Dez exemplos do mundo real de IA na saúde

Isso começa com a colocação de um paciente na posição certa para um exame. Na TC, o mau posicionamento do paciente é um desafio comum, que pode resultar em aumento da dose de radiação para o paciente ou ruído da imagem [1]. A tecnologia de câmera habilitada para IA pode detectar automaticamente pontos de referência anatômicos em um paciente para permitir um posicionamento rápido, preciso e consistente. Além disso, a reconstrução de imagem habilitada para IA pode ajudar a reduzir a dose de radiação e melhorar a qualidade da imagem da TC, apoiando assim a confiança diagnóstica.

Usar a reconstrução de imagem baseada em IA, que pode acelerar os exames de RM para aumentar a produtividade do departamento e reduzir o custo por exame, ao mesmo tempo em que oferece suporte à confiança diagnóstica com imagens de alta resolução. Além disso, a tecnologia aumenta a acessibilidade à RM para pacientes estressados, ansiosos ou com dor. Como encurta os exames e fornece varreduras corretas na primeira vez, independentemente da condição do paciente, os pacientes passam menos tempo no equipamento, melhorando assim a sua experiência.

Com a IA, podemos tirar um pouco desse trabalho manual e repetitivo, assim como em alguns dos outros exemplos de IA no atendimento médico nesta visão geral. Medições automáticas baseadas em IA podem fornecer quantificação por ecocardiograma rápida e reprodutível, melhorando a experiência do paciente e da equipe. Os profissionais de saúde podem aceitar ou modificar as medições com base em suas próprias avaliações clínicas, dando-lhes uma ferramenta poderosa para aprimorar seus conhecimentos, permanecendo no controle da tomada de decisões diagnósticas.

Por exemplo, algoritmos de IA que vasculham imagens de RM do cérebro em busca de alterações neurológicas sutis ao longo do tempo demonstraram melhorar a precisão diagnóstica em pacientes com esclerose múltipla em 44%, reduzindo os tempos de leitura [3]. Da mesma forma, a detecção de nódulos pulmonares baseada em IA pode realizar a busca de nódulos 26% mais rapidamente, detectando 29% dos nódulos anteriormente perdidos em comparação à verificação manual [4]. Para radiologistas com pressão de tempo que precisam interpretar mais imagens do que nunca, esse suporte habilitado para IA pode fazer uma diferença significativa, além de beneficiar o paciente.

No futuro, a integração inteligente de dados poderia fornecer mais informações sobre o prognóstico de um paciente, apoiando a seleção do melhor atendimento para esse paciente em particular com base em uma análise dos resultados do tratamento para pacientes semelhantes.

Por exemplo, no tratamento de AVC, a IA baseada em nuvem pode ajudar a analisar imagens de TC para detectar automaticamente a oclusão de grandes vasos, que é uma importante fonte de AVC, bem como sua localização. O software então compartilha essa análise com médicos no centro primário de AVC e no centro de intervenção onde o paciente é eventualmente tratado. Da mesma forma, a IA baseada em nuvem pode ajudar no planejamento e orientação da cirurgia endovascular, ajudando os médicos intervencionistas a operar com mais precisão e eficiência.

Ao monitorar automaticamente os sinais vitais e calcular os escores de alerta precoce que sinalizam uma possível piora do paciente, as ferramentas habilitadas para IA podem ajudar os enfermeiros e as equipes de atendimento a identificar sinais precoces de eventos como insuficiência respiratória ou parada cardíaca, permitindo que respondam rapidamente. Ao fazê-lo, um hospital conseguiu reduzir os eventos adversos graves na enfermaria em 35% e as paradas cardíacas em mais de 86% [6].

Por exemplo, por meio de sensoriamento remoto, podemos monitorar e analisar mais de 500 parâmetros em uma máquina de RM, o que nos permite identificar proativamente quando determinadas peças podem precisar de manutenção ou substituição. Como resultado, 30% dos casos de manutenção podem ser resolvidos antes que resultem em tempo de inatividade — evitando as interrupções que podem ser evitadas na prática clínica e atrasos desnecessários para os pacientes [7]. No futuro, ter um gêmeo digital completo ou representação virtual de todo um conjunto de imagens poderia permitir uma manutenção preditiva ainda mais abrangente e otimização operacional contínua.

Usando o poder da IA, podemos extrair padrões relevantes de grandes quantidades de dados hospitalares históricos e em tempo real para prever e gerenciar o fluxo de pacientes. Isso gera insights acionáveis que podem ajudar a responder a perguntas como: qual paciente deve receber um leito de UTI primeiro? Ou: qual paciente está pronto para ser transferido para uma unidade de tratamento intermediário? Ter esses insights à disposição permite que os profissionais de saúde aproveitem ao máximo os recursos preciosos e gerenciem as transições de atendimento de forma mais eficaz, desde a entrada até a alta hospitalar, garantindo que cada paciente receba o atendimento certo, no lugar certo e na hora certa.

Com a análise assistida por IA, o atendimento de cardiologia pode eventualmente se tornar mais preditivo e proativo. Um estudo recente ressaltou esse potencial, mostrando como um modelo de aprendizagem profunda pode prever o risco de fibrilação atrial no curto prazo com base em gravações do Holter durante 24 horas [8]. É mais um exemplo de como a IA pode ajudar a melhorar a vida dos pacientes, obtendo o atendimento de que precisam mais cedo.