Previsões para a tecnologia na saúde em 2021: A ASCENSÃO DA IA

COVID-19 se tornou uma ruptura sem precedentes para todas as facetas do setor de saúde em um período muito curto de tempo. Embora a indústria de tecnologia de saúde tenha crescido lentamente no passado, a inovação é necessária para lidar com a pandemia. IA na área da saúde, bem como outras tecnologias importantes, são essenciais para resolver a crise e gerar crescimento futuro.

Para entender melhor para onde está indo o setor de tecnologia de saúde, estudar as principais tendências tecnológicas é fundamental. Embora os sistemas comprovados sejam frequentemente preferidos por sua confiabilidade, as empresas estão sempre procurando novas maneiras de melhorar seu desempenho, produtividade e eficiência.

Agora, vamos falar sobre as tendências da tecnologia de saúde em 2021.

Tendência # 1: Telemedicina

O COVID-19 acelerou muito o uso de recursos de telessaúde. Em abril de 2020, 43,5% das visitas de cuidados primários do Medicare utilizaram métodos de telessaúde em vez de visitas pessoais. Um dos principais benefícios da telessaúde em relação às alternativas presenciais é que ela reduz o contato entre pacientes, profissionais de saúde e outros pacientes. Os dispositivos vestíveis permitem que os profissionais de saúde tenham informações em tempo real sobre os dados do paciente enquanto permanecem em casa.

O aspecto mais importante do sucesso da telessaúde é a adoção do paciente. Como a maioria dos pacientes se sente confortável com as soluções de telessaúde, está claro que o setor tem um futuro sólido.

Os serviços de telessaúde mais robustos são fornecidos por meio de aplicativos de telemedicina. Uma das tecnologias mais importantes por trás dos aplicativos de telemedicina é o WebRTC, um sistema baseado em API de código aberto para conectar navegadores da web a aplicativos móveis. Um dos aspectos mais importantes do WebRTC que o torna essencial para aplicativos de telemedicina é sua versatilidade. Isso pode ativar recursos úteis, como texto e bate-papo por vídeo, compartilhamento de tela e transferência de arquivos.

Os registros eletrônicos de saúde (EHR) são importantes para integrar em seu aplicativo de telemedicina. Isso permite que pacientes e profissionais de saúde vejam os registros médicos dos pacientes no aplicativo. A resposta de voz interativa (IVR) é útil para o aplicativo transmitir a comunicação aos pacientes por meio de fala digital. A integração do Google fit e do Apple HealthKit também apresenta oportunidades valiosas para permitir que o aplicativo acesse informações de saúde existentes disponíveis no próprio smartphone do paciente. As soluções de servidor baseadas em nuvem também são críticas para que todos os processos acima funcionem.

Ao construir um aplicativo de telemedicina, é importante considerar quais recursos ele deve ter. Alguns dos recursos mais importantes são segurança, serviços de localização, gerenciamento de compromissos, comunicação de vídeo / áudio, mensagens seguras, avaliações de fornecedores de serviços de saúde, histórico de visitas e teste sem fio por meio de integração vestível. Da segurança à acessibilidade, esses recursos são essenciais ao considerar as necessidades de um aplicativo de telemedicina.

Tendência 2: Inteligência Artificial Contra COVID-19

A inteligência artificial desempenha um papel crítico na luta contra o COVID-19, incluindo áreas como detecção de pandemia, desenvolvimento de vacinas, triagem térmica, reconhecimento facial com máscaras e análise de tomografias computadorizadas.

DETECÇÃO PANDÊMICA

O BlueDot, um aplicativo desenvolvido por uma empresa de Toronto, Canadá, foi um dos principais pioneiros em sistemas de alerta precoce para a identificação de pandemias como o COVID-19. BlueDot foi o primeiro a publicar um artigo que previa a propagação do COVID-19 em todo o mundo.

Desenvolvimento de Vacinas

De acordo com a Brookings Institution, ao desenvolver novas vacinas, o objetivo é incluir componentes virais fortemente imunogênicos que causem uma resposta do sistema imunológico. O aprendizado de máquina permitiu grandes avanços na imunologia. A inteligência artificial pode ajudar a identificar fragmentos virais que possuem as propriedades necessárias para atingir esses objetivos.

TRIAGEM TÉRMICA

De acordo com o FDA, termômetros infravermelhos sem contato e outros tipos de sistemas de triagem térmica usam uma variedade de métodos para determinar a temperatura de objetos como humanos. A IA pode analisar rapidamente várias pessoas ao mesmo tempo para identificar pessoas com altas temperaturas. Isso pode ajudar a identificar indivíduos sintomáticos.

RECONHECIMENTO FACIAL COM MÁSCARAS

Os sistemas de aprendizado profundo em tecnologia de reconhecimento facial foram aprimorados o suficiente para que possam identificar indivíduos com máscaras com precisão de até 95%. Mesmo que um grande número de pessoas esteja usando máscaras, o reconhecimento facial não está relacionado ao fato de elas estarem ou não usando máscaras.

ANÁLISE DE CT SCAN

O erro humano é um problema na análise de tomografia computadorizada. A inteligência artificial pode detectar pneumonia causada por COVID-19 em tomografias computadorizadas de tórax por meio de dados de treinamento multinacional para aprendizado de máquina.

Tendência # 3: A Internet das Coisas Médicas (IoMT)

Vários dispositivos e aplicativos móveis têm desempenhado um papel crítico no rastreamento e prevenção de doenças crônicas para muitos pacientes e seus médicos. Ao combinar o desenvolvimento da IoT com tecnologias de telemedicina e telessaúde, surgiu uma nova Internet of Medical Things (IoMT). Essa abordagem inclui o uso de vários vestíveis, incluindo monitores de ECG e EKG. Muitas outras medições médicas comuns também podem ser feitas, como temperatura da pele, nível de glicose e leituras de pressão arterial.

Com a chegada de novos métodos de entrega, como a primeira pílula inteligente aprovada em 2017 pelo FDA, os médicos terão muitas opções interessantes para prestar cuidados de maneira mais eficaz.

Fornecer comunicação consistente e eficaz com vários dispositivos médicos IoT é um dos maiores desafios que o setor enfrenta. Os fabricantes ainda utilizam regularmente seus próprios protocolos proprietários para comunicar-se com os dispositivos. Isso pode apresentar problemas, especialmente ao tentar coletar grandes quantidades de dados por servidores.

Problemas de conectividade também são comuns, pois a coleta de dados por microcontroladores e smartphones pode ser interrompida por uma série de fatores no ambiente. Os métodos de buffer em microcontroladores locais precisam se tornar mais robustos para manter melhores conexões. As possíveis preocupações com segurança também precisam ser abordadas, conforme indicado por um relatório do Sexto Estudo de Referência Anual do Ponemon Institute sobre Privacidade e Segurança de Dados de Saúde, que mostrou que 89% das operações de saúde foram sujeitas a pelo menos uma violação de dados.

Tendência 4: Problemas de privacidade

A privacidade é uma questão extremamente importante na tecnologia de saúde, especialmente no que diz respeito à conformidade com HIPAA em 2020. Embora a computação em nuvem possa tornar o armazenamento e a recuperação de dados mais eficiente, os regulamentos para proteger as Informações Protegidas de Saúde (ePHI) são muito rígidos e cumpri-los pode ser muito difícil.

A comunicação remota com os pacientes é especialmente importante durante a emergência de saúde pública COVID-19. Algumas tecnologias de telessaúde não são totalmente compatíveis com HIPAA, o que pode gerar desafios para a privacidade do paciente. Embora o Escritório de Direitos Civis do Departamento de Saúde e Serviços Humanos esteja atualmente exercendo arbítrio sobre como essas regras são aplicadas, ainda é importante que essas tecnologias sejam o mais compatíveis possível.

Se um provedor de saúde quiser usar um sistema existente para trocar ePHI com pacientes por meio de software de terceiros, ele terá que obter uma exceção de parceiro comercial com o fornecedor, o que pode ser entediante e difícil. Ainda não há garantia de que o programa de terceiros possa proteger totalmente os dados do paciente.

Além disso, é difícil manter as informações seguras por meio de ligações remotas ao médico. Os dados ePHI devem ser transmitidos em formatos estruturados e essas chamadas podem complicar o processo. Sem conformidade com a HIPAA, a privacidade do paciente não pode ser garantida. Além do HIPAA, o Regulamento geral de proteção de dados deve ser considerado para proteger dados pessoais de cidadãos da União Europeia.

O regulamento HIPAA cobre uma grande variedade de atividades e, inclusive, abrange algumas que não são mencionadas diretamente no ato. As assinaturas eletrônicas usadas em formulários on-line são um ótimo exemplo disso. Eles não são mencionados no regulamento, mas abrangidos eas entidades devem garantir que estão usando serviços de assinatura eletrônica compatíveis com HIPAA, pois esses serviços armazenam dados que são considerados PHI para fins de autorização e autenticação.

Tendência # 5: AR / VR / MR em saúde

A realidade virtual e a realidade aumentada são tecnologias importantes com grande potencial para melhorar a qualidade da telessaúde durante a pandemia de COVID-19. Desde melhorar as visitas de pacientes e fornecedores até ajudar a educar estudantes de medicina em simulações de procedimentos, essa tecnologia está transformando a ficção científica em realidade.

A realidade aumentada pode ajudar muito os profissionais de saúde na prestação de serviços. Uma vez que as informações podem ser fornecidas no espaço 3D na visão de um cirurgião ou médico, eles podem ter acesso em tempo real a informações que podem beneficiar seus procedimentos. Isso pode permitir que os alunos aprendam mais sobre os procedimentos por meio de sobreposições, e os médicos podem comparar rapidamente os dados para ajudá-los a fazer diagnósticos. Outro aspecto da tecnologia de RA útil para o mercado de saúde são os avanços em cirurgias robóticas. O futuro da RA será fortemente influenciado por seu uso em ambientes de saúde.

Tendência # 6: Blockchain

Blockchain é uma tendência que deve melhorar muito o setor de saúde em 2020 e nos próximos anos. Os livros contábeis digitais podem permitir que os provedores de saúde distribuam registros de transações aos pacientes com segurança e melhoram muito a segurança dos dados. O sistema ponto a ponto do Blockchain permite que um grande número de usuários tenha acesso seguro a um livro-razão comum. Graças ao blockchain, não há necessidade de uma base de confiança entre duas partes. À medida que a tecnologia de saúde continua a melhorar, portabilidade, segurança e acessibilidade são objetivos desejados que o blockchain pode ajudar a cumprir junto com outras tendências como IoMT e computação em nuvem.

Um dos maiores benefícios do blockchain na tecnologia de saúde é a interoperabilidade. Por meio de métodos de chave pública-privada, há maior integridade no uso das informações de saúde. Um exemplo disso seria que um especialista que fornece uma consultoria pode ter acesso às informações rapidamente por meio de um sistema seguro que todas as partes estão usando. A flexibilidade do anonimato pode ser controlada para que os pacientes possam optar por fornecer dados para fins de pesquisa. Em última análise, isso estaria em conformidade com os regulamentos HIPAA e GDPR.

Integridade, segurança, acessibilidade e portabilidade de dados são todos recursos em alta demanda durante a crise de saúde pública COVID-19 em 2020. Blockchain é uma tecnologia crítica que pode ajudar a fornecer esses recursos para ajudar os profissionais de saúde a se comunicarem com pacientes COVID-19 de forma eficiente e remotamente.

Tendência # 7: Inteligência Artificial (IA) em saúde

Essa tendência tem grande potencial para melhorar a tecnologia de saúde em 2020 e 2021. A inteligência artificial com processamento de informações e tomada de decisões semelhantes aos humanos abre muitas possibilidades. Essa tecnologia pode melhorar a precisão, velocidade e eficiência dos diagnósticos. O tratamento precoce pode ser alcançado por meio de análises baseadas em IA que podem ajudar os provedores de saúde a encontrar a abordagem certa para um determinado paciente. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, o desenvolvimento de medicamentos pode ser aprimorado com o avanço da busca por interações químicas e biológicas. Isso ajudará a trazer novos produtos farmacêuticos para o mercado quiicker.

Pesquisadores do MIT e da Harvard University utilizaram o aprendizado de máquina para rastrear tendências na saúde mental em correlação com a pandemia COVID-19. Seu modelo de IA analisou milhares de mensagens online do Reddit para descobrir que os tópicos de suicídio e solidão quase dobraram. O uso do aprendizado de máquina para prever tendências de saúde mental pode ser útil para compreender o quadro geral do bem-estar mental.

O Projeto InnerEye da Microsoft é uma ferramenta de radioterapia AI. Isso permite que o contorno 3D de um paciente seja produzido em questão de minutos em vez de horas. A Microsoft publicou recentemente este software como código aberto no GitHub. O Projeto Hanover é outro sistema de IA da Microsoft destinado a catalogar artigos de pesquisa biomédica do PubMed. Isso ajudaria a produzir diagnósticos de câncer e decidir quais medicamentos deveriam ser usados ​​para cada paciente.

Outra aplicação do aprendizado de máquina é a tecnologia chatbot. Eles seriam usados ​​para dar assistência aos pacientes no autodiagnóstico e para auxiliar os médicos no diagnóstico dos pacientes. Os chatbots ainda não estão prontos para fornecer diagnóstico, mas podem ser usados ​​para auxiliar neste processo.

O potencial da IA ​​para sinergia com outras tecnologias de saúde apresenta uma grande quantidade de possibilidades. Smartphones, wearables e crescentes infraestruturas de IoMT prometem aumentos nos conjuntos de dados disponíveis para software de ML analisar.

Os programas de aprendizado de máquina não irão superar seus conjuntos de treinamento. Conjuntos de treinamento excelentes são essenciais para o sucesso do software de ML. A equipe de ciência de dados deve estar ativamente envolvida no processo de treinamento de ML para manter o controle de qualidade. O aprendizado profundo pode gerar grandes retornos, desde que esse processo seja mantido.

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados são tendências essenciais que retratam o futuro da saúde. Obrigado por ler e entre em contato conosco se tiver alguma dúvida.