Inteligência Artificial na Medicina – Desafios e Benefícios
A Inteligência Artificial (IA)(https://exame.com/inteligencia-artificial/inteligencia-artificial-o-que-e-e-como-funciona/) tem revolucionado muitos campos, incluindo a medicina, onde tem simplificado processos antes complexos e exigentes.
IA na detecção e diagnóstico de enfermidades
A IA pode promover a detecção antecipada de enfermidades através da análise de grandes volumes de dados e imagens médicas. Softwares de IA voltados para a radiologia podem processar milhares de imagens em poucos minutos, identificando padrões de doenças, como indica o artigo ‘Inteligência Artificial no diagnóstico de doenças’(https://revistathemis.tjce.jus.br/THEMIS/article/view/899).
Na neurologia, por exemplo, pesquisadores da Universidade da Califórnia usam a IA para identificar sinais precoces de demência, cerca de 6 anos antes do diagnóstico final, permitindo intervenções preventivas.
A IA também pode ser empregada para detectar padrões temporais e espaciais, além de mudanças nos nódulos, possibilitando a previsão do risco de câncer de pulmão em três anos, o que permite um tratamento precoce.
Aplicação de Machine Learning na medicina
O uso de Machine Learning na medicina tem se ampliado nos últimos anos, graças ao desenvolvimento do Deep Learning e ao crescimento do Big Data, como mostra o artigo Machine Learning na Medicina: Revisão e Aplicabilidade(https://www.scielo.br/j/abc/a/WMgVngCLbYfJrkmC65VFCkp/).
No campo da dermatologia, uma rede neural artificial foi capaz de diferenciar lesões dermatológicas benignas e malignas, a partir de mais de 129 mil casos, com resultados semelhantes a um comitê de 21 dermatologistas.
Na psiquiatria, um estudo com técnicas de Machine Learning reduziu o número de critérios diagnósticos de 29 para 8 com 100% de acurácia em 612 pacientes com diagnóstico confirmado de transtorno do espectro autista.
Outras aplicações da IA na saúde
O Deep Learning, uma subárea do Machine Learning, é útil na previsão de eventos a partir de dados gerados durante o atendimento clínico, tais como registros médicos, imagens clínicas, dados de monitoramento contínuo de sensores e dados genômicos.
Na saúde, essa tecnologia pode ser usada para criar e gerenciar documentação clínica e de pesquisa, além de apoiar a comunicação entre pacientes e profissionais de saúde.
Os robôs, por exemplo, podem ser usados para realizar procedimentos cirúrgicos minimamente invasivos em diferentes especialidades médicas, sendo acesse o site
