As tecnologias de IA não se limitam apenas à geração de imagens e chatbots. A inteligência artificial (IA) também está revolucionando o campo da cirurgia e dos cuidados de saúde, aprimorando a precisão, eficiência e resultados dos pacientes.
A IA tornou-se parte integrante de nossas vidas diárias, e agora o mundo científico está explorando o potencial da inteligência artificial na cirurgia. Desde assistentes virtuais como Siri e Alexa até chatbots de marketing, carros autônomos Tesla e modelos de linguagem avançados como ChatGPT, as tecnologias de IA se integraram perfeitamente às nossas rotinas, e agora estão visando a revolução nas práticas médicas e nos cuidados com os pacientes. As soluções de saúde baseadas em IA estão transformando a forma como os diagnósticos são feitos e os planos de tratamento são personalizados. Essas tecnologias utilizam algoritmos sofisticados para processar grandes quantidades de dados médicos, ajudando os profissionais de saúde a tomar decisões mais precisas.
Uma das áreas em que a IA mostra um imenso potencial é nos diagnósticos médicos. Por meio do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, os sistemas de IA podem analisar imagens médicas, como raios-X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, com uma precisão e velocidade notáveis. Isso pode ajudar radiologistas e outros especialistas a identificar anormalidades, tumores e outros marcadores críticos que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. A detecção precoce de doenças por meio de diagnósticos habilitados por IA tem o potencial de melhorar significativamente os resultados dos pacientes, aumentar as taxas de sobrevivência e reduzir o ônus sobre os sistemas de saúde.
Além disso, a IA pode contribuir para o desenvolvimento da medicina personalizada, em que os planos de tratamento são adaptados às características únicas de cada indivíduo, incluindo composição genética, fatores de estilo de vida e histórico médico. Ao analisar conjuntos de dados extensos e aplicar análises preditivas, os algoritmos de IA podem identificar opções de tratamento ideais e prever respostas potenciais a terapias específicas. A integração da inteligência artificial na cirurgia tem o potencial de otimizar a eficácia do tratamento, minimizar os efeitos adversos e melhorar a satisfação do paciente.
Como os cientistas podem utilizar a inteligência artificial na cirurgia?
A integração da inteligência artificial na cirurgia possui um imenso potencial. Ao analisar rapidamente e eficientemente grandes quantidades de dados, o uso da inteligência artificial na cirurgia é capaz de abordar desafios-chave no sistema de saúde.
Na geração de dados moderna em saúde, há uma abundância de informações e a IA surge como uma valiosa aliada, capaz de agregar e sintetizar essa riqueza de informações para fornecer resultados direcionados que são inestimáveis para os cirurgiões. Desde a etapa inicial da consulta até o gerenciamento pós-operatório, a IA tem o potencial de remodelar todos os aspectos da prática cirúrgica.
A integração da inteligência artificial na cirurgia abre um mundo de possibilidades que são numerosas demais para serem totalmente capturadas em uma única descrição. Antes da cirurgia, algoritmos de IA podem fornecer análises preditivas, auxiliando na detecção precoce de doenças. Essa detecção precoce não apenas leva a intervenções mais rápidas, mas também promete resultados e prognósticos melhores.
Além disso, a tecnologia de IA capacita os médicos a investigar profundamente os relatórios de exames laboratoriais, exames e prontuários médicos dos pacientes, possibilitando o desenvolvimento de planos de tratamento altamente personalizados em um nível micro. Nas operações, algoritmos de IA podem atuar como uma mão orientadora, aprimorando os processos de tomada de decisão ao analisar dados em tempo real de várias fontes e oferecendo feedback valioso aos cirurgiões. Essa integração da inteligência artificial na cirurgia não apenas melhora a tomada de decisões, mas também ajuda a prevenir resultados indesejados.
Além dos limites do hospital, a IA continua desempenhando um papel vital. Ao avaliar dados de sistemas de monitoramento de pacientes, a IA pode detectar potenciais complicações que podem surgir entre as visitas pós-operatórias.
Plataformas baseadas em IA também podem servir como a primeira linha de comunicação para os pacientes, abordando preocupações menores ou perguntas frequentes. Essa interação contínua garante recuperações mais suaves e uma experiência geral do paciente melhorada.
Robótica na cirurgia
A área da medicina sempre foi caracterizada por inovação e evolução constantes, buscando melhorar os resultados para os pacientes e a saúde em geral. Nos últimos anos, houve avanços significativos com a integração de ferramentas de inteligência artificial (IA) em várias práticas médicas, incluindo diagnósticos, planejamento de tratamento e até mesmo procedimentos cirúrgicos. Notavelmente, a área da cirurgia robótica tem experimentado um crescimento notável, uma vez que sistemas alimentados por IA agora auxiliam cirurgiões na realização de operações complexas com uma precisão e acurácia sem precedentes.
A cirurgia robótica, ou cirurgia assistida por robôs, utiliza sistemas robóticos controlados por computador para executar procedimentos cirúrgicos, parcial ou integralmente. Esses sistemas geralmente consistem em uma estação de controle do cirurgião, a partir da qual o cirurgião manipula braços robóticos, e um carrinho posicionado ao lado do paciente onde os instrumentos são colocados. Através de uma câmera de alta definição em 3D, o cirurgião obtém uma perspectiva visual do local cirúrgico e utiliza controles manuais e pedais para guiar os braços robóticos, permitindo movimentos meticulosos e controlados durante o procedimento.
O Sistema Cirúrgico da Vinci se destaca como um dos sistemas de cirurgia robótica mais renomados, tendo sido utilizado em mais de seis milhões de cirurgias em todo o mundo desde sua introdução em 2000. Este sistema tem demonstrado um sucesso significativo em urologia, ginecologia e cirurgia geral, apresentando vantagens como redução de perda de sangue, tempo de internação mais curto e recuperação mais rápida para os pacientes.
Com a integração da inteligência artificial na cirurgia, especialmente nos sistemas de cirurgia robótica, o campo possui um imenso potencial para transformações adicionais, com inúmeros desenvolvimentos empolgantes já em andamento.
Por exemplo, pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, projetaram o Berkeley Autonomous Robot for the Operating Room (BARO), um sistema robótico alimentado por IA. O BARO utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados cirúrgicos, aprender com as técnicas e movimentos de cirurgiões especialistas e executar tarefas cirúrgicas com uma precisão e precisão notáveis.
Outro avanço promissor está nos instrumentos de planejamento cirúrgico alimentados por IA, que auxiliam os cirurgiões na determinação da abordagem ideal para um procedimento específico, analisando dados específicos do paciente e gerando modelos tridimensionais do local cirúrgico. Ao integrar a inteligência artificial na cirurgia, essas ferramentas oferecem feedback em tempo real durante a cirurgia, alertando o cirurgião para possíveis complicações ou sugerindo abordagens alternativas com base na situação em evolução.
Além de aprimorar a precisão do procedimento, as ferramentas de IA também contribuem para reduzir o risco de erros humanos na sala de cirurgia. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram um sistema de inteligência artificial na cirurgia capaz de monitorar os movimentos dos instrumentos cirúrgicos durante um procedimento e fornecer feedback em tempo real ao cirurgião. Essa tecnologia ajuda a prevenir erros, garantindo que a cirurgia seja realizada com o máximo de segurança e eficácia possível.
Empresas já começaram a utilizar IA na área da saúde
Muitas empresas já começaram a empregar sistemas de IA em diversos aspectos da saúde, atendendo a necessidades orientadas ao paciente, ao clínico, administrativas e operacionais. Suas aplicações variam desde a utilização de dados de vídeo, áudio e comportamentais para compreender melhor a conexão entre pacientes, doenças e tratamento, até a melhoria do diagnóstico do câncer de pulmão, fornecimento de assistência vocalizada, criação de sistemas de saúde acessíveis e acessíveis por meio do processamento de linguagem natural (NLP) e IA.
Algumas empresas também oferecem assistentes virtuais para responder a perguntas clínicas, transcrever anotações de casos e organizar arquivos. Além disso, a aprendizagem de máquina avançada com genômica computacional é utilizada para acelerar os processos de descoberta de medicamentos e reduzir o tempo e os custos associados para os pacientes.
A tabela abaixo representa apenas alguns exemplos das muitas empresas em todo o mundo que estão ativamente envolvidas em aplicações de IA nas ciências médicas.
| Empresa | Propósito |
| AiCure | Utiliza dados de vídeo, áudio e comportamentais para entender melhor a conexão entre pacientes, doenças e tratamento. |
| Aidence | IA para radiologistas: aprimorando o diagnóstico para o tratamento do câncer de pulmão. |
| Babylon Health | Utiliza processamento de linguagem natural (NLP) e IA para criar um sistema de saúde internacionalmente acessível e acessível para todos. |
| Suki | Assistente digital ativado por voz para médicos. |
| Insitro | Utiliza aprendizado de máquina avançado com genômica computacional para reduzir o tempo e o custo associados à descoberta de medicamentos para os pacientes. |
| Bot MD | Assistente bot: responde a perguntas clínicas, transcreve notas de casos ditadas e organiza automaticamente imagens e arquivos. |
É difícil descrever o quão rápido o mundo médico está evoluindo, no entanto, a implementação da inteligência artificial na cirurgia enfrenta limitações e desafios.
O que a IA pode melhorar no campo médico?
A IA tem o potencial de trazer melhorias significativas para o campo médico de várias maneiras. Algumas das principais áreas em que a IA pode ter um impacto positivo incluem:
- Diagnóstico e tomada de decisão: A IA pode ajudar no diagnóstico de doenças e condições por meio da análise de imagens médicas, resultados de exames laboratoriais e dados do paciente. Ela pode ajudar os profissionais de saúde a identificar padrões e anomalias que podem ser difíceis de detectar a olho nu, levando a diagnósticos mais precisos e oportunos.
- Planejamento de tratamento e medicina personalizada: Algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados do paciente, incluindo prontuários médicos, informações genéticas e fatores de estilo de vida, para desenvolver planos de tratamento personalizados. Isso pode levar a intervenções mais eficazes e adaptadas, otimizando os resultados do paciente.
- Descoberta e desenvolvimento de medicamentos: A IA pode acelerar o processo de descoberta de novos medicamentos por meio da análise de vastas quantidades de dados biomédicos, identificando alvos potenciais e prevendo a eficácia de candidatos a medicamentos. Isso pode agilizar o processo de desenvolvimento de medicamentos, tornando-o mais rápido e econômico. Esse tipo de adição à inteligência artificial na cirurgia é uma oportunidade perfeita para manter o bem-estar pós-operatório dos pacientes.
- Monitoramento remoto e telemedicina: Dispositivos e aplicativos alimentados por IA permitem o monitoramento remoto dos sinais vitais e sintomas dos pacientes, permitindo que os profissionais de saúde acompanhem suas condições de saúde e intervenham quando necessário. Plataformas de telemedicina equipadas com capacidades de IA podem fornecer consultas virtuais, ampliando o acesso aos serviços de saúde e melhorando a conveniência para os pacientes.
- Cirurgia de precisão e assistência robótica: A IA pode aprimorar os procedimentos cirúrgicos fornecendo feedback e orientação em tempo real aos cirurgiões. Sistemas robóticos equipados com algoritmos de IA podem auxiliar na realização de cirurgias complexas com maior precisão e acurácia, reduzindo o risco de erros e melhorando os resultados do paciente.
- Previsão e prevenção de doenças: Por meio da análise de dados do paciente e fatores de risco, algoritmos de IA podem ajudar a identificar indivíduos com alto risco de desenvolver certas doenças. Isso possibilita intervenções proativas e medidas preventivas para reduzir a incidência e progressão de doenças.
- Otimização do sistema de saúde: A IA pode otimizar as operações de saúde e a alocação de recursos por meio da análise de grandes conjuntos de dados, previsão do fluxo de pacientes, otimização da escala de funcionários e melhoria do gerenciamento de estoques. Isso pode aprimorar a eficiência, reduzir custos e melhorar a entrega geral de serviços de saúde.
Embora a IA tenha grande potencial, sua implementação deve ser feita com cuidado, levando em consideração preocupações éticas, de privacidade e regulatórias, a fim de garantir a segurança dos pacientes e manter a confiança no sistema de saúde.
A medicina humana não é a única área em que a IA pode trazer melhorias
O campo médico, é claro, não se limita à medicina humana. As tecnologias de IA, que também começaram a afetar a vida de nossos adoráveis amigos, nos trouxeram um sorriso com a história do cão de um usuário do Twitter @peakcooper em março de 2023.
Graças ao ChatGPT, o chatbot da OpenAI que redistribuiu as cartas no mundo da tecnologia, nosso pequeno amigo foi salvo de uma situação muito ruim devido a um diagnóstico errado. Quando Cooper não via nenhuma melhora em seu cachorro apesar do tratamento, ele trouxe o problema para o GPT-4 e compartilhou os resultados dos testes do seu cão com a inteligência artificial. A IA diferenciou com sucesso entre doença transmitida por carrapatos e Anemia Hemolítica Imunomediada (IMHA), duas doenças sintomaticamente muito similares, e salvou a vida da Sassy.
Você pode ler a história completa na série de tweets abaixo.
#GPT4 saved my dog's life.
— Cooper (@peakcooper) March 25, 2023
After my dog got diagnosed with a tick-borne disease, the vet started her on the proper treatment, and despite a serious anemia, her condition seemed to be improving relatively well.
After a few days however, things took a turn for the worse 1/
Minha formação educacional é baseada em medicina veterinária e gostaria de fazer uma autocrítica aqui. Nem sempre é possível dar ao paciente a atenção que ele merece quando ele chega à clínica após um longo dia, e infelizmente isso pode levar à perda de vidas, que é definida como erro humano na medicina. Ter um assistente incansável ao seu lado é a única coisa que pode reduzir a parcela de erro humano quase a zero. O uso da inteligência artificial na cirurgia certamente reduzirá a margem de erro em uma área tão crítica.
Desafios na aplicação da inteligência artificial na cirurgia
Como mencionado anteriormente, a inteligência artificial (IA) encontrou seu caminho em várias áreas da medicina e da saúde, incluindo a cirurgia, mas sua implementação não ocorre sem limitações e desafios. É crucial mudar nossa mentalidade de reativa para proativa quando se trata de lidar com as desvantagens associadas à nova tecnologia.
Disponibilidade de dados
A coleta de dados é um passo inicial crucial na construção de um sistema de IA. Para desenvolver modelos eficazes, é necessário uma quantidade significativa de dados de alta qualidade. No entanto, a coleta de dados levanta preocupações relacionadas à privacidade do paciente e aos incidentes recentes de violações de dados por grandes corporações. Os avanços tecnológicos aumentaram o poder computacional e as capacidades de armazenamento de dados. Tecnologias como reconhecimento facial e análise genética permitem a identificação individual em um grupo de pessoas.
No entanto, os pacientes e o público têm o direito à privacidade e à escolha de determinar quais dados compartilham. Violações de dados representam riscos de empresas de seguros acessarem dados dos pacientes, podendo resultar na recusa de seguro médico com base em composição genética. Restrições de privacidade do paciente limitam a disponibilidade de dados, levando a um treinamento limitado do modelo e à incapacidade de explorar todo o potencial dos modelos, sendo assim um fator limitante na integração da inteligência artificial na cirurgia.
Criação de modelos enviesados
Sistemas de inteligência artificial são treinados usando uma parte dos dados coletados (conjunto de dados de treinamento), sendo que os dados restantes são reservados para testes (conjunto de dados de teste).
Se os dados coletados forem enviesados, visando raças, gêneros ou faixas etárias específicas, o modelo resultante também será enviesado. É crucial que os dados coletados representem a população pretendida de forma imparcial.
Pré-processamento de dados
Mesmo com dados imparciais, é possível criar modelos enviesados. Os dados brutos frequentemente contêm erros devido a entrada manual de dados ou outros fatores.
O pré-processamento é necessário para preparar os dados para o treinamento do algoritmo. No entanto, é necessário ter cuidado durante o pré-processamento dos dados para evitar introduzir vieses no conjunto de dados.
Seleção de modelo
Com inúmeros algoritmos e modelos disponíveis, selecionar o mais adequado para uma tarefa específica é essencial. O processo de seleção de modelo desempenha um papel crítico na integração da inteligência artificial na cirurgia. Modelos enviesados muitas vezes são simplificados demais e não conseguem capturar as tendências presentes no conjunto de dados.
Apresentação de modelos enviesados
Os usuários de sistemas de IA devem ter uma compreensão básica de como os modelos são construídos para interpretar efetivamente a saída e determinar sua aplicabilidade. Métricas como:
- Acurácia
- Precisão
- Revocação
- Pontuação F1
- Pontuação AUC
São usadas para avaliar o desempenho do modelo.
No entanto, nem todas as métricas são adequadas para todos os problemas. Os usuários precisam garantir que as métricas apropriadas sejam apresentadas e não apenas aquelas com as maiores pontuações.
Dados fragmentados
Uma limitação das aplicações de IA, especialmente na inteligência artificial na cirurgia, é a incapacidade de transferir perfeitamente modelos projetados e implantados por uma organização para outra sem recalibração.
Devido a preocupações com a privacidade, o compartilhamento de dados entre organizações de saúde é frequentemente limitado, resultando em dados fragmentados e confiabilidade reduzida do modelo. É por isso que o uso da inteligência artificial na cirurgia não é comum até 2023.
Caixas-pretas
Sistemas de IA frequentemente são considerados caixas-pretas devido à complexidade dos algoritmos matemáticos subjacentes. Esforços estão sendo feitos para tornar os modelos mais acessíveis e interpretáveis, mas ainda há progresso a ser feito nessa área.
Considerações sobre inteligência artificial na cirurgia
A integração da IA com especialidades intervencionistas e cirúrgicas levanta inúmeras questões éticas, especialmente em relação a viés e responsabilidade. Essas questões éticas se tornam ainda mais significativas à medida que avançamos em direção a operações totalmente autônomas. Respostas ou intervenções iniciadas pela IA apresentam desafios éticos específicos. Como discutido anteriormente, os conjuntos de dados usados para treinar sistemas de IA podem ser intrinsecamente enviesados, o que pode levar a diferentes impactos entre diferentes subgrupos de pacientes. Isso significa que as intervenções e resultados podem variar entre os pacientes.
Para ilustrar isso, consideremos a cirurgia estética. A IA agora pode prever a idade de uma pessoa analisando características faciais e sugerir passos cirúrgicos para reduzir os sinais de envelhecimento. Na Coreia do Sul, onde a cirurgia estética é prevalente, os cirurgiões utilizam instrumentos cirúrgicos com sensores de movimento que coletam dados em tempo real e os orientam a fazer ajustes precisos para melhorar os resultados. No entanto, esses algoritmos de IA carregam vieses inerentes. Em 2013, o concurso Miss Coreia gerou controvérsia devido à semelhança das características faciais entre as participantes que haviam passado por cirurgia estética. A beleza é subjetiva e, quando a inteligência artificial dita padrões estéticos, a complexidade aumenta. É evidente que esses algoritmos de IA não podem ser universalmente aplicáveis em diferentes comunidades e etnias.
Em um ambiente cirúrgico, há muito em jogo. Se um robô treinado em IA apresentar mau funcionamento ou perder o controle durante um procedimento que envolva tarefas intricadas como dissecção, sutura ou manipulação de cateteres no coração, isso pode ter consequências catastróficas. O nível de envolvimento da IA está diretamente relacionado às preocupações éticas em questão. Treinar robôs com conjuntos de dados que abranjam milhares de procedimentos realizados em condições diversas, locais diferentes e por vários operadores se torna crucial para mitigar danos. No entanto, quando ocorre um dano, determinar a responsabilidade se torna um desafio. Deve ser atribuída à empresa que desenvolveu o robô de operação autônoma, ao cirurgião, ao hospital ou àqueles que contribuíram para o conjunto de dados?
A IA é incapaz de replicar o processo de tomada de decisão com o qual os cirurgiões contam, que frequentemente envolve instinto e se baseia em experiência clínica inquantificável. Além disso, uma única operação cirúrgica envolve milhares de etapas intricadas, incluindo corte, dissecção, conexão, queima, resfriamento, pinçamento, ligadura e sutura. Em um futuro previsível, os robôs servirão apenas como assistentes. Embora possam se tornar mais proficientes em funções básicas, a adição de camadas mais complexas exigirá consideração e implementação cuidadosas, pois a expertise e o julgamento do cirurgião permanecem insubstituíveis.
Mal-entendidos sobre a IA na área da saúde
Apesar de todas essas preocupações, há uma grande dose de otimismo em relação ao potencial da IA para revolucionar o setor de saúde de várias maneiras, abrangendo diagnóstico de pacientes, prognóstico, descoberta de medicamentos e auxílio aos médicos para proporcionar uma experiência mais personalizada aos pacientes. Esse otimismo tem sido alimentado pelas aplicações bem-sucedidas da IA na área da saúde. No entanto, junto a isso, existem expectativas irreais sobre as capacidades da IA e como ela moldará o futuro da indústria da saúde.
O Dr. Anthony Chang, palestrante na conferência Sociedade de Inteligência Artificial em Medicina (AIME) de 2019, proferiu uma palestra intitulada “Mal-entendidos Comuns e Direções Futuras para a IA na Medicina: Uma Perspectiva Médico-Cientista de Dados” em Poznan, Polônia. Em sua palestra, ele abordou dois mitos predominantes relacionados à implementação da IA na área da saúde.
Mito 1: A IA substituirá os clínicos
Embora o futuro não possa ser previsto com certeza, os médicos que possuem compreensão do papel da inteligência artificial na cirurgia provavelmente terão uma vantagem competitiva em suas carreiras.
Por exemplo, o American College of Radiology (ACR) publicou um anúncio de emprego para um Radiologista, destacando dois requisitos:
- Requisito 1: Deve possuir certificação pelo American Board of Radiology.
- Requisito 2: Deve ser um radiologista entusiasmado e bem treinado, animado com um futuro onde os radiologistas são apoiados por IA e aprendizado de máquina de classe mundial.
Mito 2: Conhecimento em programação é essencial para utilizar a IA
A adoção da IA em qualquer campo envolve vários componentes, e a programação é apenas um aspecto. Para que a inteligência artificial na cirurgia continue crescendo, se desenvolvendo e obtendo sucesso, médicos e cientistas de dados devem colaborar de perto para construir sistemas de IA significativos. Os médicos precisam compreender o potencial da IA e avaliar como ela pode aprimorar seus papéis, comunicando efetivamente essas informações aos cientistas de dados, que podem então construir o sistema de IA.
A colaboração não termina aí. Médicos e cientistas de dados devem determinar em conjunto os dados disponíveis para o treinamento do modelo, analisar e interpretar o desempenho do modelo, exigindo uma colaboração contínua. Além disso, há uma tendência crescente de os softwares de IA se tornarem mais acessíveis e fáceis de usar, como ferramentas visuais como o Teachable Machine do Google, que permitem criar classificadores visuais sem habilidades de programação.
Ao aproveitar o poder da IA, a área da saúde pode fazer a transição de uma abordagem única para todos para um modelo personalizado e centrado no paciente, melhorando os resultados de saúde e aprimorando a experiência geral do atendimento médico para as pessoas. A inteligência artificial na cirurgia e na área da saúde será a tecnologia que abrirá as portas para o futuro brilhante que nos espera. Com conteúdo do Dataeconomy.
