O que é IA na área da saúde?
O que é IA na área da saúde?
A inteligência artificial transforma todos os aspectos da assistência médica, desde a pesquisa e o desenvolvimento de novos medicamentos até o atendimento ao paciente, as operações e o gerenciamento de dados de saúde. Este guia explora como as organizações de saúde podem utilizar a IA para introduzir eficiências e melhorar os resultados para pacientes e profissionais de saúde em todo o setor.
As organizações de saúde enfrentam vários desafios no esforço de aprimorar a experiência de atendimento aos pacientes. À medida que a demanda por serviços de saúde de qualidade aumenta, também aumentam os custos médicos, as questões regulatórias e os gargalos operacionais. Frequentemente, os profissionais médicos são pressionados a otimizar os recursos fornecidos para melhorar os resultados dos pacientes e, ao mesmo tempo, manter a integridade médica.
A IA, especificamente a IA generativa, pode ajudar as organizações de saúde a enfrentar seus desafios. A IA generativa é hábil em analisar dados em grande escala e identificar padrões complexos que os humanos geralmente não detectam. No setor de saúde, as tecnologias de IA ajudam a processar os vastos e diversos volumes de dados que as instalações médicas coletam, introduzindo vários casos de uso inovadores. A equipe médica pode usar aplicações de IA para aumentar seu fluxo de trabalho para uma entrega mais precisa e eficiente. Da mesma forma, pesquisas médicas, faturamento, prescrição e outros processos relacionados à saúde se beneficiam dos insights baseados em dados que os sistemas de IA oferecem.
Inicialmente, os provedores de saúde hesitaram em adotar a IA devido aos custos de infraestrutura, aos riscos éticos e às questões de segurança de dados. No entanto, à medida que a IA evolui, ela obtém um suporte aprimorado dos provedores de nuvem, resultando em um ambiente econômico, compatível e seguro habilitado para IA. Por exemplo, as organizações usam o Amazon Bedrock para criar aplicações de IA de saúde com modelos conhecidos de IA e aproveitar o preço conforme o uso.
Quais são as aplicações da IA na área da saúde?
As tecnologias de IA permitem que os prestadores de serviços de saúde superem problemas relacionados à gestão da saúde da população, à pesquisa e ao atendimento ao paciente.
Pesquisa médica
A descoberta de medicamentos, a pesquisa genética e os ensaios clínicos são essenciais para o avanço nas práticas médicas. No entanto, essas disciplinas exigem estudos, experimentos e validação cuidadosos, que geralmente duram anos. Durante as fases, os pesquisadores médicos devem consolidar vastos conjuntos de dados, verificar sua precisão e identificar padrões que levem a novas hipóteses. Sozinhos, os pesquisadores correm o risco de inconsistências de dados, o que pode atrasar os resultados da pesquisa.
A IA pode identificar, categorizar e analisar conjuntos de dados clínicos mais rapidamente. Com a IA, os pesquisadores podem formular novos medicamentos em uma fração do tempo que levava anteriormente. A IA também apoia a pesquisa genética, em que os cientistas dedicam tempo à análise multiômica e multimodal. Por exemplo, ao realizar pesquisas sobre câncer, a Roche usa o AWS HealthOmics para reduzir o tempo de análise de um ano para três meses. Com o AWS HealthOmics, ela obtém insights de dados genômicos, transcriptômicos e outros dados ômicos para desenvolver melhores terapias. Você também pode usar o AWS HealthOmics para acelerar o desenvolvimento de medicamentos e os ensaios clínicos avaliando automaticamente a eficácia do medicamento experimental.
Diagnóstico
A população global corre o risco de contrair doenças evitáveis devido à mudança no estilo de vida. Os profissionais médicos na linha de frente do estabelecimento de saúde têm a tarefa de consultar, diagnosticar e tratar prontamente os pacientes. No entanto, as tecnologias médicas convencionais nem sempre são eficientes. Dessa forma, os médicos ficam sobrecarregados com tarefas administrativas em vez de atender às necessidades do paciente.
Quando integrada estrategicamente, a IA ajuda a agilizar o diagnóstico e a liberar um tempo valioso para os profissionais médicos. As tecnologias de IA generativa e visão computacional também podem identificar tumores, fraturas e outras anomalias para intervenção médica oportuna. Por exemplo, os técnicos de laboratório usam o AWS HealthImaging para armazenar grandes volumes de imagens médicas na nuvem, que os médicos podem recuperar posteriormente. O HealthImaging é compatível com o DICOM P10 e reduz os custos de armazenamento em até 40% com tecnologias avançadas de compactação de arquivos.
Além de reduzir o tempo de diagnóstico de doenças, as tecnologias de IA de saúde são igualmente úteis no tratamento de pacientes. Os médicos podem aproveitar a IA para criar um plano de tratamento analisando o histórico médico do paciente, o diagnóstico atual e outros riscos possíveis. Os enfermeiros podem monitorar remotamente os pacientes com tecnologias de telessaúde baseadas em IA.
Gerenciamento de dados de saúde
Os médicos acessam e compartilham o EHR para diagnóstico, tratamento, cobrança e outras finalidades médicas. Com a IA, eles podem pesquisar os registros apropriados de pacientes ou outros dados clínicos com mais facilidade. Os sistemas de automação de IA quebram os silos de dados, permitindo que a equipe médica recupere as informações de que precisa em um instante. As equipes podem compartilhar dados administrativos e de EHR com mais facilidade entre departamentos e organizações. Dessa forma, a reabilitação do paciente é mais coordenada e ele recebe medidas corretivas com base em observações em tempo real.
Por exemplo, os médicos podem usar o Amazon HealthScribe, baseado em modelos de IA, para converter conversas que tiveram com pacientes em anotações médicas em vez de transcrevê-las manualmente.
Embora a IA generativa democratize o acesso aos dados nos estabelecimentos de saúde, as partes interessadas do setor de saúde devem tomar as medidas apropriadas para garantir a privacidade do paciente, a segurança dos dados e a conformidade com as leis de saúde. O AWS Wickr é um serviço de mensagens na nuvem que permite que a equipe médica comunique as informações dos pacientes com segurança. Ao desenvolver um sistema de telessaúde para o Centro de Pesquisa em Telemedicina e Tecnologia Avançada do Exército dos EUA, a Deloitte integrou o Wickr à rede militar, permitindo que os médicos prestassem cuidados intensivos aos combatentes feridos com riscos mínimos de segurança.
Chatbot clínico e assistente virtual
Os médicos geralmente ficam sobrecarregados com tarefas rotineiras que consomem o tempo que podem dedicar à melhoria do atendimento ao paciente. Por exemplo, eles podem precisar recuperar um resultado de diagnóstico de outro departamento, que eles resumirão posteriormente ao formular as opções de tratamento.
Os modelos de IA se destacam em entender e responder às conversas do dia a dia. A integração de um chatbot de IA com o processo clínico ajuda os médicos a tomar decisões rápidas e acelerar o tratamento. Por exemplo, os médicos usam o Amazon Comprehend Medical para extrair termos médicos específicos de prescrições, procedimentos ou diagnósticos.
Da mesma forma, os pacientes podem desfrutar de uma experiência mais personalizada e positiva ao interagir com um assistente baseado em IA. Por exemplo, em vez de ligar para uma clínica para agendar uma consulta, eles podem informar os detalhes da consulta ao assistente virtual de saúde.
Automação do fluxo de trabalho administrativo
As tecnologias de IA da área de saúde apoiam as funções administrativas das instalações médicas. Desde a integração de pacientes até cobranças e solicitações de seguro, as soluções de IA podem melhorar a eficiência operacional automatizando tarefas repetitivas e consolidando dados de saúde. Por exemplo, a equipe de saúde pode aproveitar o Processamento de documentos inteligente (IDP) da AWS para extrair, processar e classificar as informações de registros médicos. O IDP usa a IA para resumir grandes volumes de dados de saúde e transformá-los em insights acionáveis.
Atendimento remoto ao paciente
Às vezes, os pacientes precisam de cuidados contínuos após saírem de um estabelecimento médico. Isso cria desafios operacionais e logísticos para as equipes médicas, especialmente ao monitorar a condição do paciente. Para apoiar esses esforços, os provedores de serviços de saúde implantam dispositivos de Internet das Coisas (IoT), que os pacientes passam a usar ao saírem da instalação. O dispositivo envia continuamente dados de saúde para um servidor em nuvem seguro, que os modelos de IA analisam. Por exemplo, a BioT, fornecedora de dispositivos médicos de IoT, usa o AWS IoT Core para desenvolver um sistema de monitoramento remoto de pacientes mais conectado. O AWS IoT Core conecta dispositivos médicos à nuvem, permitindo que eles troquem dados com segurança.
Robótica no setor de saúde
Os sistemas robóticos provaram ser um assistente confiável em procedimentos médicos. Com a IA, os robôs de saúde podem impulsionar ainda mais os fluxos de trabalho clínicos. Por exemplo, um braço robótico de IA pode auxiliar em procedimentos cirúrgicos ou analisar amostras de tecido extraídas em biópsias.
Mesmo nas operações do dia a dia, a robótica baseada em IA tem se mostrado útil. A Diligent Robotics criou o Moxi, um robô de IA que pega coisas para médicos da linha de frente. O robô, desenvolvido usando modelos de IA do Amazon SageMaker, diminui o volume de trabalho dos enfermeiros que não está ligado ao cuidado direto ao paciente. O Amazon SageMaker fornece ferramentas para criar aplicações de IA e analisar dados em uma plataforma unificada.
Como as organizações começam a usar a IA na área da saúde?
A IA generativa beneficia o setor de saúde de várias maneiras. No entanto, o uso responsável da IA é essencial para proteger os interesses de médicos, pacientes e das outras partes interessadas na área da saúde. Confira abaixo vários pontos a serem considerados ao implementar a IA na área da saúde.
Coletar e armazenar dados de saúde
As aplicações de IA da área de saúde coletam, armazenam e compartilham dados médicos em vários departamentos para garantir que as equipes médicas compartilhem o mesmo consenso sobre o bem-estar do paciente. O imenso volume de dados de pacientes transferidos entre ferramentas de IA representa desafios de segurança, privacidade e conformidade de dados para estabelecimentos médicos. Por exemplo, os prestadores de serviços de saúde que operam nos EUA são guiados pela Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA), que destaca a responsabilidade das organizações em proteger as informações de saúde. Assim, os prestadores de serviços de saúde precisam estabelecer um mecanismo seguro de armazenamento e troca de dados para aproveitar todos os benefícios da IA.
O AWS HealthLake é um serviço qualificado pela HIPAA que permite que os profissionais de saúde armazenem e analisem dados médicos em grande escala. Com o AWS HealthLake, você pode consolidar dados de saúde em um armazenamento em nuvem escalável e seguro que a equipe médica autorizada pode acessar. Por exemplo, a Cortica, que atende crianças com autismo, usa o AWS HealthLake para armazenar com segurança os históricos médicos, as avaliações comportamentais e os relatórios laboratoriais dos pacientes.
Implementar fluxos de trabalho de RAG
A IA generativa aprende com conjuntos de dados públicos, permitindo que o modelo responda a perguntas sobre assuntos abrangentes. No entanto, os modelos de IA não podem responder a perguntas sobre serviços, produtos ou informações exclusivas de uma organização, a menos que sejam treinados com dados de saúde específicos. Treinar um novo modelo de IA do zero exige esforço, tempo e custos substanciais, para os quais alguns prestadores de serviços de saúde não estão preparados.
Em vez disso, as organizações podem usar a geração aumentada via recuperação (RAG) para alcançar resultados semelhantes. A RAG é uma técnica que permite que o modelo de IA acesse a base de conhecimento de uma organização. Quando o modelo de IA recebe uma consulta, ele pesquisa a base de conhecimento para fornecer uma resposta atualizada e precisa.
O Amazon Kendra é um serviço de pesquisa corporativa altamente preciso que permite que os desenvolvedores adicionem recursos de pesquisa para que os usuários finais possam descobrir informações de várias fontes de dados. O Índice GenAI do Amazon Kendra é um novo índice no Kendra projetado para RAG e pesquisa inteligente para ajudar organizações do setor de saúde a implementar modelos de IA com mais eficiência. Por exemplo, a Orion Health usa o Amazon Kendra para oferecer aos clientes acesso rápido e preciso às informações de saúde por meio de consultas conversacionais.
Validar a saída de IA
Os modelos de IA podem produzir respostas menos precisas que parecem plausíveis para o usuário. Essas imprecisões podem afetar a experiência do atendimento clínico e o bem-estar dos pacientes na área da saúde. Portanto, ao implementar sistemas de saúde com IA, são necessários mecanismos de segurança adequados. Por exemplo, a abordagem LLM como avaliador ajuda cientistas de dados de saúde a analisar e garantir que a resposta de um modelo de IA seja útil, correta, completa e coerente.
Em vez de confiar apenas na IA, os especialistas em saúde devem se envolver na tomada de decisões clínicas. Dessa forma, todas as decisões são examinadas por um profissional autorizado antes da aplicação no diagnóstico, tratamento e em outros fluxos de trabalho de saúde.
As organizações de saúde podem usar o Amazon Bedrock Guardrails para implementar barreiras de proteção apropriadas alinhadas com as práticas de IA responsável. Ele filtra as alucinações das respostas da IA e ajuda você a criar e personalizar barreiras de proteção de privacidade e veracidade em uma única solução. Com um recurso avançado de raciocínio automatizado, o Amazon Bedrock Guardrails pode verificar e explicar aos médicos por que o modelo de IA produz uma resposta específica.
Como a AWS pode apoiar suas necessidades de IA na área de saúde?
Desde possibilitar a intervenção precoce até a diminuição das demandas clínicas, a adoção da IA na área de saúde está ganhando impulso. As tecnologias de IA transformam a prestação de cuidados aos pacientes, simplificam o fluxo de trabalho de saúde, aceleram a pesquisa médica e muito mais. Tanto os profissionais de saúde quanto os pacientes se beneficiam do potencial quase ilimitado que a IA generativa oferece. No entanto, as implementações de IA na área de saúde devem ser acompanhadas por garantias éticas, segurança de dados e verificações de conformidade.
A IA generativa da AWS em saúde e ciências biológicas oferece soluções que ajudam as organizações na área de saúde a inovar, implantar e escalar aplicações de IA com segurança para melhorar as experiências de atendimento aos pacientes.