{"id":82241,"date":"2023-10-03T00:00:00","date_gmt":"2023-10-02T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/llyc.global\/2023\/10\/03\/ia-everywhere-y-tambien-en-salud\/"},"modified":"2023-11-03T11:34:29","modified_gmt":"2023-11-03T10:34:29","slug":"ia-everywhere-y-tambien-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/llyc.global\/pt-br\/healthcare\/tendencias\/ia-everywhere-y-tambien-en-salud\/","title":{"rendered":"IA, em todos os lugares e tamb\u00e9m na sa\u00fade"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400\">Embora a Intelig\u00eancia Artificial (IA) tenha sido concebida na d\u00e9cada de <\/span><a href=\"https:\/\/www.nationalgeographic.com.es\/ciencia\/breve-historia-visual-inteligencia-artificial_14419\"><span style=\"font-weight: 400\">1950<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, seu verdadeiro boom ocorreu recentemente, atraindo a aten\u00e7\u00e3o da sociedade e das empresas devido \u00e0s suas capacidades transformadoras. Essa tecnologia permeou diversos setores, otimizando tarefas que antes consumiam muito tempo ou excediam as capacidades humanas. Na educa\u00e7\u00e3o e nas institui\u00e7\u00f5es, ela simplificou tarefas administrativas. Na fabrica\u00e7\u00e3o, a rob\u00f3tica assistida por IA reduziu os custos de produ\u00e7\u00e3o. A tradu\u00e7\u00e3o em tempo real para diferentes idiomas tornou-se uma realidade, e at\u00e9 mesmo plataformas de streaming como a Netflix utilizam algoritmos de IA para sugerir conte\u00fado personalizado. E al\u00e9m do ChatGPT, a IA generativa est\u00e1 abrindo portas para possibilidades antes inimagin\u00e1veis no mundo do design, m\u00fasica e conte\u00fado textual, redefinindo o que a tecnologia pode alcan\u00e7ar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">No entanto, o verdadeiro impacto na melhoria da qualidade de vida das pessoas torna-se mais tang\u00edvel no campo da assist\u00eancia m\u00e9dica. Aqui, a Intelig\u00eancia Artificial emerge como uma revolu\u00e7\u00e3o, potencialmente transformando a ind\u00fastria farmac\u00eautica e biotecnol\u00f3gica, redefinindo a maneira como os medicamentos s\u00e3o criados, os processos cl\u00ednicos s\u00e3o otimizados e novas formas de melhorar a vida dos pacientes s\u00e3o buscadas. Tanto \u00e9 assim que se espera que o Big Data penetre mais rapidamente no setor de sa\u00fade do que em outras ind\u00fastrias. Na verdade, <\/span><a href=\"https:\/\/www.seagate.com\/files\/www-content\/our-story\/trends\/files\/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf\"><span style=\"font-weight: 400\">estima-se <\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">que o mercado global de Big Data em sa\u00fade cres\u00e7a constantemente a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 36% at\u00e9 2025.<\/span><\/p>\n<h2><b>Benef\u00edcios e Aplica\u00e7\u00f5es na Assist\u00eancia M\u00e9dica<\/b><\/h2>\n<ul>\n<li><b>Desenvolvimento de Novos Medicamentos<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">O processo de descoberta de medicamentos \u00e9 longo e dispendioso, com uma taxa de sucesso relativamente baixa, e isso n\u00e3o mudou nos \u00faltimos anos. Uma an\u00e1lise publicada pelo <\/span><a href=\"https:\/\/academic.oup.com\/biostatistics\/article\/20\/2\/273\/4817524\"><span style=\"font-weight: 400\">Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, com base em dados coletados de 2000 a outubro de 2015, revelou que apenas 13,8% dos medicamentos conseguem passar com sucesso pelos testes cl\u00ednicos. Al\u00e9m disso, estima-se que o <\/span><a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/32125404\/\"><span style=\"font-weight: 400\">custo m\u00e9dio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> do desenvolvimento de um novo medicamento para concluir todo o processo de ensaios cl\u00ednicos e obter a aprova\u00e7\u00e3o da FDA varia de US$ 314 milh\u00f5es a US$ 2,8 bilh\u00f5es, e leva uma m\u00e9dia de 10 a 15 anos at\u00e9 a aprova\u00e7\u00e3o regulat\u00f3ria, de acordo com a organiza\u00e7\u00e3o <\/span><a href=\"https:\/\/phrma.org\/policy-issues\/Research-and-Development-Policy-Framework\"><span style=\"font-weight: 400\">PhRMA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por esses motivos, um dos aspectos mais promissores da IA para a ind\u00fastria farmac\u00eautica \u00e9 sua capacidade de acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos. As empresas farmac\u00eauticas est\u00e3o implementando algoritmos avan\u00e7ados para analisar conjuntos extensos de dados e antecipar quais compostos podem ter efeitos ben\u00e9ficos no tratamento de diversas doen\u00e7as. Esses algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina coletam e agrupam compostos com efeitos semelhantes antes de fornecer os dados limpos aos pesquisadores, que podem decidir como aproveitar esse conhecimento em seu trabalho. Esse enfoque pode permitir uma sele\u00e7\u00e3o mais precisa de compostos para pesquisa e desenvolvimento subsequentes, o que pode levar a uma redu\u00e7\u00e3o significativa tanto nos custos quanto no tempo necess\u00e1rio para levar novos medicamentos ao mercado.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>Tratamentos Mais Personalizados e Melhorias na Ades\u00e3o<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A Intelig\u00eancia Artificial (IA) tamb\u00e9m desempenha um papel crucial na busca por solu\u00e7\u00f5es para doen\u00e7as que anteriormente eram consideradas dif\u00edceis de tratar. A capacidade da IA de analisar <\/span><a href=\"https:\/\/genomemedicine.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s13073-019-0689-8\"><span style=\"font-weight: 400\">dados gen\u00f4micos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> e moleculares em grande escala levou a avan\u00e7os significativos na compreens\u00e3o e no tratamento de doen\u00e7as como Alzheimer, Parkinson e doen\u00e7as raras. Ao identificar padr\u00f5es e biomarcadores, essa tecnologia est\u00e1 ajudando os cientistas a desenvolver terapias mais eficazes e personalizadas para esses dist\u00farbios complexos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al\u00e9m disso, a falta de ades\u00e3o ao tratamento medicamentoso \u00e9 um desafio importante na \u00e1rea da sa\u00fade. A IA est\u00e1 abordando esse problema ao fornecer solu\u00e7\u00f5es inovadoras, como aplicativos para monitorar a ades\u00e3o dos pacientes \u00e0 administra\u00e7\u00e3o de medicamentos, garantindo que eles tomem as doses corretas no momento adequado. Isso n\u00e3o apenas melhora a efic\u00e1cia do tratamento, mas tamb\u00e9m reduz os custos associados \u00e0 falta de ades\u00e3o. A <\/span><a href=\"https:\/\/www.accenture.com\/t20171215T032059Z__w__\/us-en\/_acnmedia\/PDF-49\/Accenture-Health-Artificial-Intelligence.pdf#zoom=50\"><span style=\"font-weight: 400\">Accenture<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> enfatiza isso, estimando que esse tipo de aplicativo cl\u00ednico de IA na \u00e1rea da sa\u00fade pode gerar economias de US$ 150 bilh\u00f5es por ano para a economia de sa\u00fade dos Estados Unidos at\u00e9 2026 e calcula que o valor da redu\u00e7\u00e3o de erros de dosagem pode representar cerca de US$ 16 bilh\u00f5es para o mesmo ano.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>Sele\u00e7\u00e3o de Pacientes para Ensaios Cl\u00ednicos<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Encontrar os pacientes adequados para ensaios cl\u00ednicos \u00e9 fundamental para o sucesso da pesquisa farmac\u00eautica e \u00e9 um processo que leva muito tempo, uma vez que a maioria dos ensaios cl\u00ednicos \u00e9 realizada com pacientes encaminhados por m\u00e9dicos. Em muitos pa\u00edses, como os Estados Unidos, isso \u00e9 um desafio. Nos EUA, menos de 4% dos adultos participam de ensaios cl\u00ednicos, uma propor\u00e7\u00e3o que tem se mantido estagnada ou diminu\u00eddo ao longo das d\u00e9cadas, especialmente na \u00e1rea de oncologia. Al\u00e9m disso, de acordo com um <\/span><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC10283115\/#:~:text=Furthermore%2C%20up%20to%2085%25%20of,is%20spent%20on%20recruitment%20annually2.\"><span style=\"font-weight: 400\">estudo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, a maioria dos ensaios cl\u00ednicos, at\u00e9 85% deles, enfrentam dificuldades para recrutar e reter participantes suficientes, e quatro em cada cinco ensaios falham, apesar de um investimento anual de quase US$ 1,9 bilh\u00e3o em recrutamento.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A IA est\u00e1 sendo usada para agilizar esse processo, utilizando algoritmos de processamento de linguagem natural e an\u00e1lise de dados para identificar pacientes que atendem aos crit\u00e9rios espec\u00edficos do ensaio cl\u00ednico e criar um perfil para que m\u00e9dicos e pesquisadores possam encontrar candidatos adequados para um ensaio cl\u00ednico. Quando realizado por uma m\u00e1quina, o processo \u00e9 muito mais r\u00e1pido e preciso, o que pode aumentar a efici\u00eancia do recrutamento e reduzir os tempos de espera para os pacientes que precisam de acesso a novas terapias, al\u00e9m de diminuir os custos. Estima-se que os benef\u00edcios anuais potenciais desse uso da IA possam chegar a US$ 13 bilh\u00f5es. Nesse sentido, est\u00e3o surgindo <\/span><a href=\"https:\/\/deep6.ai\/\"><span style=\"font-weight: 400\">novas startups<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> cujo objetivo \u00e9 armazenar informa\u00e7\u00f5es dos pacientes para identificar proativamente os candidatos ideais para ensaios farmacol\u00f3gicos espec\u00edficos, o que pode estabelecer as bases para um novo modelo de recrutamento.<\/span><\/p>\n<h2><b>Percep\u00e7\u00e3o Social da Aplica\u00e7\u00e3o de IA na Medicina<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Apesar dos avan\u00e7os na aplica\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial (IA) na medicina, com o surgimento do ChatGPT, a discuss\u00e3o sobre essa tecnologia e sua aplica\u00e7\u00e3o em diferentes setores ressurgiu como nunca antes, capturando o interesse em praticamente todas as conversas e levantando quest\u00f5es tanto entre os profissionais de sa\u00fade quanto entre o p\u00fablico em geral. De acordo com uma pesquisa recente da <\/span><a href=\"https:\/\/pro.morningconsult.com\/analysis\/ai-health-care-americans-public-opinion\"><span style=\"font-weight: 400\">Morning Consult<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, cerca de 70% dos adultos nos Estados Unidos t\u00eam preocupa\u00e7\u00f5es sobre o crescente uso da IA na assist\u00eancia m\u00e9dica. Adultos mais velhos, como os baby boomers (77%) e a Gera\u00e7\u00e3o X (70%), expressaram um n\u00edvel maior de preocupa\u00e7\u00e3o em compara\u00e7\u00e3o com os mais jovens da Gera\u00e7\u00e3o Z (63%). Isso destaca que as pessoas tendem a se sentir mais confort\u00e1veis com o uso da IA em tarefas administrativas do que em tarefas como diagn\u00f3stico de doen\u00e7as ou elabora\u00e7\u00e3o de planos de tratamento. A maioria dos entrevistados tamb\u00e9m exige ser informada caso a IA seja usada de alguma forma durante seu diagn\u00f3stico, tratamento ou assist\u00eancia m\u00e9dica.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ao mesmo tempo, surgem quest\u00f5es \u00e9ticas, de privacidade de dados e de tomada de decis\u00f5es. \u00c0 medida que a IA continua a desempenhar um papel cada vez mais relevante na assist\u00eancia m\u00e9dica, ser\u00e1 fundamental abordar essas preocupa\u00e7\u00f5es e estabelecer diretrizes claras para seu uso respons\u00e1vel e ben\u00e9fico para os pacientes e o sistema de sa\u00fade como um todo.<\/span><\/p>\n<h2><b>Horizonte 2024: Transpar\u00eancia, Comunica\u00e7\u00e3o e Seguran\u00e7a<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">\u00c9 evidente que a IA n\u00e3o \u00e9 apenas uma tend\u00eancia que est\u00e1 em todo lugar, mas uma ferramenta essencial que far\u00e1 a diferen\u00e7a na vida das pessoas. No entanto, como em qualquer revolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, ela tamb\u00e9m enfrenta desafios cruciais. Para abra\u00e7ar plenamente esse avan\u00e7o tecnol\u00f3gico, \u00e9 necess\u00e1rio garantir que os dados dos pacientes estejam protegidos e que os mais altos padr\u00f5es de seguran\u00e7a sejam seguidos. Al\u00e9m disso, \u00e9 importante reconhecer a import\u00e2ncia da transpar\u00eancia e da comunica\u00e7\u00e3o eficaz na implementa\u00e7\u00e3o da IA na medicina, garantindo que os pacientes compreendam os benef\u00edcios e riscos associados. Somente dessa forma, trabalhando em conjunto com institui\u00e7\u00f5es p\u00fablicas, privadas e organiza\u00e7\u00f5es multilaterais para investir em pesquisa e desenvolvimento, poderemos aproveitar ao m\u00e1ximo o potencial transformador da IA, que pode gerar economias significativas e benef\u00edcios tanto para a ind\u00fastria quanto para os pacientes e os sistemas de sa\u00fade.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Embora a Intelig\u00eancia Artificial (IA) tenha sido concebida na d\u00e9cada de 1950, seu verdadeiro boom ocorreu recentemente, atraindo a aten\u00e7\u00e3o da sociedade e das empresas devido \u00e0s suas capacidades transformadoras. Essa tecnologia permeou diversos setores, otimizando tarefas que antes consumiam muito tempo ou excediam as capacidades humanas. 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