Revolucionando a Saúde: Como a Inteligência Artificial está Fazendo a Diferença e Auxiliando o Setor
Inteligência artificial para o resgate: combatendo a sobrecarga de dados na área da saúde e dando sentido aos dados de saúde
“IA na saúde: uma visão holística dos dados médicos para melhorar a saúde do paciente”
Introdução
A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o setor de Saúde, lidando com a enorme quantidade de dados e dando sentido a eles. Com os rápidos avanços na tecnologia, os profissionais de saúde agora podem coletar e armazenar grandes quantidades de dados do paciente, mas o desafio está em entender tudo isso. De registros eletrônicos de saúde a imagens médicas, o grande volume de dados pode dificultar a identificação de tendências, a realização de diagnósticos precisos e a prestação de cuidados ideais para médicos e equipes médicas. No entanto, a IA está fornecendo uma solução para esse problema, fornecendo uma visão holística dos dados médicos e identificando padrões que, de outra forma, passariam despercebidos. Como resultado, os profissionais de saúde estão mais bem equipados para monitorar a saúde do paciente e tomar decisões informadas que levam a melhores resultados para o paciente. Esta introdução explorará como a IA está sendo usada na área da saúde para lidar com a sobrecarga de dados e dar sentido aos dados de saúde.
História principal
A IA na área da saúde fornece uma visão holística dos dados médicos, o que permite que os profissionais de saúde rastreiem a saúde do paciente em incrementos minúsculos. Com a capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real, a IA pode identificar padrões e tendências que, de outra forma, passariam despercebidos. Isso permite que os profissionais de saúde tomem decisões informadas que levam a melhores resultados para os pacientes.
Uma das principais vantagens do uso da IA na área da saúde é que ela pode rastrear a saúde do paciente ao longo do tempo, mesmo em incrementos minúsculos. Ao analisar dados como registros eletrônicos de saúde, resultados de laboratório e imagens médicas, a IA pode detectar alterações na saúde de um paciente que podem não ser aparentes ao olho humano. Isso é particularmente importante para condições que progridem lentamente, como doenças crônicas. Ao rastrear a saúde do paciente ao longo do tempo, a IA pode ajudar os profissionais de saúde a detectar sinais de alerta precoce de um declínio na saúde e tomar medidas para evitar que ela piore.
Além disso, a IA também pode ser usada para prever os resultados dos pacientes. Ao analisar dados históricos, a IA pode identificar padrões que indicam um resultado específico, como uma recuperação bem-sucedida ou uma recaída. Isso permite que os profissionais de saúde antecipem possíveis problemas e tomem medidas para evitá-los. Além disso, a IA também pode ajudar os profissionais de saúde a identificar pacientes com maior risco de certas condições de saúde, como doenças cardíacas ou diabetes, e tomar medidas preventivas para reduzir esse risco.
No geral, a IA na área da saúde fornece uma visão holística dos dados médicos e permite que os profissionais de saúde rastreiem a saúde do paciente em incrementos minúsculos. Ao identificar padrões e tendências que, de outra forma, passariam despercebidos, a IA ajuda os profissionais de saúde a tomar decisões informadas que levam a melhores resultados para os pacientes. Ao usar a IA, os profissionais de saúde podem fornecer cuidados mais eficazes e melhorar os resultados dos pacientes a longo prazo.
AI e ML têm o potencial de fornecer suporte à decisão clínica (CDS) orientado por dados para a equipe médica.
AI in Healthcare é um termo predominante usado para descrever o uso de algoritmos e softwares de Machine Learning, ou Inteligência Artificial, para simular a percepção humana na análise, apresentação e compreensão de dados médicos e de saúde complexos.
Alguns fatos e estatísticas interessantes sobre Inteligência Artificial e Saúde!
- De acordo com um relatório da Accenture, a IA tem o potencial de gerar US$ 150 bilhões em economia anual para a economia da saúde até 2026.
- Uma pesquisa da Deloitte descobriu que 72% das organizações de saúde estão investindo em IA e aprendizado de máquina.
- Um estudo publicado no Journal of the American Medical Association (JAMA) descobriu que os sistemas de diagnóstico assistidos por IA foram capazes de identificar o câncer de pele com precisão semelhante à dos dermatologistas humanos.
- A pesquisa da Frost & Sullivan descobriu que o mercado global de IA na área da saúde deve crescer de US$ 2.1 bilhões em 2018 para US$ 36.1 bilhões até 2025.
- Uma pesquisa da PwC descobriu que 64% dos consumidores estão dispostos a usar assistentes virtuais de saúde com IA para agendar consultas e gerenciar seus registros de saúde.
- Pesquisa da ResearchAndMarkets.com, a IA global no mercado de saúde está projetada para atingir US$ 22.8 bilhões até 2025, crescendo a uma CAGR de 42.2% durante o período de previsão 2020-2025.
- Uma pesquisa da American Medical Association (AMA) descobriu que 75% dos médicos acreditam que a IA desempenhará um papel significativo no futuro da saúde.
- De acordo com um estudo do Journal of Medical Internet Research, os chatbots com tecnologia AI podem ajudar a melhorar o envolvimento do paciente e a adesão aos planos de tratamento.
- Uma pesquisa do National Institutes of Health (NIH) descobriu que a IA tem o potencial de ajudar a melhorar a precisão do diagnóstico por imagem e reduzir a carga de trabalho dos radiologistas.
- De acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial, a IA tem o potencial de melhorar os resultados dos pacientes, aumentar o acesso aos cuidados e reduzir os custos no setor de saúde.
Extraia informações médicas com rapidez e precisão
Alimentados por modelos avançados de aprendizado de máquina, IA e ML compreendem e identificam informações médicas complexas com rapidez e precisão. Por exemplo, o sistema pode extrair “Staphylococcus aureus resistente à meticilina” (geralmente inserido como “MRSA”), vinculá-lo ao código ICD-15.212-CM “J10” e fornecer contexto, como se um paciente testou positivo ou negativo, para tornar o termo extraído significativo.
Proteja as informações confidenciais do paciente
Uma variedade de ferramentas para IA e ML fornece vários recursos para ajudar o setor de saúde a manter a conformidade e proteger os dados do paciente. O serviço é qualificado pela HIPAA e pode identificar informações de saúde protegidas (PHI) armazenadas em sistemas de registros médicos, ao mesmo tempo em que cumpre o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). Além disso, nossos desenvolvedores podem implantar privacidade de dados e soluções de segurança robustas extraindo e identificando identificadores de pacientes relevantes, conforme descrito no método de desidentificação Safe Harbor da HIPAA.
Taxas mais baixas de processamento de documentos médicos
O serviço facilita a automatização e reduz o custo de processamento e codificação de textos médicos não estruturados de registros de pacientes, cobrança e indexação clínica. Nossa equipe de desenvolvedores pode se integrar a sistemas e aplicativos de fluxo de trabalho existentes.
Como podemos ajudá-lo a usar IA na área de saúde?
O uso diário de Inteligência Artificial em Saúde envolve aplicativos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) que podem entender e classificar a documentação clínica. Por exemplo, os sistemas de PNL podem analisar anotações clínicas não estruturadas de pacientes, proporcionando uma visão incrível sobre a compreensão da qualidade, aprimoramento de métodos e melhores resultados para os pacientes.
Hoje, muitos dos dados de saúde estão livres de textos médicos, como anotações médicas, relatórios de ensaios clínicos e registros de saúde de pacientes. No entanto, extrair manualmente os dados é um processo demorado e as tentativas automatizadas e baseadas em regras de extrair os dados não capturam a história toda, pois não levam o contexto em consideração. Por causa disso, os dados permanecem inutilizáveis em análises de grande escala necessárias para o avanço do setor de saúde e ciências biológicas, melhorar os resultados dos pacientes e criar eficiências.
Funcionalidades
Itens inovadores que aprimoram os conjuntos de dados para novos níveis
Extraia informações de textos médicos não estruturados com precisão e rapidez
Relatórios Médicos
Hoje, muitos dos dados de saúde estão livres de textos médicos, como anotações médicas, relatórios de ensaios clínicos e registros de saúde de pacientes. No entanto, extrair os dados manualmente é demorado e as tentativas automatizadas e baseadas em regras para extrair os dados não capturam toda a história, pois não levam em consideração o contexto. Por causa disso, os dados permanecem inutilizáveis em análises de larga escala necessárias para avançar no setor de saúde e ciências da vida, melhorar os resultados dos pacientes e criar eficiências.
Rastrear e medir
Os critérios de seleção adequados devem ser descobertos rapidamente para recrutar pacientes para ensaios clínicos em muitos setores médicos. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina entendem e identificam informações médicas complexas encontradas em texto não estruturado para ajudar a facilitar a indexação e a pesquisa. Posteriormente, uma visão sobre a história clínica do paciente.
Como integrar e colaborar com a IA na área da saúde?
A Inteligência Artificial pode ajudar a gerenciar e analisar dados, tomar decisões e conduzir conversas na área da saúde, por isso está destinada. Para remover o fardo de tarefas tediosas e dar tempo ao pessoal médico para mudar as funções dos médicos e as práticas cotidianas.
Melhorar consideravelmente o diagnóstico
Para um hospital ou clínica, o processo de encontrar o diagnóstico correto nas notas do paciente que deve ser mapeado para o código válido na Classificação Internacional de Doenças (CID) pode ser demorado e tedioso. Além disso, é particularmente desafiador extrair diagnósticos que podem ser representados de diferentes maneiras. Por exemplo, "fibrilação atrial" às vezes é escrito como "AF". AI e ML podem identificar com precisão abreviações, erros ortográficos e erros de digitação no texto médico em nosso sistema. Isso reduz o tempo que um codificador médico deve gastar analisando notas não estruturadas, diminui a carga de tempo da equipe clínica e melhora a eficiência.
Pesquisa Inteligente
Com petabytes de dados não estruturados sendo produzidos em sistemas hospitalares todos os dias, nosso objetivo é pegar essas informações e convertê-las em insights valiosos que podem ser acessados e compreendidos de forma eficiente. Adotamos a IA e o ML para compreender e fornecer a funcionalidade para ajudar nossos clientes, extraindo e construindo rapidamente informações de documentos médicos para construir uma visão abrangente e longitudinal dos pacientes e permitir o suporte à decisão e análises populacionais.
Compreender Medicina
Extração de entidade nomeada médica e relacionamento (NERe), a API retorna informações médicas, como medicação, condição médica, teste, tratamento e procedimentos (TTP), anatomia e informações de saúde protegidas (PHI). Também identifica relações entre subtipos extraídos associados a Medicamentos e PTT. Há também informações contextuais como “características” da entidade (negação, ou se um diagnóstico é um sinal ou sintoma). A tabela abaixo mostra os dados extraídos com subtipos relevantes e características da entidade.
Interface de programação de aplicativo (API) - Conector
Com uma API simples, podemos extrair informações com rapidez e precisão, como condições médicas, medicamentos, dosagens, testes, tratamentos e procedimentos e informações de saúde protegidas, mantendo o contexto dos dados. Podemos identificar as relações entre as informações extraídas para ajudá-lo a criar aplicativos para casos de uso, como análise de saúde populacional, gerenciamento de ensaios clínicos, farmacovigilância e resumo.
Ontologia Médica Concernente
As APIs Medical Ontology Linking identificam informações médicas e as vinculam a códigos e conceitos de ontologias médicas padrão. Por exemplo, condições médicas estão vinculadas aos códigos ICD-10-CM (por exemplo, “dor de cabeça” está relacionado ao código “R51”) com a API InferICD10CM. Em contraste, os medicamentos estão vinculados aos códigos RxNorm (“Acetaminofina / Codeína” está vinculado ao cui “C2341132”). Além disso, as APIs Medical Ontology Linking também detectam informações contextuais como características de entidade (por exemplo, negação).
Podemos ajudá-lo a implantar a tecnologia inovadora mais recente; Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para compreender, analisar e pesquisar Petabytes de dados médicos não estruturados.
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MC