18 / Dezembro / 2018

Tecnologias na Saúde: impactos da computação cognitiva, wearables e machine learning

Machine Learning

Ferramentas disruptivas darão tração às mudanças promovidas pela transformação digital, transformando a maneira como a gestão funciona e auxiliando na assistência

 

A tecnologia na Saúde tem impacto generalizado no setor - desde a estratégia de uma operadora de Saúde, na definição de ofertas aos beneficiários; até a área clínica de um hospital, auxiliando o médico no diagnóstico e na escolha do tratamento. Com o avanço da  transformação digital na Saúde, três tecnologias - computação cognitiva, wearable devices (dispositivos vestíveis) e machine learning - vão conferir ainda mais tração às mudanças. 

Ferramentas como o Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP), já inseridas no cotidiano de muitos hospitais, serão alimentadas com muito mais dados e receberão uma camada de inteligência que otimizará a assistência. Já operadoras de Saúde poderão remodelar suas ofertas e estreitar o relacionamento com seus beneficiários, apostando nos conceitos de medicina preditiva e preventiva  para evitar onerosas e traumáticas intercorrências. 

Entenda como cada uma dessas três tecnologias e, também, sua integração, deve tirar a transformação digital do papel: 

  • Computação cognitiva: a computação cognitiva é uma das principais promessas de revolução na forma como as estratégias de Saúde são construídas e impacta todos os departamentos das organizações do setor. Quando se fala especificamente da área clínica, a promessa é de diagnósticos e tratamentos mais assertivos. Isso ocorre porque essas soluções processam com extrema rapidez dados vindos das mais variadas fontes: daquelas  estruturadas, como o PEP, data warehousing, portais de conhecimento médico; e das desestruturadas, como mídias sociais e outras fontes digitais. Em uma consulta, por exemplo, a computação cognitiva pode apresentar a probabilidade de a pessoa desenvolver uma doença baseada no seu histórico familiar, no grupo demográfico ao qual pertence e nos seus hábitos pessoais.  Além disso, pode sugerir o tratamento de doenças com base em protocolos clínicos e melhores práticas que, recentemente, tenham se provado eficazes. O processamento rápido dessas informações mune o médico de elementos para que ele tome a decisão sobre qual o melhor cuidado a ser tomado com o paciente.
  • Wearable devices: os wearables devices, ou dispositivos vestíveis, são "parceiros" da computação cognitiva, porque atuam como uma fonte de informação pessoal e individualizada sobre o paciente. Graças à Internet das Coisas (IoT, da sigla em inglês), objetos - relógios, peças de roupa e outros acessórios - ficam inteligentes e se tornam peças fundamentais no monitoramento de pessoas em período pré, durante e pós-tratamento. Isso ocorre porque os biossensores monitoram sinais vitais das pessoas e enviam as informações, em tempo real, ao hospital, clínica ou operadora de Saúde. Essas ferramentas facilitam o acompanhamento a distância de pacientes com doenças crônicas, por exemplo. A organização de Saúde deverá armazenar esse grande número de dados no prontuário eletrônico.
  • Machine learning: o machine learning, ou aprendizado de máquina, é a característica que confere à inteligência artificial a capacidade de aprimorar "seu conhecimento" e propor diagnósticos tratamentos mais assertivos. Em outras palavras, por meio de tentativa, acerto e erro, a computação cognitiva aprende ao longo do tempo.

Cases

Algumas instituições internacionais já testaram  algumas dessas tecnologias. É o caso do Memorial Sloan Kettering Cancer Center, situado nos Estados Unidos e pioneiro no tratamento de câncer. A instituição utiliza a computação cognitiva para avaliação de tumores desde 2012: seu banco de dados foi alimentado com milhões de páginas sobre tratamento e diagnóstico e o sistema é capaz de, em minutos, sugerir tratamentos para apoio à decisão clínica.

E não são apenas organizações de Saúde que olham para essas tendências, com foco em proporcionar melhor qualidade de vida às pessoas.  A fabricante norte-americana de roupas e equipamentos esportivos Under Armour utiliza um mix das três tecnologias citadas: wearable devices armazenam dados dos clientes e, com a tecnologia de computação cognitiva e machine learning, sugere treinos físicos e mudanças de hábitos alimentares específicos para seus clientes. Desde 2016, a empresa utiliza o IBM Watson como base para o App UA Record, que permite ao usuário acompanhar sua evolução física e até comparar com a de outras pessoas. Operadoras de Saúde podem se valer do exemplo da marca ao sugerir rotinas a seus beneficiários para evitar que eles desenvolvam doenças graves ou crônicas, por exemplo.

Futuro

A tecnologia na Saúde já faz parte da realidade das instituições e a tendência é que essa evolução seja cada vez mais veloz e intensa. A busca por valor na Saúde e também por uma medicina 4P - que traz o conceito de uma Saúde preventiva, preditiva, personalizada e participativa - passa pelo contínuo investimento em ferramentas que permitam uma maior desospitalização, tratamentos mais eficientes e predição de doenças. Tudo isso para aumentar a qualidade na assistência. 

Da parte do gestor, as tecnologias digitais da Saúde ajudam a entender quais departamentos funcionam com mais qualidade no hospital e quais precisam de otimização e aperfeiçoamento e ajudam também as operadoras a organizar os contratos de planos de Saúde dos beneficiários.  Os desafios são a mudança do modelo de remuneração, que permitirá que a Saúde seja medida qualitativamente e não mais quantitativamente, como é hoje.

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