Como gerenciar com segurança a tecnologia de dados de saúde e IA

No ano passado, o setor de saúde mudou imensamente, com a tecnologia desempenhando um papel central. Por exemplo, vimos avanços surpreendentes em pesquisas a uma velocidade fenomenal nos esforços para combater o novo coronavírus SARS-CoV-2; com o rápido desenvolvimento de novos tratamentos que foram rigorosamente testados em intervalos de tempo anteriormente apenas sonhados.

A tecnologia também foi rapidamente adotada para ajudar a manter os serviços, minimizando o risco de infecção. Quando as empresas reabrirem, a próxima prioridade é fazer com que hospitais, clínicas e centros de pesquisa voltem às prioridades anteriores à Covid.

Com tantas novas tecnologias e processos incorporados em um período de tempo tão curto, há também uma nova oportunidade para o setor de saúde aproveitar ao máximo a inovação com a adoção mais ampla do aprendizado de máquina (ML).

As técnicas de ML têm a capacidade de influenciar o atendimento clínico, aproveitando as tremendas qualidades dos dados gerados pela adoção de tecnologias de saúde e fornecendo ao médico insights sobre algoritmos de ML para informar a tomada de decisão clínica.

Incluir modelos preditivos em saúde

A confiança crescente nas capacidades e amplitude dessas tecnologias levou o governo do Reino Unido a prometer um adicional de £ 250 milhões para reforçar o papel da Inteligência Artificial (IA) na saúde após Covid-19.

Com o pioneirismo da tecnologia, os profissionais médicos têm potencial para trabalhar com mais eficiência, passar mais tempo com seus pacientes e fornecer um atendimento mais personalizado. Um exemplo de onde a tecnologia já está fazendo a diferença é no desenvolvimento de algoritmos sofisticados que ajudaram a melhorar o atendimento ao paciente durante a pandemia.

A análise de ML de grandes quantidades de dados reais, como Os registros eletrônicos de saúde, por exemplo, podem criar modelos e algoritmos preditivos. Uma vantagem disso é que certas condições de saúde que se desenvolverão em certas populações de pacientes podem ser previstas com mais precisão, potencialmente permitindo uma intervenção precoce ou identificando tratamentos que provavelmente serão mais eficazes para um determinado paciente.

Ao comparar os registros médicos de uma pessoa com um banco de dados de milhões de outros registros médicos anônimos, os médicos podem obter mais informações para ajudar seus pacientes a tomar decisões e personalizar planos de tratamento.

Apoio à tomada de decisão

Por várias razões, até porque a interação humana, e não a tecnologia, está no cerne da relação médico-paciente, o setor às vezes tem demorado a adotar novas tecnologias. No entanto, o uso da tecnologia tem sido amplamente aceito pelos médicos à medida que as habilidades se desenvolvem e as evidências de seus efeitos clínicos se tornam aparentes.

Um bom exemplo de como isso funciona na prática é o SYNE-OPS-1, um algoritmo operacional de IA lançado no início deste ano que fornece suporte à tomada de decisão em tempo real para os gerentes do NHS que lidam com a pandemia.

Os algoritmos fornecem uma previsão de risco de hora em hora para o número de pacientes com probabilidade de serem admitidos na UTI ou ventilados mecanicamente, para que os gerentes do hospital possam gerenciar seus recursos de forma mais eficaz à medida que o número de pacientes flutua.

A pandemia mostrou aos médicos que o uso de tecnologia moderna pode acelerar o processo de tomada de decisão e pressionar os serviços de saúde de volta – algo que será vital se quisermos nos recuperar das 4,7 milhões de consultas que são consideradas Episódio direto do pandemia.

Aplicações de saúde materna

A saúde materna é um grande exemplo de onde a tecnologia foi adotada por médicos e pacientes e já está sendo usada como uma força motriz para garantir a segurança das gestantes e de seus bebês.

Os check-ups regulares e o monitoramento são uma parte essencial dos cuidados com as mulheres grávidas. Com o conselho do governo para limitar as nomeações pessoais neste grupo vulnerável durante a pandemia Covid-19, novos procedimentos tiveram que ser implementados rapidamente.

Isso garantiu que as mulheres permanecessem saudáveis ​​durante a gravidez e que a vigilância, por exemplo de distúrbios hipertensivos, que afetam 1 em cada 10 gestações em todo o mundo, pudesse ser realizada com segurança.

Como em muitas de nossas vidas, a videochamada se tornou a norma e pesquisas recentes no Reino Unido mostraram que o setor de saúde não é exceção. Mais da metade (57%) dos entrevistados acreditam que poder ver um médico remotamente durante a pandemia foi importante e útil. E para a saúde materna, essas conexões virtuais contínuas foram essenciais para o apoio contínuo das mulheres durante a gravidez.

Modelos e algoritmos preditivos combinados com monitoramento remoto de pacientes tornaram mais fácil e seguro para os médicos identificarem quando certos tratamentos são necessários. Você pode prever melhor quais mulheres provavelmente precisarão de medicamentos para controlar o diabetes durante a gravidez, ou quais mulheres devem tomar certas medidas de estilo de vida e tomar medidas anteriores para ajudá-las.

O monitoramento remoto de pacientes aumenta a eficiência da saúde, permitindo que os médicos filtrem os pacientes e mudem a mentalidade operacional de “Quem vemos hoje?” Para “Quem precisa de atenção hoje?” E priorize aqueles que estão em pior situação.

O futuro da saúde preventiva

Também é provável que o modelo preditivo de saúde seja aplicado a outras áreas do setor de saúde. Doenças crônicas como diabetes, doença pulmonar obstrutiva crônica e insuficiência cardíaca se beneficiarão rotineiramente da modelagem preditiva e do monitoramento remoto do paciente em um futuro próximo, o que não apenas facilita a detecção mais rápida da doença, mas também melhora o atendimento ao paciente.

Embora o gerenciamento de longo prazo por meio do monitoramento remoto seja mais desafiador, o suporte intensivo específico de curto prazo para pacientes com doenças crônicas pode ser bem abordado, especialmente quando novos tratamentos precisam ser iniciados. Por exemplo, em pacientes com diabetes tipo 2 que mudam para terapia com insulina ou insuficiência cardíaca após a alta do hospital, o monitoramento de curto prazo pode fornecer suporte e cuidados intensivos.

Nos últimos doze meses, a tecnologia se tornou um ativo inestimável para o setor de saúde, mais do que nunca. Quanto mais compreensão, aceitação e desempenho da tecnologia aumentam, mais oportunidades existem para mudar alguma coisa. Embora o setor de saúde tenha demorado a adotar novas tecnologias, a IA e o ML agora estão ajudando a impulsionar uma revolução digital na saúde.