O papel da inteligência artificial na saúde

Com sua capacidade de imitar funções cognitivas humanas, a inteligência artificial (IA) revolucionou indústrias, melhorou a eficiência e desbloqueou novas possibilidades. Nos últimos anos, os governos adotaram uma variedade para fornecer previsões e recomendações em diversos campos, como saúde, finanças, agricultura, educação, mídias sociais e segurança de dados.

Desde o surgimento da COVID-19, as tecnologias têm experimentado uma adoção e utilização aceleradas em diversos domínios dentro do setor de saúde. Em resposta à pandemia, a IA emergiu como uma ferramenta valiosa e está sendo usada para detecção e diagnóstico de doenças, imagens médicas e análises, planejamento de tratamento e medicina personalizada, descoberta e desenvolvimento de medicamentos, análise preditiva e avaliação de riscos.

Com isso, Poalelung e colaboradores (2023) realizaram uma revisão para explorar as diversas utilização da IA na saúde.

• Detecção e Diagnóstico de Doenças e Imagens Médicas

O primeiro passo no processo de diagnóstico envolve obter um histórico médico completo e realizar um exame físico. Um exemplo uma técnica de IA que pode ser citada é a análise de som para reconhecer a COVID-19 a partir da respiração, tosse e voz. Além disso, para um diagnóstico preciso, algoritmos de IA podem ser usados para a análise de exames médicos e imagens patológicas. As aplicações de imagens incluem a determinação da fração de ejeção a partir de ecocardiogramas, a detecção e quantificação volumétrica de nódulos pulmonares em radiografias e quantificação de densidades mamárias via mamografia.

• Planejamento de Tratamento e Medicina Personalizada

Ferramentas de IA têm a capacidade de analisar grandes quantidades de dados e detectar padrões. Portanto, podem fazer previsões para estratégias de tratamento eficientes e personalizadas. A medicina personalizada utiliza práticas e decisões médicas para fornecer serviços de saúde individuais aos pacientes. Por exemplo, o CURATE.AI é uma plataforma derivada de IA que mapeia a relação entre a intensidade de uma intervenção (entrada - medicamento) e um resultado fenotípico (saída) para um indivíduo, com base exclusivamente nos dados desse indivíduo, criando um perfil, que serve como um mapa para prever o resultado para uma entrada especificada e recomendar a intensidade da intervenção que fornecerá o melhor resultado.

• Descoberta e Desenvolvimento de Medicamentos

Na indústria farmacêutica, a IA pode reconhecer compostos iniciais e principais e fornecer uma validação mais rápida do alvo do medicamento e otimização do design da estrutura do medicamento. Em janeiro de 2023, a Insilico Medicine anunciou uma leitura de linha de frente encorajadora de seu ensaio de fase 1 de segurança e farmacocinética da molécula INS018_055, projetada por IA para fibrose pulmonar idiopática, uma doença progressiva que causa cicatrização dos pulmões.

• Análise Preditiva e Avaliação de Riscos

A avaliação do risco de doenças é o processo de avaliar a probabilidade de uma pessoa desenvolver certas patologias, com base em fatores de risco como predisposições genéticas, exposições ambientais e escolhas de estilo de vida. Técnicas de IA foram adotadas para lidar com as várias etapas envolvidas na análise genômica clínica, incluindo chamada de variantes, anotação do genoma, classificação de variantes e correspondência fenótipo-genótipo, e talvez eventualmente também possam ser aplicadas a previsões de genótipo-fenótipo. Por exemplo, um estudo alcançou uma previsão bem-sucedida de prognóstico para 27 de 36 cânceres empregando IA para analisar vários tipos de dados biológicos.

• Cardiologia

A IA tem sido empregada para interpretar ecocardiogramas, identificar automaticamente ritmos cardíacos a partir de um eletrocardiograma (ECG) e detectar a presença de doenças cardíacas como disfunção ventricular esquerda a partir do ECG de superfície. Em um estudo realizado na China por Weng S.F. et al., entre 2005 e 2015, utilizando dados clínicos de rotina de mais de 350.000 pacientes, a IA melhorou significativamente a precisão da previsão de risco cardiovascular, prevendo corretamente 355 (7,6% adicionais) pacientes que desenvolveram doença cardiovascular em comparação com o algoritmo estabelecido.

• Dermatologia

De acordo com Young AT. et al., (2020), o diagnóstico automatizado de lesões cutâneas por IA tem o potencial de fornecer suporte diagnóstico e acesso expandido aos cuidados. Uma meta-análise encontrou que a precisão do diagnóstico assistido por computador de melanoma é comparável à dos especialistas humanos.

• Gastroenterologia

Kröner et al., (2021) afirmaram que as aplicações clínicas de sistemas de IA em gastroenterologia e hepatologia incluem a identificação de lesões pré-malignas ou malignas (por exemplo, identificação de displasia ou adenocarcinoma esofágico no esôfago de Barrett, malignidades pancreáticas), detecção de lesões (por exemplo, identificação e classificação de pólipos, lesão hemorrágica no intestino delgado na endoscopia cápsula, lesões císticas pancreáticas), desenvolvimento de sistemas de pontuação objetiva para estratificação de risco, previsão de prognóstico da doença ou resposta ao tratamento (por exemplo, determinação da sobrevivência em pacientes pós-ressecção de carcinoma hepatocelular), determinando quais pacientes com doença inflamatória intestinal (DII) se beneficiarão da terapia biológica ou avaliação de métricas como pontuação de preparo intestinal ou qualidade do exame endoscópico.