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Inteligência Artificial: O Futuro Da Saúde Passa Pela Medicina Diagnóstica A
“Existem algumas doenças que demoram de três a cinco anos para serem diagnosticadas e a inteligência artificial permite agilizar esse processo. Quando um paciente chega com uma dor abdominal - que pode ter várias causas - o médico investiga o paciente e navega pelas várias árvores do sistema; assim então, começa a raciocinar com o aplicativo, o que o possibilita examinar diversas perspectivas. Mas, com o avanço da tecnologia, mais precisamente da inteligência artificial é possível avaliar de forma precoce hipóteses de doenças raras, seja identificando, excluindo ou até mesmo confirmando os diagnósticos. E a boa notícia é que o Brasil já possui tecnologia disponível e reconhecida para isso.
O docente ressalta a importância deste projeto, visto que o câncer de pulmão é o segundo tumor de maior incidência em todo o mundo e o que mais conduz ao óbito. Além de diagnosticar e acompanhar o paciente, também é necessário cuidar de suas necessidades físicas e emocionais, oferecendo atendimento, entregando comida e outros itens de conforto. Healthtech focada em promover o acesso à melhor gestão para médicos que querem levar seus consultórios ao próximo nível e gestores que buscam uma solução high-end e robusta que dê conta da operação de ponta à ponta. Ao mesmo tempo que está presente em assistentes virtuais controlados por voz, podemos observar o seu uso até em veículos autônomos. Assim, caso ocorra alguma mudança inesperada, o profissional é imediatamente alertado para que, com isso, ele possa tomar as providências com maior rapidez.
https://unafiscosaude.org.br/site/dependencia-quimica-e-os-tratamentos-mais-indicados/
Apesar de muitos especularem sobre a extinção da profissão, o cenário mais provável é de que radiologistas se adaptem às novas tecnologias, explorando cada vez mais e melhor os recursos que elas podem oferecer. Este é um assunto bem comum no cenário acadêmico, com muitos artigos sendo escritos sobre a substituição de radiologistas pela inteligência artificial. Para que um sistema de inteligência artificial na radiologia seja implementado em um centro de imagem, é necessário que ele seja aprovado pela FDA (Food and Drug Administration), nos Estados Unidos, ou pela Anvisa (Agência Nacional de Vigilância Sanitária), no Brasil. O deep learning é um conjunto de algoritmos complexos criados para “imitar” a rede neural do cérebro humano. Marcelo Fanganiello, diretor da GetConnect, complementa que esta tecnologia é fundamental hoje na medicina e na telemedicina e que essa inteligência aumentada ajuda a trazer agilidade, aprimorar a segurança do paciente e trazê-lo para o centro do cuidado. Centro de referência nacional junto ao Ministério da Saúde, o Laboratório de Hanseníase do IOC está à frente de pesquisas pioneiras com o objetivo de contribuir para o Sistema Único de Saúde (SUS).
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Por se tratar de uma inteligência, ela aprimora sua aplicação conforme recebe e armazena novos dados. Nessa etapa, a máquina faria todo o processo, desde organização de fila de trabalho até o diagnóstico final. Alguns exemplos que já são utilizados na prática são a reconstrução de imagens, o cálculo de volume de diversas estruturas e a mensuração de placas de cálcio nas artérias coronárias em exames de tomografia de tórax. Essa tecnologia resulta em melhoria de fluxo e otimização dentro dos centros de imagem. Se o caso for uma emergência, como um AVC por exemplo, o exame estará no topo da fila de trabalho do radiologista, para que ele o priorize. A integração desses conceitos apontam para um futuro – já bastante atual – em que nossas plataformas e sistemas terão inteligência suficiente para aprender com nossas interações e com nossos dados, tornando-se independentes.
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Quando a Northwell Health implementou chats para pacientes, houve uma taxa de engajamento de 94% entre aqueles que utilizavam serviços de oncologia. Os médicos que experimentaram a ferramenta concordaram que ela ampliou o atendimento prestado. Muitos imaginam a inteligência artificial como máquinas sencientes capazes de expressar sentimentos e dialogar de igual para igual com humanos.
“Há uma década iniciamos o desenvolvimento de novos métodos para identificação de doenças mentais e verificamos que a esquizofrenia é um transtorno cujo diagnóstico pode ser muito aprimorado com o uso dessa tecnologia, que usa redes do cérebro e inteligência artificial. Aplicamos também essa metodologia recentemente no caso de Alzheimer e verificamos que é possível um diagnóstico automático preciso”, cita Rodrigues, referindo-se a estudo publicado no Journal of Neural Engineering em 2022. Os sistemas PACS na nuvem oferecidos pela Rdicom desempenham um papel fundamental na evolução da medicina diagnóstica.

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“Estamos em momento de regulamentação, discutindo isso neste momento”, afirma Meirelles. “O projeto do Google DeepMind desenvolveu uma IA capaz de diagnosticar doenças oculares com precisão similar a especialistas humanos”, comenta. A democratização foi tema de carta aberta elaborada por diversos presidentes de grandes multinacionais de tecnologia, como Google, enviada à imprensa em abril deste ano.
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É irrefutável que o mundo está cada vez mais adaptado a algoritmos, aplicativos, computadores e, à vista disso, a IA, se tornando mais notória e expressiva em todos os campos da vida do homem moderno. A tecnologia já faz parte do cotidiano da população em áreas básicas como transporte, atendimento, gestão e, atualmente, está cada vez mais forte na saúde, indo além do seu já presente uso em análise de dados e prontuários eletrônicos. O machine learning refere-se à capacidade de identificar padrões e criar conexões a partir de algoritmos e big data (grandes conjuntos de dados). Dessa forma, a máquina aprende a executar uma tarefa de forma automática, ou seja, sem a ajuda humana. A solução foi a que mais se destacou dentre as mais de 60 outras ideias inovadoras que participaram do desafio. Os cientistas também desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de combinar o reconhecimento de imagens com a análise de dados clínicos dos pacientes.

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