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Inteligência Artificial na Medicina

Carlos Melo
Escrito por Carlos Melo em 27/09/2019
Inteligência Artificial na Medicina
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Você consegue imaginar a Inteligência Artificial (IA) ajudando e contribuindo com a detecção de doenças por meio de testes mais rápidos e mais precisos?

É fácil associar o conceito de avanço tecnológico a funcionalidades implementadas no celular, gadgets em carros de última geração e que é possível viajar para os pontos mais equidistantes do mundo em aeronaves cada vez mais sofisticadas.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

No entanto, é difícil perceber as aplicações que já estão em prática na área da saúde. Será que já é uma realidade ou parece fazer parte de um futuro distante a la carros voadores que víamos nos Jetsons?

Deep Learning: imitando o cérebro humano

O princípio básico da IA é dar aos algoritmos a capacidade de agir e “raciocinar” de maneira similar ao ser humano.

Por exemplo, a técnica conhecida como Deep Learning replica a estrutura basilar dos nossos neurônios, permitindo que estruturas lógicas e complexas possam ser estabelecidas sem a necessidade de supervisão humana.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

Assim como a inteligência humana, as redes neurais por trás de uma arquitetura de Deep Learning precisam estudar, compreender e aprender como interpretar informações relacionadas ao objeto de estudo proposto.

Uma vez que redes neurais aprendem a interpretar informações, poderão auxiliar o profissional – que não precisará ser especialista na área – a identificar, com mais precisão, um tumor, por exemplo. 

Inteligência Artificial na detecção de câncer

Em 2018, cerca de 1,7 milhões de pessoas morreram devido ao câncer de pulmão.

Seja por detecção tardia, seja por diagnóstico incorreto ou seja pelo fato de o paciente ter sido submetido a um procedimento invasivo (sem necessidade) que acabou gerando complicações: as causas podem ter sido das mais variadas. 

Cientistas realizaram pesquisas e publicaram na revista Nature Medicine um estudo em que foi aplicada, então, a Inteligência Artificial para realizar a leitura de exames de tomografia computadorizada usados para rastrear pessoas com câncer de pulmão.

Em testes realizados com 6.716 casos com diagnósticos obtidos, houve cerca de 94% de precisão em comparação a diagnósticos realizados por especialistas na área. 

No Brasil, mais precisamente na Faculdade de Engenharia Elétrica e da Computação da Unicamp, foram realizados testes em parceria com cientistas da área de dermatologia na expectativa de obter o diagnóstico perfeito, através do uso da IA na vida de pacientes com melanoma.

A ideia é a de evitar, no futuro, a realização de biópsias para saber se trata-se de uma simples pinta ou algo que possa virar motivo de preocupação. 

Benefícios da Inteligência Artificial para a medicina

De uma maneira geral, métodos de Data Science e Deep Learning vêm sendo utilizados cada vez mais em apoio à medicina, uma vez que permitem a extração de insights, mesmo em dados não estruturados.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

Apesar de permearem a medicina como um todo, os principais ganhos proporcionados pela aplicação da Inteligência Artificial na medicina são:

  • Tratamento de doenças
  • Alerta a respeito do quadro clínico do paciente
  • Identificação e associação de sintomas
  • Precisão do resultado de diagnósticos

Mais do que isso, a adoção em massa de soluções baseadas em IA permitirá que mais pessoas possam ter acesso à serviços de saúde.

Trazendo para nossa realidade do Brasil, basta você imaginar que ainda há inúmeras regiões sem atendimento de médicos especializados. O uso de robôs permitirá que pessoas nesse tipo de situação possam ter acesso à diagnósticos de altíssima precisão.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

Vale ressaltar que a figura do médico nunca será substituida. Haverá sempraa necessidade de um profissional capaz de conduzir todo o processo.

Em sistema de parceria, as inteligências humana e artificial devem contribuir consideravelmente para a redução de cirurgias desnecessárias, diagnósticos imprecisos e suprir a falta de profissionais frente à crescente demanda desses em lugares onde não há profissionais especializados.

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