Aplicações da Inteligência Artificial na Saúde

Inteligência Artificial na Saúde: o case da Portal

Logo no início da empresa, percebemos que precisaríamos automatizar o workflow para tornar nosso negócio escalável. Nesse processo, contamos com um parceiro fundamental: o Google. Nos últimos dois anos fomos dezenas de vezes para o Vale do Silício com o nosso time de desenvolvimento para sentar com os melhores mentores do tema no mundo, analisar nosso código, e melhorar nosso sistema.

Para que a nossa Inteligência Artificial atingisse a acuracidade atual, foi necessário um processo anterior de “aprendizado de máquina”, ou machine learning, no qual utilizamos o TensorFlow e treinamos nosso algoritmo a partir de um banco com mais de 30 milhões de imagens e nomes de patologias. Estas relações entre exame e patologia, logo permitiram que a máquina entendesse o que, e em quais pixels, estão presentes determinadas alterações.

“Nossa Inteligência Artificial hoje é capaz de identificar patologias com exatidão melhor que a média humana, determinar uma pontuação de risco e reorganizar a fila do médico, enquanto os exames estão em triagem, para que as urgências sejam diagnosticadas primeiro.”

Além disso, se o diagnóstico dos médicos e a previsão da IA ​​divergirem, a plataforma envia o exame original para três outros médicos para laudo. Desta maneira, eliminamos erros humanos. O laudo final também é utilizado para re-treinar toda a rede neural, deixando a IA cada vez mais precisa.

IA no apoio diagnóstico

Com o nosso algoritmo “treinado” conseguimos realizar algumas automatizações, como disponibilizar botões com máscaras de pré-laudos eliminando a necessidade de digitar. Essa possibilidade combinada a uma interface amigável agilizam o fluxo de trabalho em 10 vezes, permitindo que nossos médicos realizem diagnósticos de milhares de exames diariamente, muito além de qualquer hospital no mundo. Com isso, também conseguimos derrubar o custo por exame porque fica mais rápido laudar.

Em resumo, as automações combinadas com nossa Inteligência Artificial permitem feitos como:

  • Triagem automática da fila, priorizando os casos emergenciais. Dessa forma, os casos mais críticos aparecem em primeiro lugar na fila do médico;
  • Maior sensibilidade da rede neural: capacidade de detectar achados médicos em nível sobre-humano;
  • Em casos de divergências entre IA e médico, o exame é distribuído para outros três médicos para eliminar erro humano.

Esse último item é especialmente relevante quando percebemos os altos índices de erros de diagnósticos. As falhas vão desde a digitação incorreta de laudos até imagens pouco nítidas, que dificultam a análise.

Folha de S.Paulo exemplifica essa problemática a partir de um trabalho da Universidade de Leiden (Holanda) com 800 mulheres com tumor uterino. A pesquisa mostrou que houve erro de interpretação em 30% dos casos.

Outro estudo do Hospital Saint Thomas, de Londres, mostrou uma discordância de até 80% entre radiologistas que analisaram problemas da placenta de grávidas. O Estadão fez um levantamento e mostrou que, entre 2010 e 2014, o número de processos por erro médico cresceu 140%, sendo a maior parte deles por erro de diagnóstico.

Utilizando a Inteligência Artificial na Saúde para empoderar os médicos, ajudamos a salvar milhões de vidas no Brasil e estamos expandindo internacionalmente na nossa missão de garantir acesso universal à medicina de qualidade.

Para saber mais detalhes, sugiro a leitura da reportagem do O Globo “Inteligência Artificial Detecta Doenças e Acelera Tratamento“, elaborada pelo jornalista Sergio Matsuura, que nos acompanhou em uma visita a um cliente em Coari, no Interior do Amazonas.

Fonte: Portal Telemedicina



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