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Ademar Paes Junior

Inteligência Artificial na saúde permite que máquinas exerçam funções clínicas e de gestão

A capacidade de economia gerada pela IA no mercado de saúde é gigantesca

15/07/2019 - 11h00 - Atualizada em: 15/07/2019 - 11h07

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Por Tech SC
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Arte / DC
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A quarta revolução industrial tem entre suas mais concretas demonstrações a disseminação da Inteligência Artificial (IA). Robôs realizando atividades que antes dependiam exclusivamente das mãos de seres humanos sempre fizeram parte da ficção, como a representação do futuro sem limites. Hoje, essa evolução já está integrada pela tecnologia, inserida nas mudanças vividas nos mais diversos setores, especialmente no Healthcare. Hospitais, clínicas, laboratórios, empresas de equipamentos médicos e de medicamentos, planos de saúde e medicina preventiva utilizam cada vez mais soluções para o monitoramento e a gestão da saúde, com benefícios diretos e crescentes aos pacientes, aos médicos e às organizações.

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Atualmente, a IA em saúde já representa múltiplas tecnologias, permitindo que máquinas percebam, aprendam e atuem, desempenhando funções administrativas (de gestão) e clínicas (de diagnóstico, cirúrgicas e terapêuticas). Com esse cenário de crescimento exponencial, a capacidade de economia gerada pela IA no mercado de saúde é mesmo gigantesca, com a indispensável otimização de processos, a redução de custos e o controle de desperdícios no atendimento. Essa economia só não é maior que as somas investidas para o desenvolvimento do setor, com a perspectiva de avanços igualmente impressionantes.

O aumento no mercado de saúde mundial de IA deve atingir US$ 6,6 bilhões até 2021, representando uma taxa de crescimento anual de 40%. O que significa que nos próximos cinco anos, o mercado de IA da saúde crescerá mais de dez vezes. Além disso, projetos grandiosos devem envolver somas de dinheiro ainda mais volumosas. A estimativa atual é que a aplicação de recursos chegue a US$ 40 bilhões em robôs para cirurgias assistidas; US$ 18 bilhões para assistentes administrativos; US$ 16 bilhões para redução de erros em dosagem de medicamentos, e mais de US$ 5 bilhões em diagnósticos preliminares e automatizados, pelo menos até o ano de 2026, de acordo com a Acenture Consultin.    

Com esses investimentos e uma velocidade sem igual, a previsão é que nos próximos anos, o aprendizado das máquinas possa gerar melhorias significativas no gerenciamento de conjuntos maiores de populações de pacientes e fontes de dados mais diversificadas. O relatório "Inovação – Tendências em Healthcare para a indústria ficar de olho em 2019", lançado pelo Observatório da Saúde de Santa Catarina, deixa claro que, de uma maneira mais ampla e efetivamente já implantada, as ferramentas de machine learning podem melhorar soluções já existentes e extrair informações significativas dos registros de pacientes.

Podem ainda ajudar a integrar as classificações de risco aos planos de gerenciamento de cuidados existentes para mitigar eventos adversos. Os algoritmos avançados de aprendizado de máquina também podem auxiliar a conectar diferentes sistemas por meio de APIs para acessar conjuntos de dados abrangentes que eles necessitam para dar suporte à tomada de decisões precisas.

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