A implementação de IA na saúde otimiza a experiência de profissionais e pacientes
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Um estudo da Microsoft, publicado em 2023, mostra que a IA generativa chega a alcançar uma taxa de acerto de 90,2% em desafios médicos complexos. Esse cenário, prova o potencial dessa tecnologia, que tem brilhado os olhos dos profissionais do setor.
No entanto, vários são os desafios enfrentados e os cuidados que são preciso ter para garantir que os dados estejam seguros. Nesse sentido, para ajudar você a trilhar esse caminho, a Digisystem realizou uma live ao lado de seus grandes parceiros: AWS, Eval e Pipo Saúde, para debater o papel da IA generativa na saúde.
Leia o conteúdo até o fim e descubra como surfar adequadamente nessa onda para usufruir dos benefícios que ela pode proporcionar.
Dados: o combustível da IA
A Inteligência Artificial (IA) tem ganhado ampla notoriedade nos últimos anos, especialmente por sua capacidade de acumular e processar informações em tempo real e na nuvem, o cenário ideal para extrair insights valiosos.
Para tanto, porém, é preciso oferecer o alimento, que são os dados, bem como configurar assertivamente bons modelos de reconhecimento visual e de linguagem para que seja possível usar todo o seu potencial. Assim, a IA aprende e realiza predições e recomendações ao ser humano, que graças a seu conhecimento técnico passa a tomar decisões ainda mais assertivas.
O que você espera da IA na saúde?
A resposta para essa pergunta tem que ser muito clara para a instituição e não apenas em relação ao uso da IA, mas de qualquer tecnologia. Isso porque, é ela quem norteará o que deve ser implementado para que o investimento seja realmente proveitoso. Afinal, estamos em um momento que já se provou que usar por usar não é o caminho ideal.
Pensando em um exemplo prático, tendo em vista o desafio de diminuir custo, ampliar acesso e garantir o melhor cuidado, a IA pode ser implementada para agir no cuidado com o paciente e na gestão administrativa hospitalar de duas formas principais:
1 – Oferecendo conhecimento técnico: insumos para suporte às decisões clínicas.
2 – Transcrevendo consultas e apoiando na documentação: a partir de relatórios médicos e pedidos de exames, reduzindo significativamente o tempo gasto com procedimentos e registros, e aumentando o período de atenção ao paciente.
Garantindo segurança
Em novembro de 2023, os dados da carteira de vacinação de milhões de brasileiros, registrados no ConecteSUS, foram expostos em um site hospedado nos Estados Unidos. Esse episódio recorda que os dados precisam ser bem selecionados e armazenados.
As instituições de saúde, por sua vez, precisam se responsabilizar para que todos eles estejam em segurança, em cumprimento às normas vigentes, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) e o GDPR (Regulamento geral de proteção de dados), além das regras internas de compliance.
Criando LLMs
Uma das maneiras de utilizar a IA generativa é por meio de LLMs (Large Language Models) pré-montados já implementados em soluções como o ChatGPT. Outra forma, é criar um modelo próprio, com base nos dados da própria instituição, modalidade que tem se tornado promissora no setor.
Os (LLMs) de aprendizado de máquina (machine learning) que usam algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) sobre os dados próprios, geram um diferencial competitivo para o negócio, uma vez que permite a customização e personalização dos modelos para atender à melhor experiência do profissional da saúde e, consequentemente, do paciente.
Dentro dessa proposta, é possível criar modelos de diferentes frentes, como atenção primária, atenção especializada, medicações, entre outros.
Passo a passo para começar hoje
Em resumo, para iniciar agora mesmo a implementação de IA na saúde é fundamental entender a importância de as pessoas estarem no centro das discussões. É preciso ouvi-las para criar e aculturá-las a conhecer e utilizar essas ferramentas de uma maneira responsável.
Além disso, é imprescindível realizar testes, para entender exatamente como ela será útil dentro da instituição, otimizando tempo e custos. No entanto, se utilizar plataformas de modelos abertos, sempre se mantenha atento à inserção de dados sensíveis, que podem comprometer a instituição.
Caso a estratégia seja enriquecer um modelo pronto, certifique-se que ele esteja à altura para seu ambiente e controle os usuários, bem como monitore as informações que são imputadas nele, sempre à luz da necessidade de negócio.
Já se a estratégia foi criar um modelo próprio, preocupe-se igualmente com o resguardo dos dados e faça todo tipo de adaptação necessária para que o usuário da tecnologia sinta que ela foi criada de forma personalizada, para verdadeiramente apoiar seu dia a dia. Isso certamente ampliará a adesão.
Conte com parceiros especializados
É importante ter claro que a IA na saúde tem que ter um resultado útil e prático. Para conquistar tamanha clareza, é importante contar com empresas especializadas nessa tecnologia.
Melhore a experiência dos profissionais de saúde da sua instituição e também do paciente, sem deixar de lado importantes ganhos em produtividade, custo e acessibilidade.
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