O mercado global de inteligência artificial (IA) em saúde atingiu US$ 1,3 bilhão em 2018 e há previsão de que crescerá a uma taxa de crescimento anual composta de 40% nos próximos seis anos. No entanto, com tanta ênfase recente na IA, pode ser difícil determinar o que é entusiasmo e o que é real.
No Fórum de Saúde do Wall Street Journal (WSJ) deste ano em Washington D.C., eu tive o prazer de mediar um painel com líderes da indústria sobre tecnologia na saúde que abordou o assunto "Como gerenciar IA e expectativas na P&D de saúde". Durante o debate, falamos sobre o entusiasmo e destacamos as quatro oportunidades mais significativas para a IA em saúde.
Assista ao debate completo do painel.
1. Ajude humanos a trabalhar melhor
O grande Stephen Hawking disse que a IA poderia substituir humanos, uma preocupação compartilhada por muitos. Qual foi a conclusão do painel sobre a tecnologia substituir o talento humano? Com todo o respeito ao Dr. Hawking, mas cada vez mais vemos que a IA cria novas oportunidades para as pessoas subirem na cadeia de valor.
Por exemplo, o número de pedidos de patentes farmacêuticas cresceu nos últimos 10 anos, criando um atraso e tornando cada vez mais difícil o trabalho de examinadores de patentes do mundo todo. As técnicas de IA, como o aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, podem ajudar na organização, classificação e pontuação de aplicações para que examinadores possam passar mais tempo aplicando seu conhecimento à avaliação da originalidade dos pedidos e descobrindo relações com outros desenvolvimentos. Acelerar a velocidade do processo de patentes, por sua vez, encoraja mais inovação e aumenta o retorno sobre os investimentos em pesquisa.
"Não é substituir. É elevar as pessoas", Chris Bouton, CEO da Vyasa Analytics, comentou durante o debate. "A [IA] certamente causará alguma ruptura, da mesma forma que ocorreu com o advento da eletricidade, da mesma forma que a Idade do Ferro interrompeu a Idade do Bronze. Mas, os humanos sempre estiveram um passo adiante da tecnologia que eles desenvolvem, e com a IA não será diferente."
2. Impulsione eficiências operacionais
As operações são uma área na qual a IA está tendo um impacto imediato e positivo na saúde. Graças à IA, uma máquina pode rapidamente assimilar padrões de pesquisa, terminologia chave e outros fatores que a permitem automatizar fluxos de trabalho e concluir tarefas com mais rapidez e com menos erros do que se realizadas por humanos.
Um processo de pedido de seguro amparado por IA, por exemplo, libera a equipe para trabalhar em prioridades mais estratégicas e passar mais tempo ajudando pacientes. Ele também pode oferecer maior eficiência, fornecendo economias significativas para fornecedores, pacientes e seguradoras, detectando pedidos fraudulentos e garantindo a melhor cobertura possível e os melhores reembolsos para pacientes.
"O sistema de saúde tem muitas ineficiências que a IA pode corrigir," comentou Yugal Sharma, Diretor Sênior de Soluções no CAS, durante o debate. "Por exemplo, os hospitais perdem US$ 3 milhões por ano como resultado de pacientes que não comparecem às consultas marcadas. Introduzir a IA para identificar os pacientes que têm mais probabilidade de não comparecer permite que prestadores solucionem o problema e, por fim, reduzam os custos." Isso também oferece a prestadores de serviços de saúde a oportunidade de buscar proativamente soluções para pacientes com dificuldade de acesso à saúde que precisam, seja por falta de transporte, recursos ou por outros motivos.
No entanto, talvez o mais importante seja que pelo aprendizado de máquina, a tecnologia fica continuamente mais inteligente, o que significa que os processos liderados pela IA e seus impactos operacionais só tendem a melhorar com o tempo.
3. Acelere a inovação
Durante o painel, falamos sobre o incrível potencial da IA, especialmente para o desenvolvimento de medicamentos revolucionários que melhoram e salvam vidas. Por exemplo, um estudo recente mostra que um novo sistema de IA pode analisar computacionalmente centenas de milhões de possíveis medicamentos em relação a um alvo biológico em uma fração do tempo e do custo que levaria com humanos.
A IA também está ajudando pesquisadores farmacêuticos a examinar regiões ainda não exploradas do espaço químico em busca de novas curas. Graças à IA, os caçadores de medicamentos podem pesquisar centenas de milhões de compostos virtuais para encontrar possíveis candidatos para o desenvolvimento de um medicamento na fração do tempo e dos recursos que outrora seriam necessários.
A abordagem do CAS, que está aguardando o patenteamento, para prever a atividade biológica de uma molécula é outro exemplo de como a IA está acelerando a descoberta de medicamentos. Empregar os descritores moleculares e uma variedade de técnicas de IA do CAS permite que pesquisadores identifiquem os compostos com maior probabilidade de ter a atividade biológica desejada. Essa abordagem reduz significativamente o número de compostos que precisam ser sintetizados e analisados para identificar novos medicamentos candidatos.
4. Aproveite dados de alta qualidade
Para maximizar a oportunidade de IA, as empresas devem priorizar dados de alta qualidade e pessoas com o conhecimento certo para trabalhar com esses dados de modo bem-sucedido. "Para ter sucesso com a IA, você precisa de um conjunto de dados de um determinado tamanho. Você também precisa de pessoas com o conhecimento certo, que estejam dispostas a aprender junto com o sistema. Isso é fundamental ter", disse Peter Henstock, Líder de AM/IA na Pfizer, durante o debate.
O desenvolvimento rápido significa que a tecnologia de ponta atual pode ser notícia velha amanhã. No entanto, o investimento em uma base de dados de alta qualidade e bem estruturada e os processos e a tecnologia para gerenciar e mantê-los oferece um recurso organizacional que fomentará resultados contínuos conforme o avanço da tecnologia.
Do ponto de vista das aplicações de IA, um conjunto de dados de alta qualidade precisa ser preciso, limpo e normalizado como requisito mínimo. As aplicações de IA também se beneficiam dos conjuntos de dados que são grandes e diversificados e que são estruturados e vinculados para ajudar a identificar conexões entre dados relacionados.
Aproveitar oportunidades de IA
Em vista do entusiasmo crescente com a promessa da IA, muitas organizações possuem expectativas irreais da liderança e de outras partes interessadas, que querem resultados imediatos e retorno demonstrável sobre o investimento inicial. A chave para gerenciar as expectativas é destacar os casos de uso comprovados que a IA está oferecendo atualmente e educar as partes interessadas sobre como um programa de tecnologia bem-sucedido de longo prazo pode transformar grandes ideias e resultados em realidade no futuro.
Pronto para acelerar seu programa de IA? Saiba como os dados, a tecnologia e o conhecimento do CAS podem ser a base de seu sucesso.