A participação da Abramed no painel sobre inovação em saúde e inteligência artificial durante o Conahp 2024, realizado em São Paulo, destaca a crescente importância da tecnologia no setor de saúde. O evento, promovido pela Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp), reuniu especialistas e líderes do setor para discutir as transformações que a inteligência artificial (IA) pode trazer para a medicina. O presidente do Conselho de Administração da Abramed, César Nomura, moderou um painel que abordou temas cruciais como o uso da inteligência artificial generativa (GenAI) e o desenvolvimento de algoritmos para diagnósticos mais eficientes. Com a presença de renomados debatedores, como Chao Lung Wen, Marco Bego e Victor Gadelha, o painel proporcionou uma rica troca de experiências e conhecimentos sobre como a IA pode ser aplicada na prática clínica, na telessaúde e na radiologia, além de discutir os desafios e as oportunidades que essa tecnologia traz para o futuro da saúde. A seguir, exploraremos em detalhes os principais tópicos abordados durante o painel e suas implicações para o setor.
A Revolução da Inteligência Artificial na Saúde
A inteligência artificial está revolucionando a forma como os serviços de saúde são prestados, oferecendo novas ferramentas e soluções que podem melhorar a eficiência e a precisão dos diagnósticos. Durante o painel, os debatedores discutiram como as plataformas de IA, especialmente aquelas baseadas em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), estão transformando a prática médica. A utilização de algoritmos avançados permite que os profissionais de saúde realizem diagnósticos mais rápidos e precisos, além de otimizar o fluxo de trabalho nas instituições de saúde.
Um exemplo prático mencionado foi a experiência do Instituto de Radiologia (InRad), que começou a trabalhar com IA antes da pandemia de Covid-19. Marco Bego, diretor-executivo do InRad, compartilhou que a instituição estabeleceu parcerias com empresas de tecnologia para desenvolver algoritmos que acelerassem o diagnóstico de doenças. “Auxiliamos 50 hospitais de campanha em todo o país, realizando mais de 35 mil diagnósticos de Covid-19 naquela época”, afirmou Bego. Essa experiência demonstrou que, apesar do potencial da IA, é fundamental que ela seja introduzida com um propósito claro e no momento certo dentro da cadeia de cuidado.
Além disso, a IA generativa tem se mostrado uma ferramenta poderosa na análise de laudos médicos. Victor Gadelha, da Dasa, destacou que mais de 50 algoritmos são utilizados para analisar automaticamente laudos em busca de achados clínicos relevantes. “Isso tem um impacto direto na jornada dos pacientes, permitindo que casos críticos sejam atendidos com maior rapidez”, ressaltou. Essa abordagem não apenas melhora a eficiência dos serviços, mas também contribui para a segurança do paciente, ao garantir que diagnósticos importantes não sejam negligenciados.
Desafios e Oportunidades da GenAI na Medicina
Embora a inteligência artificial ofereça inúmeras oportunidades, sua implementação na medicina também apresenta desafios significativos. Durante o painel, Chao Lung Wen enfatizou a importância da qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos. “As IAs disponíveis no mercado não são as mais adequadas para a área médica. Se o objetivo é utilizá-las para evidências científicas, é necessário treiná-las com bases de dados de revistas científicas”, explicou. Essa necessidade de dados de alta qualidade é crucial para garantir que os algoritmos sejam precisos e confiáveis.
Outro desafio mencionado foi a resistência à adoção de novas tecnologias por parte de alguns profissionais de saúde. A mudança de paradigmas na medicina exige não apenas a implementação de novas ferramentas, mas também a capacitação dos profissionais para utilizá-las de forma eficaz. “Quem quer entrar nessa área precisa investir recursos para entender como a IA funciona e como ela pode resolver uma necessidade específica”, afirmou Bego. Essa formação contínua é essencial para que os profissionais se sintam confortáveis em integrar a IA em suas práticas diárias.
Apesar desses desafios, as oportunidades são vastas. A IA pode ser utilizada para personalizar tratamentos, melhorar a comunicação entre médicos e pacientes e até mesmo auxiliar na triagem de pacientes em ambientes de telessaúde. “A IA generativa pode ser útil em entrevistas pré-atendimento, levantando rapidamente os pontos principais que o profissional deve explorar”, destacou Chao. Essa capacidade de agilizar o atendimento pode ser especialmente benéfica em situações de alta demanda, onde cada segundo conta.
O Futuro da Medicina com Inteligência Artificial
O futuro da medicina está intrinsecamente ligado ao avanço da inteligência artificial. Durante o painel, César Nomura questionou os participantes sobre os principais impactos que a IA pode ter no setor de saúde no Brasil. A resposta foi unânime: a IA não apenas transformará a forma como os serviços de saúde são prestados, mas também permitirá uma medicina mais personalizada e eficiente.
Victor Gadelha apresentou a ideia de “gêmeos digitais”, que são modelos virtuais de pacientes criados a partir da coleta contínua de dados sobre comportamento e interações com dispositivos digitais. “Isso permitirá a criação de tratamentos personalizados, aumentando o valor terapêutico, especialmente em áreas como a terapia gênica”, explicou. Essa abordagem representa uma transição da medicina baseada em evidências para uma medicina baseada em precisão, onde cada paciente recebe um tratamento adaptado às suas necessidades específicas.
Além disso, Chao compartilhou uma visão futurista sobre o impacto da IA generativa na robótica e no monitoramento de saúde. Ele acredita que, até 2030, o telehomecare e o telemonitoramento de qualidade de vida em domicílio se tornarão comuns, especialmente com o aumento da população idosa. “Essa tecnologia terá um papel central dentro das casas, expandindo a atuação dos profissionais de saúde e possibilitando um monitoramento mais adequado”, afirmou. Essa visão aponta para um futuro onde a tecnologia não apenas complementa, mas também transforma a experiência do paciente.
Implementação Prática da IA na Saúde
Para que a inteligência artificial seja efetivamente implementada na saúde, é necessário que as instituições sigam algumas diretrizes. Primeiro, é fundamental que as organizações de saúde identifiquem problemas específicos que podem ser resolvidos com a ajuda da IA. “O uso da IA deve ser focado na resolução de um problema específico”, enfatizou Bego. Essa abordagem garante que os investimentos em tecnologia sejam direcionados e eficazes.
Além disso, a estruturação inicial para a implementação de IA pode ser custosa, mas é um investimento necessário. “A estruturação inicial não é barata, pois envolve o custo do conhecimento”, alertou Bego. Portanto, as instituições devem estar preparadas para investir em treinamento e capacitação de suas equipes.
Uma estratégia recomendada é começar com aplicações simples. Gadelha sugeriu que as instituições utilizem modelos generativos para classificar dados com qualidade e segurança. “Nos últimos dois anos, saímos do impossível para o possível em muitas áreas de pesquisa”, afirmou. Essa evolução demonstra que, com o tempo e a experiência, as instituições podem expandir suas capacidades e explorar novas aplicações da IA.
Resumo
A participação da Abramed no Conahp 2024 destacou a importância da inteligência artificial na transformação do setor de saúde. O painel moderado por César Nomura abordou temas como a aplicação da IA generativa, os desafios enfrentados na implementação e as oportunidades que essa tecnologia oferece para a medicina do futuro. Com a colaboração de especialistas como Chao Lung Wen, Marco Bego e Victor Gadelha, foram discutidas soluções práticas e a necessidade de um treinamento adequado para os profissionais de saúde. A visão compartilhada pelos debatedores aponta para um futuro onde a IA não apenas melhora a eficiência dos serviços, mas também personaliza o atendimento, promovendo uma medicina mais precisa e acessível.
FAQ
O que é inteligência artificial generativa (GenAI)?
A inteligência artificial generativa é uma tecnologia que utiliza algoritmos para criar novos conteúdos ou soluções com base em dados existentes. Na medicina, isso pode incluir a geração de diagnósticos, laudos e até mesmo a personalização de tratamentos.
Quais são os principais desafios da implementação da IA na saúde?
Os principais desafios incluem a qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos, a resistência à adoção de novas tecnologias por parte dos profissionais de saúde e a necessidade de investimentos em treinamento e capacitação.
Como a IA pode melhorar o diagnóstico médico?
A IA pode melhorar o diagnóstico médico ao analisar grandes volumes de dados rapidamente, identificar padrões e fornecer recomendações baseadas em evidências, o que pode resultar em diagnósticos mais rápidos e precisos.
O que são gêmeos digitais na medicina?
Gêmeos digitais são modelos virtuais de pacientes que integram dados sobre comportamento, genética e histórico médico. Eles permitem a personalização de tratamentos e a comparação com grandes bancos de dados para identificar as melhores opções terapêuticas.
Qual é o futuro da IA na saúde?
O futuro da IA na saúde é promissor, com a expectativa de que a tecnologia transforme a medicina em uma prática mais personalizada, eficiente e acessível, além de facilitar o monitoramento remoto e o telehomecare.
Para mais insights e atualizações sobre o impacto da tecnologia na saúde, continue acompanhando o blog “Moisés Kalebbe”.
