{"id":7686,"date":"2021-09-09T12:50:36","date_gmt":"2021-09-09T15:50:36","guid":{"rendered":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/pt-br\/industry\/blog\/?p=7686"},"modified":"2021-09-09T12:57:52","modified_gmt":"2021-09-09T15:57:52","slug":"ia-e-machine-learning-podem-implementar-mudancas-positivas-para-o-ecossistema-de-saude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/pt-br\/industry\/blog\/health\/2021\/09\/09\/ia-e-machine-learning-podem-implementar-mudancas-positivas-para-o-ecossistema-de-saude\/","title":{"rendered":"IA e machine learning podem implementar mudan\u00e7as positivas para o ecossistema de sa\u00fade"},"content":{"rendered":"

\"Imagem<\/p>\n

Quando as comunidades t\u00eam acesso a dados melhores, elas podem tomar decis\u00f5es melhores. No entanto, o progresso n\u00e3o tem sido igual em todo o mundo, e h\u00e1 uma grande necessidade de se concentrar em quest\u00f5es sociais, como a redu\u00e7\u00e3o da desigualdade na sa\u00fade e melhorar o acesso aos atendimentos \u00e0 sa\u00fade para as popula\u00e7\u00f5es carentes. Enquanto os pesquisadores trabalham para desbloquear descobertas que salvam vidas e desenvolver novas abordagens para problemas urgentes de sa\u00fade, os avan\u00e7os na tecnologia podem ajudar a acelerar e a escalar novas solu\u00e7\u00f5es. Clique aqui e confira o nosso <\/span><\/span>F\u00f3rum de Inova\u00e7\u00e3o em Sa\u00fade<\/span><\/span><\/a>,\u00a0<\/em><\/strong><\/span><\/span>on<\/span>\u00a0<\/span>demand<\/span><\/span><\/em><\/strong>, que conta com <\/span>um<\/span>\u00a0painel de especialistas do setor<\/span>\u00a0que discutem<\/span>\u00a0<\/span>como a IA e o\u00a0<\/span>machine<\/span>\u00a0<\/span>learning<\/span>\u00a0est\u00e3o\u00a0<\/span>revolucionando a forma como os dados de sa\u00fade s\u00e3o analisados e fornecidos, e como as organiza\u00e7\u00f5es podem implementar mudan\u00e7as positivas para resolver problemas que assolam o sistema de sa\u00fade.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

A integra\u00e7\u00e3o da IA e do machine learning no ecossistema de sa\u00fade permite uma variedade de benef\u00edcios, inclusive a automatiza\u00e7\u00e3o de tarefas administrativas, a facilita\u00e7\u00e3o dos fluxos de trabalho e a an\u00e1lise de grandes conjuntos de dados para fornecer melhores atendimentos \u00e0 sa\u00fade mais rapidamente e a um menor custo. A Insider Intelligence relatou que os gastos com IA em medicina devem crescer a uma taxa anual de 48% entre 2017 e 2023.<\/span>1<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

De acordo com a\u00a0<\/span>Business Insider (clique aqui)<\/span><\/a>, 30% dos custos com o sistema de sa\u00fade est\u00e3o associados a tarefas administrativas. A IA pode automatizar algumas dessas tarefas, como pr\u00e9-autorizar seguros, acompanhar contas n\u00e3o pagas e manter registros, para facilitar a carga de trabalho dos profissionais de sa\u00fade e, em \u00faltima an\u00e1lise, economizar dinheiro.<\/span>1<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

O sistema de sa\u00fade dos EUA gera aproximadamente um trilh\u00e3o de gigabytes de dados anualmente.<\/span>2\u202f<\/span>Essas enormes quantidades de dados foram acompanhadas por um aumento no poder de computa\u00e7\u00e3o em grande escala. Juntos, eles levantam a possibilidade de que tanto o machine learning quanto a IA possam gerar insights para melhorar a descoberta de novas terapias, criar um fornecimento de tratamento mais personalizado e permitir a capacidade de extrair dados acion\u00e1veis para ajudar a melhorar os resultados operacionais dos sistemas de sa\u00fade.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A\u202f<\/span>Autoridade de Servi\u00e7os Comerciais do NHS (NHS BSA) (clique aqui)<\/span><\/a>\u202f\u00e9 uma Autoridade Especial de Sa\u00fade e um\u00a0\u00f3rg\u00e3o\u00a0do Departamento de Sa\u00fade e Assist\u00eancia Social (DHSC). Entre suas atividades, o NHS BSA opera o servi\u00e7o de prescri\u00e7\u00e3o do NHS, inclusive o\u00a0processamento de mais de 54 milh\u00f5es de prescri\u00e7\u00f5es por m\u00eas. Destes, 30 milh\u00f5es s\u00e3o formul\u00e1rios em papel e os dados de muitos deles precisam ser digitados manualmente por um operador. O NHS BSA decidiu aproveitar as oportunidades de agilizar esse processo por meio de uma maior automa\u00e7\u00e3o usando as tecnologias Microsoft AI e machine learning e uma solu\u00e7\u00e3o de vis\u00e3o de m\u00e1quina. Ap\u00f3s o primeiro piloto com um formul\u00e1rio manuscrito, eles puderam aplicar o machine learning e a IA para digitalizar o conte\u00fado e n\u00e3o apenas obter mais de 90% de confian\u00e7a desses dados, mas us\u00e1-los para impulsionar outras melhorias orientadas por intelig\u00eancia.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

O grupo de neg\u00f3cios de sa\u00fade\u202f<\/span>Ribera Salud (clique aqui)<\/span><\/a>\u00a0<\/span>e sua divis\u00e3o tecnol\u00f3gica FutuRS implementaram um modelo preditivo de IA, que analisa e processa as vari\u00e1veis de cada paciente para prever sua evolu\u00e7\u00e3o, com base em dados objetivos analisados pelas ferramentas Microsoft Azure e machine learning (ML). Ao incluir tecn\u00f3logos e profissionais de sa\u00fade dentro da mesma equipe, o Ribera Salud come\u00e7ou a prever certos efeitos adversos usando t\u00e9cnicas de ML e incluiu esse tipo de previs\u00e3o nas opera\u00e7\u00f5es e pr\u00e1ticas de atendimentos do dia a dia. A ferramenta suportada por IA e ML permitiu que o Ribera Salud tivesse maior controle sobre os riscos do paciente sem\u00a0acarretar\u00a0uma maior carga de trabalho para os profissionais de sa\u00fade. Seu modelo facilita o que \u00e9 conhecido como “Right Care, Right Now”, ou seja, fornecer o atendimento \u00e0 sa\u00fade certo no momento certo para alcan\u00e7ar resultados ideais para o paciente. No ano passado, esse modelo – suportado pela plataforma de nuvem da Microsoft e pelas ferramentas do Azure Machine Learning – ajudou a reduzir o n\u00famero de pacientes que desenvolveram uma \u00falcera de press\u00e3o (UP) na UTI, em at\u00e9 19% (11% de incid\u00eancia cumulativa).<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A Adaptive Biotechnologies (clique aqui)<\/span><\/a>\u202f\u00e9 uma empresa de biotecnologia de n\u00edvel comercial focada em aproveitar a biologia inerente do\u00a0sistema imunol\u00f3gico adaptativo para transformar o diagn\u00f3stico e o tratamento de doen\u00e7as. A Adaptive foi constru\u00edda com base na premissa de que o sistema imunol\u00f3gico adaptativo pode detectar e tratar a maioria das doen\u00e7as exatamente da mesma maneira, mas a incapacidade de compreender precisamente como esse sistema funciona impossibilitando a comunidade m\u00e9dica de usufruir totalmente de suas capacidades.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Com base em sua tecnologia de imunosequenciamento, a Adaptive criou uma plataforma de medicina imunol\u00f3gica propriet\u00e1ria ao longo da \u00faltima d\u00e9cada que \u00e9 exclusivamente capaz de decodificar a linguagem gen\u00e9tica do sistema imunol\u00f3gico adaptativo em escala para entender exatamente como ele funciona. A Adaptive precisava sintetizar esse enorme sistema de biologia e aproveitar todo o valor do enorme banco de dados imun\u00f4micos cl\u00ednico gerado, ent\u00e3o a empresa recorreu ao Microsoft Azure para recursos de computa\u00e7\u00e3o, armazenamento e machine learning. A Adaptive trabalhou com a Microsoft para explorar a nuvem e criar um roteiro para as necessidades tecnol\u00f3gicas da empresa. A Adaptive adotou o Microsoft Azure para aplicar o machine learning para acelerar exponencialmente a capacidade da empresa de aplicar sua plataforma de medicina imune propriet\u00e1ria para obter novos insights de seu banco de dados imun\u00f4micos cl\u00ednico. Com uma plataforma de medicina imune escal\u00e1vel, os pesquisadores poderiam come\u00e7ar a mapear por computador trilh\u00f5es de TCRs para milh\u00f5es de ant\u00edgenos espec\u00edficos da doen\u00e7a que s\u00e3o especificamente direcionados para se anexar ao chamado Mapa de Ant\u00edgenos de TCR – potencialmente permitindo novas abordagens para diagnosticar a doen\u00e7a com mais precis\u00e3o e mais cedo do que \u00e9 atualmente poss\u00edvel para muitas doen\u00e7as.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Dentro dos campos das ci\u00eancias biol\u00f3gicas, profissionais de sa\u00fade e dispositivos m\u00e9dicos, compreender quando e como implantar IA e machine learning pode revolucionar a maneira como os dados da sa\u00fade s\u00e3o analisados e fornecidos. Clique aqui e assista ao <\/a><\/span>F\u00f3rum de Inova\u00e7\u00e3o em Sa\u00fade<\/span>\u202f<\/span>on\u00a0demand<\/span><\/i><\/b>\u00a0para saber onde a IA e o machine learning podem impulsionar maiores efici\u00eancias de atendimento \u00e0 sa\u00fade e descobrir insights e rela\u00e7\u00f5es profundos nos dados da sa\u00fade para ajudar a reduzir o risco e, em \u00faltima an\u00e1lise, levar a melhores resultados de sa\u00fade.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span><\/p>\n

Refer\u00eancias:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. \u201cO uso de IA na sa\u00fade e medicina est\u00e1 crescendo rapidamente \u2013 \u00e9 assim como a \u00e1rea m\u00e9dica est\u00e1 se beneficiando da IA em 2021 e no futuro\u201d (clique aqui)<\/span><\/a>, Alicia Phaneuf, Business Insider, 29 de janeiro de 2021.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
      \n
    1. \u201cA fragmenta\u00e7\u00e3o dos dados da sa\u00fade\u201d (clique aqui)<\/span><\/a>, Travis May, Medium, 31 de julho de 2018.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      \u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Quando as comunidades t\u00eam acesso a dados melhores, elas podem tomar decis\u00f5es melhores. 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