Inteligência artificial na medicina: benefícios e contribuições

A inteligência artificial na medicina está se expandindo rapidamente a cada ano em diversos setores, transformando e aprimorando para melhor cada processo existente. Atualmente, já é possível observar essa mudança em áreas como finanças, esportes, marketing, design e, até mesmo, na saúde. Por essa razão, médicos e especialistas em ciência estão utilizando cada vez mais a inteligência artificial para realizar diagnósticos mais precisos e detalhados sobre os pacientes.

Neste artigo, veremos como a inteligência artificial está transformando a medicina e o papel do machine learning na prevenção de doenças graves, como câncer e doenças cardíacas. Para complementar sua leitura, recomendamos assistir a este vídeo da CNN, que mostra os resultados da IA e o possível futuro da medicina 4.0.

Boa leitura!

Como a inteligência artificial está transformando a medicina?

Na medicina tradicional, o diagnóstico de doenças é um processo complexo e demorado, exigindo anos de formação para os profissionais da área. São cerca de seis anos de estudo na graduação, seguidos por mais quatro anos de especialização na área escolhida, como a cardiologia, por exemplo. Esses profissionais dedicam-se intensamente para compreender cada processo do coração e a identificar os sinais desse órgão. No entanto, mesmo após anos de estudo, ainda existe a possibilidade de erro no diagnóstico ou até mesmo de um ato falho em uma cirurgia.

Contudo, nos últimos anos, graças à inteligência artificial, esse cenário tem mudado. A IA está abrindo novos caminhos na pesquisa médica, permitindo diagnósticos com cerca de 90% de precisão. Isso ocorre porque as IAs utilizam modelos de aprendizado de máquina para processar dados e interpretar exames realizados pelos profissionais de saúde. Assim, elas fornecem informações valiosas que podem passar despercebidas pelos médicos, geram resultados mais precisos e até possíveis previsões de como a doença do paciente pode evoluir ao longo dos anos.

Mas como a IA funciona na prática, ao lado dos médicos?

A inteligência artificial atua no campo da medicina oferecendo suporte à decisão clínica e à análise de imagens. Ela auxilia na tomada de decisões, como na escolha do melhor tratamento, na seleção dos medicamentos, no acompanhamento da saúde mental, entre outras necessidades do paciente. Ou seja, ajuda no processo de identificação do problema e aumenta a possibilidade de uma recuperação mais rápida.

Na medicina, as imagens geradas por raio-X, ressonâncias magnéticas (MRIs), tomografias, entre outros exames, são de extrema importância no diagnóstico. São elas que podem indicar a localização de um tumor, por exemplo. Essas ferramentas de IA estão sendo usadas justamente para analisar essas imagens e identificar problemas no caso fornecido ou apontar outros resultados que poderiam passar despercebidos por um radiologista humano.

Os resultados éticos da inteligência artificial na saúde ainda estão sendo debatidos e analisados por órgãos públicos ligados à medicina e à OMS para garantir que sejam confiáveis em todo o mundo. No entanto, as oportunidades que as IAs podem trazer para esse setor são enormes, beneficiando tanto o médico, ao acelerar seu processo de trabalho, quanto o paciente, que pode receber ajuda mais rapidamente. A partir desse ponto, uma dúvida pode surgir: a IA vai substituir os humanos na medicina? Para isso, vamos analisar o próximo tópico e entender como esses sistemas digitais irão apoiar a medicina moderna.

Afinal, a inteligência artificial pode substituir os médicos?

Muitos podem pensar na possibilidade de os humanos serem completamente descartados pela evolução da inteligência artificial. Afinal, hoje em dia, existem táxis que não são dirigidos por humanos, mas por sistemas inteligentes (IA).

Então, será que na medicina isso será diferente?

As IAs vão substituir os humanos na medicina?

A resposta é não. A inteligência artificial (IA) não substituirá os médicos, mas sim complementará suas funções.

Por que a IA não substituirá os médicos?

Mesmo com todo o potencial e precisão da inteligência artificial, os profissionais de saúde não serão descartados.

Os humanos ainda são essenciais para revisar os resultados descritos pelas IAs e transmitir essas informações aos pacientes. É importante entender que as inteligências artificiais não conseguem criar novas técnicas cirúrgicas, inventar novos medicamentos ou ter empatia pelo paciente após seu resultado. As “Machine Learners” são máquinas de aprendizado; elas não possuem uma consciência capaz de criar algo do zero, mas podem aprender a dar respostas cada vez mais precisas de acordo com nossos comandos.

Muitos profissionais da saúde reconhecem o potencial da IA no setor da medicina. Segundo uma pesquisa divulgada pela CNBC, 83% dos médicos acreditam que a IA beneficiará os profissionais da saúde, e 70% expressam alguma preocupação em relação à implementação total da IA na medicina, especialmente no processo de diagnóstico. No entanto, 90% relatam sentir-se esgotados pela alta demanda da profissão. Esses mesmos participantes indicaram que a IA faz parte da solução tanto para os profissionais quanto para os pacientes e que esse sistema inteligente está mais para agregar do que descartar os médicos humanos.

O Dr. Nele Jessel, diretor médico da Athenahealth, responsável pela pesquisa, esclarece sua opinião sobre os dados:

“Se acertarmos, estaremos usando a tecnologia para reduzir o trabalho administrativo e aumentar a eficiência, permitindo que os médicos se concentrem novamente em seus pacientes.”

Embora seja impossível que a IA resolva os problemas de automatização do trabalho médico e traga resultados 100% corretos para os pacientes do dia para  noite, algumas tecnologias de inteligência artificial já estão sendo adotadas por profissionais da saúde. Veja um exemplo a seguir. 

Exemplo de inteligência artificial na medicina: prevendo doenças cardíacas

Um dos projetos da Asimov Academy, “Prevendo Risco de Doenças Cardíacas com Machine Learning“, visa aplicar técnicas de inteligência artificial para melhorar a identificação e a prevenção de doenças cardiovasculares.

Esse trabalho utiliza algoritmos de machine learning para analisar grandes volumes de dados clínicos e demográficos, permitindo a identificação de padrões que indicam risco elevado de doenças cardíacas. Esses modelos de Machine Learning são treinados para prever a probabilidade de um paciente ter ou desenvolver doenças cardíacas com base em características como histórico médico, idade, gênero (masculino e feminino), altura, peso, pressão sanguínea (sistólica e diastólica), níveis de colesterol (normal, ligeiramente elevado e muito elevado), nível de glicose, se o paciente fuma, se consome álcool, se é fisicamente ativo e, por fim, o resultado sobre a presença ou não de problemas cardíacos. 

Com essas previsões geradas por modelos como Random Forests é possível que os médicos consigam desenvolver estratégias de intervenção personalizadas aos pacientes. O Random Forest funciona criando múltiplas árvores de decisão a partir de subconjuntos aleatórios de características e, em seguida, agregando as previsões dessas árvores por votação. Isso permite que o modelo faça previsões mais robustas e menos suscetíveis a erros de overfitting em comparação com uma única árvore de decisão, ajudando os médicos a tomar decisões informadas sobre tratamento e prevenção. Além disso, o processo automatizado por esse modelo filtra processos de exames laboratoriais, que são analisados por algoritmos de Machine Learning.

O projeto “Prevendo risco de doenças cardíacas com Machine Learning” da Asimov Academy busca oferecer resultados como: 

• Precisão na identificação de pacientes em risco; 
• Redução da incidência de doenças cardíacas; 
• Automatização do processo de triagem; 
• Diagnóstico com mais precisão.

Esses resultados permitem que os profissionais se concentrem em casos que realmente necessitam de atenção imediata. Por fim, também educa médicos e profissionais da saúde sobre como utilizar essas ferramentas de IA em suas práticas diárias.

A Asimov Academy oferece uma trilha completa de aprendizado em programação Python com ênfase em dados. Este projeto faz parte da Trilha Data Science e Machine Learning, à qual os alunos da Asimov têm acesso. Com esta trilha, profissionais da saúde podem se capacitar em áreas como data science, machine learning e inteligência artificial.

O papel do Python no desenvolvimento de projetos de saúde com IA 

Python desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de projetos de saúde que utilizam Inteligência Artificial (IA), especialmente em áreas como diagnóstico, análise de dados e automação de processos. Além disso, essa característica permite que tanto iniciantes quanto especialistas desenvolvam rapidamente protótipos, modelos e projetos de aplicações na área da saúde. Um exemplo prático dessa aplicação é o projeto “Prevendo Risco de Doenças Cardíacas com Machine Learning“, que integra a biblioteca de projetos da Asimov Academy.

A Asimov oferece uma variedade de projetos que vão desde a análise de ações com Machine Learning, voltada para estudantes e profissionais do setor econômico, até a previsão de risco de doenças cardíacas, desenvolvida para pesquisadores e médicos cardiologistas. A Asimov abraça a evolução digital e se compromete a capacitar médicos, engenheiros, biólogos, professores e advogados, demonstrando como a programação pode ser usada para criar e treinar modelos de Machine Learning voltados para diagnósticos médicos, como na análise de casos e imagens.

A linguagem Python se destaca no setor da saúde, por profissionais e estudantes que precisam automatizar tarefas com precisão. Na área da saúde, por exemplo, a linguagem facilita a análise de grandes conjuntos de dados genômicos, contribuindo diretamente para avanços na medicina, pesquisas genéticas e análise de exames podendo prever se o paciente pode ou não ter aquela doença. 

Casos de sucesso: projetos de inteligência artificial na medicina

Dois casos de sucesso que já demonstraram diagnósticos precisos por meio da inteligência artificial na medicina, sendo eles diabetes e câncer de mama:

1. Diagnóstico de diabetes pela voz:

O app How Voice é capaz de identificar quem tem diabetes ao ouvir áudios curtos de apenas 6 a 10 segundos pelo microfone do celular, seis vezes ao dia, durante duas semanas completas. Ao final desse período, o sistema informa se o paciente tem ou não a doença. Além disso, alguns testes já foram realizados e tiveram uma precisão de 89% para mulheres e 86% para homens. Esses índices de acerto são superiores ao teste de glicose no sangue em jejum, que possui 85% de precisão. Por outro lado, vale lembrar que o teste tradicional de glicose requer um furo no dedo para detectar o diabetes. 

No entanto, no estudo realizado pela IA, 267 pessoas, entre diabéticas e não diabéticas, enviaram 18 mil gravações para a plataforma. Com base nas gravações, a inteligência artificial foi capaz de identificar os participantes que estavam com a doença pelo tom da voz. A IA avalia como os níveis de açúcar no sangue alteram a frequência e o ritmo da voz. Assim, quando essas mudanças são detectadas, a possibilidade do paciente ter diabetes é significativa.

2. Previsão de câncer no futuro diagnosticado pela IA:

O Mirai é uma inteligência artificial que conseguiu identificar um futuro câncer de mama. O Mirai analisou mais de 200.000 exames do Hospital Geral de Massachusetts (MGH) e se mostrou mais preciso do que métodos anteriores na previsão do risco de câncer, especialmente em grupos de alto risco, como pacientes com histórico familiar da doença. Ao comparar os cortes de alto risco no conjunto de testes do MGH, a equipe descobriu que o modelo de IA identificou quase duas vezes mais diagnósticos futuros de câncer em comparação ao modelo clínico atual, o Tyrer-Cuzick. 

O funcionamento do Mirai se dá da seguinte forma:

• A imagem da mamografia é processada por um “codificador de imagem” e cada representação de imagem, junto à visão de onde ela veio, é agregada com outras imagens para criar uma representação completa da mamografia;
• A partir dessa análise, os fatores de risco tradicionais de um paciente são previstos usando o modelo Tyrer-Cuzick (idade, peso, fatores hormonais);
• Com essas informações, a camada de risco aditivo prevê o risco do paciente para cada ano nos próximos cinco anos.

7 benefícios da inteligência artificial na medicina

Vamos explorar como essa combinação de inovação e responsabilidade está moldando o futuro da medicina.

Esses são apenas alguns dos benefícios e avanços que a inteligência artificial está proporcionando ao setor da medicina. A tendência é que mais profissionais da área aprendam sobre Machine Learning, Python, Inteligência Artificial, entre outras ferramentas tecnológicas, para automatizar seus processos. A Asimov Academy oferece uma vasta gama de conteúdos nessa área. Recomendamos que visite nosso site para conhecer mais sobre nossos cursos, tutoriais, projetos e trilhas que separamos para você.

O futuro da IA na saúde

O futuro da inteligência artificial na saúde é, sem dúvidas, algo incrível, uma porta aberta para inúmeras possibilidades de inovação na área. No cenário atual da medicina, ferramentas médicas e algoritmos inteligentes que começaram a entrar no mercado já conseguem interpretar grandes conjuntos de dados, ajudando a detectar doenças mais rapidamente, fornecendo planos de tratamento personalizados para cada paciente, entre outros processos. O que se pode esperar da IA é que aprimore cada função atribuída e amplie sua capacidade de detectar mais doenças além dos diagnósticos atuais. 

Com o avanço tecnológico e digital, o uso dessas ferramentas cria uma expectativa de que a inteligência artificial domine a análise de dados de maneira mais ágil e precisa, como no caso das imagens de radiologia. Além disso, a possibilidade de examinar patologias de forma autônoma também pode se tornar uma realidade no futuro, permitindo que os resultados gerados pela IA sejam comunicados do médico ao paciente. A comunicação que se pretende criar no futuro é: paciente → máquina → médico → paciente. 

Pode-se imaginar que a aceitação de tais tecnologias seria difícil, mas dinâmicas similares já são utilizadas, como nos exames de sangue. A inovação aqui será um avanço para a detecção de doenças raras ou graves, oferecendo identificação mais rápida e precisa. Assim, é provável que os únicos profissionais de saúde que não se beneficiem dos avanços da IA sejam aqueles que escolherem não adotá-la.

Como aprender mais sobre IA

A revolução da inteligência artificial já está em pleno andamento, e a oportunidade de fazer parte dessa transformação nunca foi tão acessível. Se você está curioso sobre como aplicar IA no seu dia a dia ou quer aprimorar suas habilidades em áreas como saúde, tecnologia ou análise de dados, a Asimov Academy tem exatamente o que você precisa.

Aqui te ensinamos a utilizar Python, uma das linguagens de programação mais populares e poderosas do mercado, para desenvolver soluções de IA que podem automatizar tarefas, melhorar os processos administrativos e até mudar a forma como sua equipe trabalha. Na Asimov Academy, oferecemos trilhas completas que vão desde os primeiros passos na programação até a criação de dashboards interativos e análise de dados focados em Data Science e Machine Learning. 

E para aqueles que buscam dominar tecnologias mais especializadas, como a Visão Computacional, nossos cursos ensinam a analisar imagens e vídeos com IA. Desde criar soluções para o mercado na saúde até aplicações em segurança e indústria. 

Lembrando que não importa qual seja seu nível de conhecimento, o importante é dar o próximo passo para essas novas tecnologias. Na Asimov Academy, o aprendizado é fluido e muito prático, guiado por especialistas que entendem não só da teoria, mas de como transformar esse conhecimento em resultados reais.

Prevendo risco de doenças cardíacas com Machine Learning

Para quem deseja estar na vanguarda dessa transformação, explorar as oportunidades educacionais oferecidas pela Asimov Academy é um passo essencial.