, otimizando os resultados e minimizando os efeitos colaterais. Vale ressaltar que cada indivíduo possui uma reação a determinado tratamento e tem um risco de efeito colateral, então através da identificações de informações, pode auxiliar na escolha correta.
• Prediz o risco de doenças: analisar dados de pacientes para identificar indivíduos com maior risco de desenvolver doenças, permitindo a implementação de medidas preventivas personalizadas e a redução da incidência de doenças crônicas. Pode utilizar o reconhecimento de colher palavras-chaves para detectar patologias.
• Democratiza o acesso à saúde: pode ser utilizada para desenvolver ferramentas de telemedicina que expandem o acesso à saúde de qualidade para áreas remotas e populações carentes, reduzindo as disparidades na saúde e promovendo a equidade no atendimento. Facilitar que hospitais que possui menos recursos possam se comunicar com outros que possua mais, para melhorar a saúde em ambientes mais carentes.
• Promove a saúde mental: pode auxiliar no diagnóstico e tratamento de doenças mentais, como depressão e ansiedade, através de ferramentas de análise comportamental, chatbots terapêuticos e personalização de tratamentos, combatendo o estigma e democratizando o acesso ao cuidado da saúde mental.

Dilema e Discussão Ética sobre a Aplicabilidade de IA

A IA na saúde apresenta um dilema ético complexo: como garantir que seus benefícios sejam maximizados enquanto se minimizam os riscos e potenciais danos? O relatório da OMS, "Ética e governança da inteligência artificial para a saúde", oferece seis princípios para nortear essa discussão:

1. Autonomia Humana: assegurar que pacientes e profissionais de saúde mantenham o controle sobre decisões e sistemas médicos.
2. Bem-Estar e Segurança: garantir a segurança, precisão e eficácia das tecnologias de IA, com mecanismos de controle de qualidade e aprimoramento contínuo.
3. Transparência e Explicabilidade: tornar públicas as informações sobre o projeto e a implementação da IA, permitindo consultas públicas e debates sobre seu uso.
4. Responsabilidade e Prestação de Contas: estabelecer mecanismos para responsabilizar as partes envolvidas pelo uso da IA, garantindo reparação para aqueles afetados por decisões algorítmicas.
5. Inclusão e Equidade: garantir o acesso equitativo à IA para a saúde, independentemente de características como idade, gênero, renda ou etnia.
6. IA Responsável e Sustentável: avaliar continuamente o impacto da IA, minimizar seus efeitos ambientais e promover a eficiência energética. Além disso, é crucial abordar as potenciais perdas de empregos e garantir a capacitação dos profissionais de saúde para se adaptarem ao uso da IA.

Conclusões

Apesar dos grandes avanços da IA, termos que ter uma noção que não irá substituir e remover a ação humana. A análise e interpretação final sempre deverá ser refinada e passada por uma discussão humana. É uma ferramenta utilizada como auxiliador para diminuir erros de digitação, ausência de informação e padronização de dados na área de saúde inconsistente.

Referências

AWS. O que é IA generativa? Disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/what-is/generative-ai/>. Acesso em: 15 maio de 2024;

LINKEDIN. O poder da IA Generativa e suas aplicações na saúde. Disponível em: <https://www.linkedin.com/pulse/o-poder-da-ia-generativa-e-suas-aplica%C3%A7%C3%B5es-na-sa%C3%BAde-marco-bego-dgl7f/>. Acesso em: 15 de maio de 2024;

MEDIUM. IA generativa, OpenAI e ChatGPT: o que são? Disponível em: <https://medium.com/data-science-at-microsoft/generative-ai-openai-and-chatgpt-what-are-they-3c80397062c4>. Acesso em: 15 de maio de 2024;

NCBI. Study shows small nonprofits hit hardest during pandemic. 2021 Feb;36(2):1–12. Doi: 10.1002/cprt.30824. Epub 2021 Jan 15. PMCID: PMC8013441;

OPAS. OMS publica primeiro relatório global sobre inteligência artificial na saúde e seis princípios orientadores para sua concepção e uso. Disponível em: <https://www.paho.org/pt/noticias/28-6-2021-oms-publica-primeiro-relatorio-global-sobre-inteligencia-artificial-na-saude-e>. Acesso em: 15 de maio de 2024;

OPENAI. Generative models. Disponível em: <https://openai.com/index/generative-models/>. Acesso em: 15 de maio de 2024;

USP. Uso da IA no Instituto de Radiologia da USP permitirá laudos mais ágeis. Disponível em: <https://jornal.usp.br/radio-usp/uso-da-ia-no-instituto-de-radiologia-da-usp-permitira-laudos-mais-ageis/>. Acesso em: 15 de maio de 2024.