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Hospitais de Londres utilizarão a IA para substituir equipe em algumas tarefas

30 de maio de 2018
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De acordo com artigo publicado essa semana pelo The Guardian (acesse aqui!), um dos maiores hospitais da Inglaterra revelou planos de usar a inteligência artificial para realizar tarefas tradicionalmente realizadas por médicos e enfermeiros, desde diagnosticar o câncer na tomografia computadorizada até decidir quais pacientes serão atendidos primeiro.

A parceria de três anos entre o Hospital Universitário da Universidade de Londres (UCLH) e o Instituto Alan Turing visa trazer os benefícios da revolução da aprendizagem de máquinas para o NHS em uma escala sem precedentes.

O professor Bryan Williams, diretor de pesquisa do NHS Foundation Trust, disse que o movimento pode ter um grande impacto nos resultados dos pacientes, traçando paralelos com a transformação da experiência do consumidor em empresas como Amazon e Google. “Vai ser um divisor de águas. Você pode ligar seu telefone e reservar uma passagem aérea, decidir quais filmes você vai assistir ou pedir uma pizza … É tudo sobre AI. No NHS, não estamos suficientemente sofisticados. Ainda estamos enviando cartas, o que é extraordinário ”, comentou Williams.

No centro da parceria, na qual a UCLH está investindo uma soma “substancial”, está a crença de que os algoritmos de aprendizagem de máquina podem fornecer novas formas de diagnosticar doenças, identificar pessoas em risco de doença e direcionar recursos. Em teoria, os médicos e enfermeiros poderiam ser mobilizados de forma responsável nas enfermarias, como os motoristas da Uber, que gravitam em locais com a maior demanda em determinados momentos do dia. Mas a medida também desencadeará preocupações sobre privacidade, segurança cibernética e o papel cambiante dos profissionais de saúde.

O primeiro projeto se concentrará na melhoria do departamento de emergência e acidentes do hospital, que, como muitos hospitais, não está conseguindo cumprir as metas de tempo de espera do governo. “Nosso desempenho este ano ficou aquém das quatro horas de espera, o que não reflete a dedicação e o comprometimento de nossa equipe“, relatou o professor Marcel Levi, diretor executivo da UCLH.

Em março, apenas 76,4% dos pacientes que necessitavam de atendimento de emergência foram tratados em quatro horas nas unidades hospitalares de A & E na Inglaterra em março – a menor proporção desde que os registros começaram em 2010.

Usando dados extraídos de milhares de apresentações, um algoritmo de aprendizado de máquina pode indicar, por exemplo, se um paciente com dor no abdômen provavelmente estaria sofrendo de um problema grave, como perfuração intestinal ou infecção sistêmica, e aceleraria o seu atendimento, impedindo sua condição de se tornar crítica. “As máquinas nunca substituirão os médicos, mas o uso de dados, conhecimento e tecnologia pode mudar radicalmente a forma como gerenciamos nossos serviços – para melhor”, disse Levi.

Outro projeto, já em andamento, tem como objetivo identificar os pacientes que provavelmente deixarão de comparecer às consultas. Um neurologista consultor do hospital, Parashkev Nachev, usou dados incluindo fatores como idade, endereço e condições climáticas para prever com precisão de 85% se um paciente compareceria a consultas ambulatoriais e exames de ressonância magnética.

Na próxima fase, o departamento fará intervenções experimentais, como o envio de textos de lembretes e a atribuição de compromissos para maximizar as chances de comparecimento. “Vamos testar o quão bem vai. As empresas usam essas coisas para prever o comportamento humano o tempo todo“, levanta Williams.

Outros projetos incluem a aplicação do aprendizado de máquina à análise das tomografias computadorizadas de 25.000 ex-fumantes que estão sendo recrutados como parte de um projeto de pesquisa e analisando se a avaliação dos testes de esfregaço cervical pode ser automatizada.

O pessoal pode ressentir-se de ceder certos deveres aos computadores – ou até mesmo receber instruções deles? O professor Chris Holmes, diretor de saúde do Instituto Alan Turing, disse que a esperança é que médicos e enfermeiras sejam liberados para passar mais tempo com os pacientes. “Queremos tirar o material mais mundano que é puramente orientado pela informação e dar tempo para as coisas em que o especialista humano é melhor“, conclui ele.

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