09 / Enero / 2020

Salud Digital: 3 tendencias y un desafío

transformação digital na Saúde, inteligência artificial, prontuário do paciente, reconhecimento de voz

Aplicaciones de inteligencia artificial adquirirán cada vez más destaque en el sector, pero es necesario trabajar a largo plazo para alcanzar la orientación por datos de modo asertivo y confiable

 

En medio a discusiones como alta de costo asistencial, cambios en el modelo de remuneración y estrategias para crear resultados de valor, la Salud Publica avanza. La estimación es que hasta 2025, las organizaciones se concentren en el próximo nivel de la transformación digital en la Salud, incluyendo inteligencia artificial e implementación avanzada de análisis de datos – al menos conforme un informe divulgado por IDC FutureScape en fines de 20198.

El estudio presenta que 30% de las decisiones clínicas y de negocios serán informadas por inteligencia artificial. Destaca, aún, que la colaboración hombre-máquina y las interfaces orientadas por IA cambiarán el futuro del trabajo en uno de cada tres hospitales hasta 2023. El gasto mundial en IA para funciones de diagnóstico y tratamiento está creciendo a una tasa anual de 24% y debe alcanzar 4,9 mil millones en 2023, conforme el informe.

La inteligencia artificial es la principal apuesta de la Salud Digital en los próximos años, garantiza Ubirajara Maia, director corporativo de sistema de MV. Él menciona tres tendencias de uso de tecnología que deben ganar aún más destaque:

 

1- Soporte a la decisión en medicina diagnóstica

Las posibilidades de uso de IA como apoyo en la tomada de decisión en radiología son numerosas. Actualmente, se permite realizar un comparativo de la imagen con bases de conocimiento, que ofrecen más asertividad al diagnóstico, en un modelo en lo cual la herramienta incorpora aprendizajes a cada informe médico emitido, acumulando repertorio clínico a su base de datos.

Para Ubirajara, el gran destaque queda por cuenta del apoyo a las prioridades en worklist del médico radiólogo. La IA funciona como un asistente virtual de análisis, realizando la clasificación de los casos más urgentes a través de comparación entre imágenes normales y modificadas. El análisis ocurre a partir de algoritmos de reconocimiento de estándares y de analogía en bases de conocimiento. Con la tecnología, médicos reciben informaciones sobre hallazgos aunque en lugares remotos, lo que agiliza el diagnóstico y el inicio del tratamiento en caso de anomalías. “Este apoyo es fundamental para organizar las rutinas, traer más asertividad al informe médico y más seguridad al paciente”, destaca el experto de MV.

2 – Reconocimiento de voz

La principal aplicación del reconocimiento de voz se da hoy en la medicina diagnóstica, facilitando la elaboración de los informes médicos y optimización del trabajo del médico radiólogo. La herramienta funciona a través de un micrófono acoplado al equipamiento, que transcribe el habla automáticamente en el software. Permite, aún, el reconocimiento de palabras del área, además de permitir la realización del entrenamiento para adecuarse mejor a cualquier tipo de voz.

Con el avance de la Salud Digital, la expectativa, conforme Ubirajara, es que la herramienta alcance, también, los demás sistemas. El resultado es una rutina optimizada para todos los profesionales de la asistencia, que tendrán acceso a exámenes, realizarán el registro automático de datos, elaboración y comparación de diagnóstico, entre otros, todo a través de comandos de voz.

3- Desarrollo de lenguaje natural

Vinculada al reconocimiento de voz y con soluciones avanzadas de machine learning, la tecnología de lenguaje neuronal permite que el usuario interactúe con el Historial Clínico Electrónico del Paciente (PEP) de modo optimizado, a través de comando de voz aunque en un lenguaje coloquial.

Esta herramienta, según Maia, funciona a través de servidores de terminología equipados con inteligencia artificial. Los servidores son capaces de reconocer la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) aunque cuando dicha de modo menos técnico y, así, realizar el registro automático en el sistema, eliminando una tarea burocrática del médico y resolviendo una de los principales dolores de la Salud Digital: el compromiso en el uso de la tecnología en Salud por parte de los profesionales.

En la visión del experto de MV, estas tecnologías promueven ganancia de tiempo crucial para volver más humana la asistencia, ya que eliminan las tareas burocráticas de los profesionales, que pueden ser automatizadas. “Ellas garantizan, también, más seguridad al paciente al evitar, por ejemplo, errores de registro o, aunque, alertas de interacción medicamentosa conforme los datos del historial clínico del paciente”, destaca Ubirajara.

Orientación por datos: el desafío

El estudio de IDC también señala que las organizaciones de la era de la Salud Digitalya perciben la importancia de la orientación por datos, especialmente, teniendo los datos adecuados en el momento cierto: 20% de los negocios en Salud y 30% de aquellos destinados a las ciencias de la vida tendrán logrado la excelencia de los datos a través del análisis avanzada de datos y de núcleos inteligentes que soportan la colaboración hombre-máquina hasta 2020, conforme la investigación.

En una comparación a un experimento científico, Maia afirma que los datos aún no indican conclusiones más concretas y presentan huecos de respuestas que son cruciales para la tomada de decisión. En este escenario, entraría un profesional que, en medio a la transformación digital en la Salud, debe tener formación multidisciplinar, mezclando conocimientos y habilidades que vienen del científico de datos, y, también, del Chief Medical Information Officcer (CMIO). “Es una visión a largo plazo que exigirá una transformación profunda en el sector”, evalúa el experto de MV.