{"id":53693,"date":"2019-04-09T12:25:20","date_gmt":"2019-04-09T15:25:20","guid":{"rendered":"https:\/\/hvssistemas.com.br\/2022\/?p=53693"},"modified":"2020-01-15T02:45:56","modified_gmt":"2020-01-15T04:45:56","slug":"medicina-digital-uma-abordagem-pratica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hvssistemas.com.br\/2022\/medicina-digital-uma-abordagem-pratica\/","title":{"rendered":"Medicina Digital: Uma abordagem na pr\u00e1tica"},"content":{"rendered":"

[vc_row type=”vc_default” css=”.vc_custom_1473180234920{padding-bottom: 50px !important;}”][vc_column offset=”vc_col-lg-offset-1 vc_col-lg-10 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10″][vc_column_text css=”.vc_custom_1577025625936{padding-bottom: 40px !important;}”]O desenvolvimento de tecnologias baseadas em intelig\u00eancia artificial (IA) na medicina est\u00e1 avan\u00e7ando rapidamente, mas como a IA pode de fato transformar os servi\u00e7os de sa\u00fade e a vida das pessoas?<\/p>\n

No est\u00e1gio atual que se encontra a IA ,\u00e9 poss\u00edvel visualizar impacto em tr\u00eas n\u00edveis: para os m\u00e9dicos, predominantemente atrav\u00e9s de interpreta\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e precisa de imagens ; para os sistemas de sa\u00fade, melhorando o fluxo de trabalho e a aloca\u00e7\u00e3o de recursos (financeiros e humanos) e para os pacientes, permitindo que eles processem seus pr\u00f3prios dados para promover a sua pr\u00f3pria sa\u00fade.<\/p>\n

Um campo que tem atra\u00eddo aten\u00e7\u00e3o especial para a aplica\u00e7\u00e3o da IA \u00e9 a\u00a0radiologia<\/strong>. S\u00f3 para citar um exemplo ,a radiografia de t\u00f3rax \u00e9 o tipo mais comum de exame m\u00e9dico, com mais de 2 bilh\u00f5es de exames realizados em todo o mundo por ano. Os modelos Deep Learning atingiram a precis\u00e3o m\u00e9dica em uma ampla variedade de tarefas diagn\u00f3sticas, incluindo a identifica\u00e7\u00e3o de sinais de melanomas, retinopatia diab\u00e9tica, risco cardiovascular e encaminhamentos de imagens de olho e de tomografia de coer\u00eancia \u00f3ptica (OCT) do olho, les\u00e3o mam\u00e1ria detec\u00e7\u00e3o em mamografias e an\u00e1lise da coluna vertebral com resson\u00e2ncia magn\u00e9tica. Um \u00fanico modelo de aprendizagem profunda mostrou ser eficaz no diagn\u00f3stico em todas as modalidades m\u00e9dicas (por exemplo, radiologia e oftalmologia) .<\/p>\n

A\u00a0dermatologia<\/strong>, por ser definitivamente uma especialidade voltada para a abordagem visual , os ganhos na utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos treinados para identificar e classificar os riscos de les\u00f5es de pele s\u00e3o elevados. As fases de triagem e determina\u00e7\u00e3o de prioridades, feitas a partir de aplicativos e Smartphone, pode dar uma agilidade e um aux\u00edlio fundamental aos m\u00e9dicos e principalmente aos sistemas de sa\u00fade p\u00fablicos, onde a dificuldade de agendar uma consulta \u00e9 not\u00f3ria.<\/p>\n

O estudo da vis\u00e3o e seus componentes, como a retina, tamb\u00e9m \u00e9 um como promissor para utiliza\u00e7\u00e3o de fotografias como forma de diagn\u00f3stico. Um estudo comparando o desempenho entre algoritmos e\u00a0oftalmologistas\u00a0<\/strong>no diagn\u00f3stico de diferentes condi\u00e7\u00f5es oculares obteve excelentes resutados. Ap\u00f3s o treinamento com mais de 128.000 fotografias de fundo de retina rotuladas por 54 oftalmologistas, uma rede neural foi usada para avaliar mais de 10.000 fotografias de fundo de retina de mais de 5.000 pacientes para retinopatia diab\u00e9tica, e a classifica\u00e7\u00e3o da rede neural foi comparada com sete ou oito oftalmologistas por todas as causas diagn\u00f3sticos identific\u00e1veis (retinopatia moderada ou pior ou edema macular; escala: nenhuma, leve, moderada, severa ou proliferativa). Outro estudo de retina de OCT(Tomografia de Coer\u00eancia \u00d3ptica) de Deep Learning foi al\u00e9m do diagn\u00f3stico de retinopatia diab\u00e9tica ou degenera\u00e7\u00e3o macular. Um grupo de 997 pacientes com uma ampla gama de 50 patologias da retina foi avaliado para encaminhamento urgente por um algoritmo e os resultados foram comparados com os de especialistas: quatro especialistas em retina e quatro optometristas. O algoritmo n\u00e3o perdeu um \u00fanico caso de prioridade urgente.<\/p>\n

Encontrar pequenos p\u00f3lipos (<5 mm) na colonoscopia pode ser extremamente dif\u00edcil para os\u00a0gastroenterologistas<\/strong>. A primeira valida\u00e7\u00e3o cl\u00ednica prospectiva de IA foi realizada em 325 pacientes que coletivamente tinham 466 pequenos p\u00f3lipos, com uma precis\u00e3o de 94% e valor preditivo negativo de 96% durante a colonoscopia de rotina em tempo real. A velocidade do diagn\u00f3stico \u00f3ptico da IA foi de 35 segundos, e o algoritmo funcionou igualmente bem tanto para os gastroenterologistas novatos quanto para os especialistas, sem a necessidade de injetar corantes. As descobertas de maior velocidade e precis\u00e3o foram replicadas em outro estudo independente. Tais resultados s\u00e3o tem\u00e1ticos: a vis\u00e3o mec\u00e2nica, em alta amplia\u00e7\u00e3o, pode interpretar com precis\u00e3o e rapidez imagens m\u00e9dicas espec\u00edficas t\u00e3o bem quanto ou melhor que os humanos.<\/p>\n

Estima-se que h\u00e1 350 milh\u00f5es de pessoas em todo o mundo lutando contra a depress\u00e3o. O potencial para a IA prestar apoio aos pacientes afetados pela doen\u00e7a \u00e9 enorme, tendo em vista o n\u00famero insuficiente de m\u00e9dicos no tratamento desse dist\u00farbio mental. O aprendizado de m\u00e1quina ,Machine Learning, tem sido explorado para a previs\u00e3o de medica\u00e7\u00e3o antidepressiva de sucesso, caracterizando a depress\u00e3o, identificando risco de suic\u00eddio e prevendo epis\u00f3dios de psicose em esquizofr\u00eanicos.<\/p>\n

Nos\u00a0sistemas de gest\u00e3o de sa\u00fade\u00a0<\/strong>, o uso de Machine Learning poderia tornar mais eficiente e preciso o uso dos recursos hospitalares de cuidados paliativos. Por exemplo, se um algoritmo pudesse ser usado para estimar o risco de reinterna\u00e7\u00e3o hospitalar de um paciente que, de outra forma, seria indetect\u00e1vel, medidas poderiam ser tomadas para evitar a alta e adequar os recursos que evitassem a reinterna\u00e7\u00e3o. A vis\u00e3o mec\u00e2nica (tamb\u00e9m conhecida como vis\u00e3o computacional), que usa dados de sensores ambientais, est\u00e1 atraindo aten\u00e7\u00e3o consider\u00e1vel nos sistemas de sa\u00fade para promover a seguran\u00e7a, monitorando atividades como a higiene , monitora\u00e7\u00e3o de pacientes na unidade de terapia intensiva e risco de queda pacientes.<\/p>\n

Estima-se que do total de gastos com sa\u00fade , quase um ter\u00e7o est\u00e1 relacionado a hospitais. Com sensores port\u00e1teis e inteligentes de \u201cvestir\u201d os\u00a0Wearables\u00a0<\/strong>( cal\u00e7ados, rel\u00f3gios, roupas, etc) podem monitorar continuamente todos os sinais vitais incluindo press\u00e3o arterial, frequ\u00eancia card\u00edaca e ritmo card\u00edaco, satura\u00e7\u00e3o de oxig\u00eanio no sangue, frequ\u00eancia respirat\u00f3ria e temperatura. O potencial de evitar que um grande n\u00famero de pacientes sejam hospitalizados no futuro faz com que essa tecnologia seja de fato revolucion\u00e1ria, pois al\u00e9m de reduzir consideravelmente a incid\u00eancia de infec\u00e7\u00e3o hospitalar pode reduzir os custos dos cuidados sem sacrificar a conveni\u00eancia e o conforto para um paciente e sua fam\u00edlia.<\/p>\n

Uma onde de aplicativos voltados para \u00e1rea de\u00a0cuidados m\u00e9dicos pessoal<\/strong> ira tomar conta da sociedade.Exames de Smartphone com IA poder\u00e3o ser realizados para uma variedade de prop\u00f3sitos de diagn\u00f3stico m\u00e9dico, incluindo les\u00f5es de pele e erup\u00e7\u00f5es cut\u00e2neas, infec\u00e7\u00f5es de ouvido, enxaquecas e doen\u00e7as da retina, como retinopatia diab\u00e9tica e degenera\u00e7\u00e3o macular relacionada \u00e0 idade.<\/p>\n

O processo de inclus\u00e3o da IA para a medicina est\u00e1 apenas come\u00e7ando. Um novo conceito surge :\u00a0Medicina Digital.\u00a0<\/strong>Nossa miss\u00e3o na\u00a0HVS Sistemas Cognitivos<\/strong>\u00a0\u00e9 solucionar os desafios digitais dessa nova era e transformar essa vis\u00e3o em realidade[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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