A inteligência artificial (IA) generativa tem o potencial de ser uma força transformadora na área da saúde, por exemplo, fornecendo aos médicos e outros profissionais de saúde as ferramentas para analisar dados médicos, diagnosticar pacientes com mais precisão e oferecer planos de tratamento mais personalizados.
Como tal, é fundamental que as organizações de saúde entendam e se preparem para as possibilidades que a IA generativa pode ter em todo o setor.
Aqui estão nove usos da IA generativa na área da saúde:
Diagnóstico e Triagem
A IA na área da saúde combinada com a análise preditiva pode ajudar a detectar e diagnosticar várias doenças mais cedo para melhorar os resultados dos pacientes. A IA analisa grandes conjuntos de dados e identifica doenças com base nos dados inseridos em seu sistema. A IA generativa permite que médicos e outros profissionais de saúde façam diagnósticos mais oportunos e precisos, bem como elaborem planos de tratamento mais rapidamente para seus pacientes, levando a melhores resultados para seus pacientes. (Leia também: IA na área da saúde: identificando riscos e economizando dinheiro)
Medicina personalizada
Algoritmos generativos de IA podem analisar enormes conjuntos de dados médicos para descobrir padrões, prever resultados e melhorar o cuidado e o bem-estar. Os profissionais de saúde podem usar essas técnicas de medicina personalizada para personalizar planos de tratamento mais informados, bem como acompanhamento de seus pacientes, aumentando as chances de sucesso. Usando IA generativa, os profissionais de saúde podem se comunicar mais facilmente com os pacientes, por exemplo, por e-mail e texto. para ajudar os pacientes a aderirem às suas prescrições e/ou planos de tratamento. Além de levar a melhores resultados, oferecer medicamentos personalizados aos pacientes também pode reduzir o custo total dos cuidados de saúde.
Aumento de inscrições
Ao oferecer informações úteis e lembretes oportunos, a IA generativa na área da saúde pode incentivar mais pessoas a se inscreverem em planos de saúde, especialmente durante os períodos de inscrições abertas. Por exemplo, ao fornecer informações sobre mudanças nas apólices ou quaisquer medidas necessárias que os segurados precisem tomar, a IA generativa pode aumentar o envolvimento dos segurados e incentivá-los a concluir as etapas necessárias em tempo hábil.
Além disso, como a IA generativa permite que as equipes de saúde das seguradoras gerem texto rapidamente, elas podem criar diferentes versões de suas apólices adaptadas a vários segmentos de consumidores. Por exemplo, funcionários próximos da aposentadoria precisam de opções diferentes dos trabalhadores com filhos pequenos.
Descoberta de drogas
Os algoritmos generativos de IA podem analisar dados de ensaios clínicos, bem como de outras fontes, para identificar possíveis alvos para novos medicamentos e prever os compostos que provavelmente serão os mais eficazes. Isso poderia acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos e colocar novos tratamentos no mercado mais rapidamente e com menor custo.
Capacidade de interpretar dados médicos não estruturados
Dados médicos não estruturados, como registros eletrônicos de saúde, notas médicas e imagens médicas, por exemplo, raios X e ressonâncias magnéticas, criam lacunas durante a análise e devem ser convertidos em um formato estruturado. A IA generativa é capaz de detectar e analisar dados não estruturados de várias fontes e convertê-los em um formato estruturado para fornecer informações abrangentes aos profissionais de saúde.
Manutenção preditiva
Hospitais e outras instalações de saúde podem usar IA generativa para prever quando equipamentos médicos podem falhar para que possam lidar melhor com sua manutenção e reparos, reduzindo o tempo de inatividade do equipamento.
robôs médicos
Os hospitais usam robôs médicos orientados por IA para ajudar nas operações cirúrgicas, como suturar ferimentos e fornecer informações sobre procedimentos cirúrgicos com base em dados médicos. As instalações médicas podem usar IA generativa para treinar esses robôs para interpretar as condições de saúde.
Desenvolvendo Novas Ideias de Pesquisa
A IA generativa na área da saúde também pode ser usada para pesquisar ideias. Por exemplo, os usuários podem aproveitar o ChatGPT na área da saúde para gerar ideias fazendo perguntas e obtendo ideias instantâneas ou apenas digitando um tópico desejado. Por exemplo, um usuário pode perguntar “Quais drogas têm maiores chances de curar enxaquecas?”.
Evitando Erros Médicos
A IA generativa tem a capacidade de corrigir erros durante o trabalho de documentação, corrigindo automaticamente erros de ortografia, o que é útil para prescrições eletrônicas e garantindo que os dados corretos preencham o sistema.
Desafios da IA generativa
Embora existam muitas vantagens em usar IA generativa na área da saúde, também existem algumas desvantagens em potencial.
Por exemplo, a IA generativa na área da saúde é usada para criar imagens, vídeos e áudio sintéticos; no entanto, muitas vezes é difícil diferenciar esse conteúdo gerado do conteúdo real, resultando em questões éticas, uma vez que a IA generativa pode manipular dados reais de assistência médica.
Além disso, os pacientes usam ferramentas de IA generativas para fazer perguntas, comunicar e aprender mais sobre suas condições médicas. Por causa disso, os usuários de ferramentas generativas de IA devem determinar o quão precisas e verdadeiras são as informações geradas, porque a IA pode ter dificuldade em acompanhar os dados mais recentes. E fornecer aos pacientes informações imprecisas pode enganá-los e prejudicar sua saúde.
O uso de IA generativa na área da saúde também levanta questões sobre como proteger dados médicos confidenciais do paciente e proteger a privacidade do paciente. E também existe a chance de alguém acessar esses dados de saúde sem autorização e potencialmente usá-los indevidamente.
Os algoritmos generativos de IA também podem ser suscetíveis a vieses e discriminação, especialmente se os algoritmos forem treinados em dados de saúde que não representam a população que os dados devem atender. Isso pode causar diagnósticos e/ou planos de tratamento imprecisos para a população-alvo. (Leia também: Por que a IA tem vieses?)
Além disso, algoritmos de IA generativos que não são usados adequadamente podem tomar decisões médicas incorretas ou prejudiciais. E os profissionais de saúde que dependem muito desses algoritmos podem não ser capazes de fazer julgamentos por conta própria.
Devido à sua capacidade de gerar imagens, texto, áudio e muito mais, o uso de IA generativa no setor de saúde continuará a aumentar, transformando a maneira como pacientes e profissionais percebem os cuidados de saúde.