A inteligência artificial (IA) e a análise de grandes volumes de dados estão transformando a medicina de forma significativa. Como um prelúdio para o Congresso Internacional de IA em Saúde, organizado pela Universidade Franz Tamayo, Unifranz, o Dr. Joshuan Barboza, especialista em pesquisa clínica e professor da Escola de Medicina da Universidade Peruana de Ciências Aplicadas (UPC), ofereceu uma master class sobre como esta tecnologia aplicada à análise de dados de saúde pode melhorar o atendimento ao paciente.
Durante a master class, o especialista explicou de que forma a análise de big data (grandes volumes de dados) permite que os profissionais de saúde ter acesso a informação mais precisa e relevante, o que resulta em diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados. "A análise de big data nos permite obter uma maior aproximação da realidade, o que é fundamental para melhorar a tomada de decisões clínicas".
Esta capacidade de inteligência artificial para transformar dados em conhecimento está mudando a forma em que se aborda a saúde pública e a atenção individualizada.
Um exemplo fornecido por Barboza foi o uso de big data para prever a readmissão de pacientes em hospitais. Através da análise de milhares de histórias clínicas, os médicos podem identificar padrões e fatores de risco que permitem intervir de maneira preventiva, evitando o congestionamento hospitalar e otimizando os recursos disponíveis. Esta abordagem melhora a eficiência do sistema de saúde, reduz custos e melhora a experiência do paciente.
R e Python: ferramentas essenciais para a análise de dados em saúde
Em sua apresentação, o médico ressaltou a importância de ferramentas informáticas, como R e Python na análise de big data. Esses programas são fundamentais para processar e analisar dados complexos no domínio da saúde.
R é um ambiente de software especializado em análise estatística e gráficos, que é amplamente utilizado pelos profissionais da saúde devido à sua capacidade para lidar com grandes quantidades de dados e realizar análises avançadas. Sua versatilidade o torna uma ferramenta ideal para a investigação clínica e a análise de tendências em saúde, facilitando a interpretação de dados complexos e a visualização de resultados de forma clara e concisa.
Python, por sua vez, é uma linguagem de programação versátil, que se consolidou como ferramenta fundamental na análise de dados. A sua capacidade para integrar bibliotecas especializadas e desenvolver modelos de machine learning torna indispensável para o processamento e análise de grandes volumes de informação em tempo real. Estas características permitem que os profissionais de saúde a criação de modelos preditivos e algoritmos que ajudam a antecipar problemas de saúde e a desenhar intervenções mais efetivas.
Apesar da disponibilidade dessas ferramentas, Barbosa enfatizou que a sua adopção e aplicação na América Latina ainda enfrentam desafios. A falta de políticas de saúde que promovam a sua utilização a nível governamental limita o seu potencial na região, embora existam iniciativas promissoras em países como o Peru e a Bolívia. A implantação dessas tecnologias tem o potencial de transformar a prática médica, mas seu sucesso depende de um maior investimento em infra-estrutura e capacitação.
A inteligência artificial baseada em ciências da saúde: um enfoque transformador
A inteligência artificial no campo da saúde tornou-se uma ferramenta poderosa para melhorar a precisão e a eficiência dos diagnósticos e tratamentos. A partir da coleta, análise e processamento de grandes volumes de dados, a IA permite que os profissionais de saúde identificar padrões que seriam difíceis de detectar através de métodos tradicionais. Isso inclui a previsão de surtos de doenças, a personalização de tratamentos e a melhoria da atenção preventiva.
Na prática médica diária, a IA é usado para desenvolver sistemas que ajudem os médicos a tomar decisões mais informadas. Por exemplo, mediante o uso de algoritmos avançados, os sistemas de IA podem analisar as histórias clínicas dos pacientes e sugerir possíveis diagnósticos ou tratamentos baseados em dados históricos e na evidência mais recente. Esta abordagem não só economiza o tempo dos médicos, mas também melhora a qualidade do atendimento ao reduzir a margem de erro e fornecer recomendações baseadas em uma grande quantidade de informação.
Além disso, a inteligência artificial está sendo utilizada na formação de novos profissionais de saúde. Em Unifranz, a IA se integra no currículo dos estudantes de Medicina, permitindo-lhes aprender a usar essas ferramentas desde o início de sua formação. Isto garante que os futuros médicos estejam preparados para enfrentar os desafios do século XXI, onde a tecnologia e a medicina estão cada vez mais entrelaçadas.
Para uma medicina baseada em dados
O Dr. Barbosa concluiu sua apresentação destacando que a medicina do futuro será cada vez mais orientada para a análise de dados, com a inteligência artificial como um aliado indispensável. A capacidade de processar grandes volumes de dados e extrair informações relevantes permitirá que os médicos a tomar decisões mais informadas e melhorar a qualidade do atendimento ao paciente.
Esta abordagem será central no Congresso Internacional de Inteligência Artificial em Saúde, que será realizada em Cochabamba, nos dias 17 e 18 de setembro. O evento reunirá especialistas nacionais e internacionais que explorar as possibilidades da IA na saúde, tanto na prática médica, como na formação de novos profissionais.
Unifranz, como instituição líder em inovação educativa, reafirma o seu compromisso com o desenvolvimento de soluções tecnológicas que melhorem a qualidade de vida das pessoas. Em um mundo onde a tecnologia e a medicina estão cada vez mais entrelaçadas, a educação de qualidade é fundamental para preparar os profissionais que liderarán o futuro da saúde.