Inteligência Artificial Levará Renascimento da Saúde em 2019?

Ken Tsai Blocked Unblock Seguir Seguindo 6 de janeiro

Reconhecendo as oportunidades de computação avançada em saúde

Os dois tópicos de saúde e tecnologia realmente uniram forças para criar uma era revolucionária para a saúde hoje. Eu estudei Bioquímica como uma das minhas maiores graduações na UC Berkeley há muitas luas, mas decidi entrar no campo da Ciência da Computação e desenvolvimento de aplicações quando entrei no mercado. Na época, as inovações em torno da saúde não estavam acontecendo rápido o suficiente, mas agora, com a combinação de avanços em genética, pesquisa médica e democratização de técnicas avançadas de computação de dados, estamos tendo uma visão das possibilidades futuras de melhorar substancialmente os cuidados de saúde.

Por que ainda não aconteceu?

Há uma infinidade de razões que contribuíram para o fato de a IA ainda não ter transformado maciçamente os cuidados de saúde. Eu acho que esses são alguns dos maiores obstáculos:

  1. Adoção de tecnologia avançada lenta na área da saúde

Considerando a atualidade da AI & ML hoje, já fizemos muito progresso no campo aplicando-o ao reconhecimento de imagens e automatizando alguns diagnósticos de integridade. Mas quando se trata de alavancar AI para recomendações de tratamento mais avançadas, ainda há terreno a percorrer. A partir de agora, ainda estamos aguardando o amadurecimento dos novos e melhores quadros de aprendizagem profunda e seus modelos, a simplificação da experiência do usuário em torno de seu uso e sem mencionar a falta de compreensão abrangente sobre causas e fatores que contribuem para certas doenças, em muitos casos, devido à falta de dados robustos.

2. Simplifique o processo de coleta de dados para capturar a granularidade do detalhe:

Outro fator é o processo de qualidade e extração das fontes de dados disponíveis. Temos uma infinidade de fontes de dados diferentes, mas dados como registros médicos eletrônicos ainda são muito grosseiros e lentos. Por exemplo, a transcrição manual ou a digitação de cada procedimento médico ainda está sendo praticada, embora tenhamos uma tecnologia que possa automatizar com precisão a conversão de fala para texto e vídeo para texto e criar relações automáticas entre diferentes elementos de dados por meio de um gráfico. . Podemos melhorar o atendimento ao paciente, facilitando a captura de dados e a captura de dados mais granulares – e a tecnologia para isso existe e é mais do que capaz o suficiente para fazê-lo hoje.

3. Complexidades e Mistérios da Saúde Humana:

A terceira complexidade é nós – humanos. Somos seres vivos anatomicamente complexos, portanto, enquanto dois indivíduos que podem ter o mesmo diagnóstico, eles ainda podem reagir de maneira diferente ao mesmo plano de tratamento com base em suas diferentes variáveis ambientais adjacentes. Com tantas variáveis presentes, nossa IA precisa ter acesso a conjuntos de dados mais amplos e diversificados possíveis que não forcem uma descoberta litigiosa.

Casos de Uso Promissores

Com a atual confiabilidade da tecnologia AI, existem muitos frutos de baixa qualidade para implementar implementações práticas que podem realmente impactar a saúde de uma forma muito fundamental, por exemplo,

  1. Aumentar a acessibilidade de diagnósticos baseados em IA para as massas:

Tivemos muito sucesso aplicando reconhecimento de imagem na manufatura de alta tecnologia , manufatura discreta para ajudar a identificar defeitos de produto. Não vejo uma razão viável pela qual a mesma tecnologia não possa ser aplicada a informações de radiologia ou dados de ressonância magnética, nos quais estamos vendo variantes. Mais ainda, podemos levar essa mesma tecnologia para as massas. Acabamos de ver a possibilidade de um usuário enviar uma foto via celular, conectando-se a uma API de nuvem de um modelo de AI pré-treinado para dar um diagnóstico rápido. Existem muitos métodos fáceis de abrir como oportunidades para alavancar a tecnologia de reconhecimento de imagem, onde é possível determinar e classificar a partir de uma variedade de diagnósticos médicos, desde a análise de padrões auriculares para problemas no ouvido, nariz ou garganta até se uma lesão cutânea é benigna. ou um câncer de pele maligno para se uma erupção cutânea é uma acne, catapora ou queimadura solar. Tudo o que é necessário para obter um diagnóstico aumentado e automatizado é tirar uma foto. Pense na aplicabilidade deste para todos os pais com os pequenos (eu incluído).

2. Registro de saúde eletrônico (EHR) rico em dados:

A taxa média de documentação manual na maioria dos hospitais pode variar entre 12% a 35% no turno regular de um médico ou enfermeiro. Hoje, temos a tecnologia para auto-transcrever conversas gravadas por voz entre médicos e pacientes diretamente em seu registro de saúde, ou até mesmo transcrever o que foi capturado em uma gravação de vídeo. Em vez de digitar um relatório mais tarde, podemos transcrever um vídeo ou uma gravação de voz de um procedimento que um médico realizou naquele momento. As tecnologias como tal podem, adicionalmente, facilitar a pesquisa médica apenas tornando os dados mais acessíveis.

3. Recomendações de Tratamento:

A IA está quase pronta para a saúde quando se trata de criar imagens baseadas em tecnologia analítica extremamente precisas, não apenas para diagnóstico, mas também para fazer recomendações avançadas de tratamento analítico. Este conceito é, no entanto, mais para uma oportunidade futura – eu não acredito que seja o horário nobre ainda, já que este é um problema muito difícil de abordar com a IA, principalmente devido às questões que estão fora do domínio da tecnologia.

O Papel da Tecnologia Vestível e a Ascensão da Rede de Compartilhamento de Dados Abertos Opted-in

O papel do rastreamento de aplicativos ou tecnologia vestível não é apenas para o único propósito dos conjuntos de dados, mas também pode ser um avanço para os indivíduos assumirem o controle de sua própria saúde. Por exemplo, algumas tecnologias vestíveis têm uma capacidade de eletrocardiograma (EKG), como o mais recente Apple Watch . Por que isso é importante? As pessoas hoje são ensinadas a procurar por alertas precoces de sintomas de ataque cardíaco, mas nem sempre traduzimos com precisão o conhecimento em ação. Eu, infelizmente, tive um amigo que não está mais conosco porque não procurou tratamento de emergência quando o primeiro sinal se apresentou. Por outro lado, 8 milhões de pacientes por ano nos Estados Unidos estão sendo administrados erroneamente nos hospitais por medo de sofrer um ataque cardíaco. Um dispositivo que pode olhar para linhas de base versus variações pode ajudar no reconhecimento do que está acontecendo durante essa situação específica.

À medida que comercializamos essas tecnologias vestíveis, também precisamos ajudar as pessoas a disponibilizar seus próprios conjuntos de dados. Além dos estados físicos rastreados pela tecnologia wearable, muitas pessoas, como eu, usam um aplicativo para rastrear nossos exercícios, dietas, incluindo micro e macronutrientes. Estes são conjuntos de dados valiosos, que podem ser ótimos para o avanço da pesquisa e diagnóstico médico e populacional, se as pessoas o disponibilizarem. Encorajar esse tipo de comportamento realmente ajudaria a avançar ainda mais as ciências médicas e a pesquisa em saúde, levando-nos a ver o próximo avanço na melhoria da saúde.

Eu realmente acredito que a popularidade de tecnologias vestíveis, como o Apple Watch ou o Garmins, será o ponto de entrada para acelerar a adoção da IA nos serviços de saúde. Eu pessoalmente adoro usá-los, e a coleta de todas essas informações valiosas de indivíduos nos dá acesso a dados que antes não podíamos imaginar. A convergência dessas áreas de pesquisa e as possibilidades de aumento de dados pessoais nos levarão ao nexo de transformação dentro do setor de saúde.

Plataformas para a revolução dos cuidados de saúde

As melhores tecnologias em plataforma de dados e computação de dados estão prontas para que todas as possibilidades discutidas acima aconteçam. Atualmente, existe a capacidade de analisar vários tipos de dados, seja sua imagem, gravação de voz, documento de texto ou registros de computador. Existem tantas técnicas de computação disponíveis além da AI que temos acesso a recursos analíticos avançados, geoespaciais, análise de texto e processamento de linguagem natural. Considere as possibilidades de poder analisar registros médicos em 27 idiomas diferentes, todos os quais podemos fazer hoje.

A saúde, como uma indústria, tem alguns dos mais diversos tipos de dados reunidos – uma quantidade massiva de dados esperando para explodir. Estou confiante de que a moderna e integrada tecnologia de plataforma de dados está pronta para enfrentar os desafios de uma revolução na área da saúde.

Texto original em inglês.