Inteligência Artificial na saúde: tempo de resposta e atuação mais rápidos
Por Priscilla Miehe
Há séculos o homem vem buscando formas de trocar o trabalho braçal por algo mais automatizado. E claro, acompanhamos ao longo dos tempos essa evolução que culminou em máquinas modernas, cada vez mais sofisticadas, e que aos poucos foram ocupando os espaços fabris.
Mas era preciso ir além. A máquina, por si só, já não bastava, era preciso ter uma inteligência por trás para tornar o tempo de resposta mais rápido, resultando em um processo mais ágil. O tema é tão inspirador que as grandes produtoras de filmes nunca deixaram de falar dele. Produções com robôs, computadores e programas que agem para o nosso bem ou em busca da nossa destruição criam especulações, além de fomentar negócios. As ideias relacionadas a inteligência artificial tiveram origem bem antes do surgimento da tecnologia que tornou isso possível.
Em 1943 surge pela primeira vez o tópico redes neurais. Desde lá o tema IA só evoluiu. Usando um exemplo prático do quanto essa área avançou, em 1997 a Deep Blue derrotou o homem em um jogo de xadrez. O campeão soviético Garry Kasparov foi derrotado em uma das rodadas por um computador da IBM. Foi uma prova de que estávamos no caminho certo.
Hoje, encontramos IA em praticamente qualquer dispositivo eletrônico ou processo tecnológico, desde sugestões do que assistir em serviços de streaming, ou organização de playlists, até em respostas automáticas sugeridas ao digitar textos em emails. E no cenário da saúde não é diferente.
Hoje é muito atrativo quando alguém diz que aplica IA em seu modelo de negócio, e utilizar essa solução para tomada de decisão é algo que está crescendo. A decisão final não necessariamente precisa ser do algoritmo, a resposta gerada pode ser utilizada para auxiliar na tomada de decisão.
Tentar resolver um problema que demandaria muito tempo e esforço na análise, otimizar processos ou simplesmente automatizá-los, são objetivos de uso bem comuns da Inteligência Artificial. Existem outros campos de aplicabilidade que trazem mais inovação ao meio industrial e vários rumores surgem decorrentes disso. Eu defendo a ideia de que IA é muito mais para ajudar no modelo de negócio do que para substituir pessoas. E reforçando esse ponto, IA é muito boa, mas naquilo que ela foi treinada a fazer.
As atuais healthtechs trabalham em algoritmos para auxiliar na prevenção de doenças e trazer orientações personalizadas para as pessoas. Temos muitas informações relevantes que devemos considerar nos modelos de Machine Learning e esse é um dos muitos desafios a serem enfrentados. Elas trabalham também em algoritmos de IA para automatizar vários processos, o que permite otimizar o tempo da equipe. Dessa forma, é possível se concentrar em outras questões dentro do negócio que exigem mais as soft skills e feelings do time.
*Priscilla Miehe é CDO da Hygia Bank. É graduada em Sistemas de Informação e mestre em Ciências da Computação pela PUCRS.
