Como é a IA no setor de saúde?

A inteligência artificial (IA) no setor de saúde é um conceito geral que representa o uso de algoritmos treinados por machine learning (ML) em três categorias principais desse mercado: aplicação (ciências biológicas), provisionamento (prestadores de serviço) e consumo (planos de saúde).

Graças às inovações nesse tipo de machine learning (aprendizado de máquina) baseado em algoritmo, os casos de uso da inteligência artificial no setor de saúde agora vão além da natureza reativa comum a essa tecnologia. Essas inovações desempenham um papel muito importante na modernização e transformação do setor de saúde. 

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Para analisar e usar os dados médicos, é essencial que eles sejam acessíveis e úteis. Depois que o modelo é treinado com dados suficientes, a máquina pode fazer inferência em novos contextos. A inferência de IA é a fase operacional da IA, em que o modelo é capaz de aplicar o que aprendeu no treinamento em situações reais. Só assim podemos ter aplicações mais abrangentes, eficazes e eficientes dos serviços de saúde.

A IA pode ser categorizada em quatro tipos:

• IA reativa: inteligência artificial que não usa machine learning para melhorar e reage exatamente da mesma maneira toda vez que se depara com uma situação idêntica.
• IA de memória limitada: essa inteligência artificial usa machine learning para criar algoritmos com base no desempenho anterior. É aí que muitos dos avanços atuais em IA estão acontecendo, por isso é comum ver o termo IA/ML sendo usado para se referir à inteligência artificial. Além disso, há um subconjunto de machine learning chamado de deep learning, que envolve várias camadas de análise para extrair mais significado de dados brutos.
• IA de teoria da mente: entende e lembra emoções, além de interagir com as pessoas com base nesse modelo. No momento, a IA de teoria da mente é em boa parte um conceito ou está no primeiros estágios do desenvolvimento.
• IA autoconsciente ou "verdadeira": a IA autoconsciente está ciente das próprias emoções e tem um grau de consciência similar ao do ser humano. No momento, a IA autoconsciente é apenas uma teoria.

Quando falamos da IA no setor de saúde, isso se refere principalmente às rápidas inovações feitas nos algoritmos e nas aplicações de IA de memória limitada.

Como usar a IA na empresa 

As inovações na IA podem mudar significativamente os resultados dos pacientes, porque elas ajudam os médicos e outros profissionais de saúde a oferecer diagnósticos e planos de tratamentos mais precisos. Esses avanços também podem ajudar os administradores a alocar recursos médicos com precisão.

Isso pode beneficiar os três pilares do mercado de saúde (ciências biológicas, prestadores de serviços e planos de saúde) de várias maneiras. Adquirir, distribuir e aproveitar com eficiência as informações mais recentes pode ajudar os médicos a tratar melhor os pacientes, reunir rapidamente dados de diversas fontes para lidar melhor com condições existentes e prever ou identificar novas condições ou o surgimento de doenças. 

Com os processos de dados melhor distribuídos, os administradores priorizam e verificam solicitações com mais eficiência e otimizam o processo geral de solicitações, melhorando a precisão e a velocidade das informações comunicadas aos pacientes, clientes e prestadores de serviços. Em geral, a análise de dados por algoritmos na área da saúde pode ajudar a prever riscos futuros e dar aos administradores mais capacidade para gerenciar e melhorar os cuidados disponíveis para a sociedade.

Algumas maneiras como a IA no setor da saúde pode ajudar os pacientes, os prestadores de serviços e os planos de saúde:

Diagnósticos mais rápidos
É possível acelerar o diagnóstico usando os insights de dados processados por algoritmos de IA e análises preditivas em tempo real. Assim, você oferece tratamento aos pacientes com mais rapidez, o que gera resultados melhores e diminui o uso geral de recursos na solução do problema. Um exemplo é a HCA Healthcare, uma das maiores prestadoras de serviços de saúde dos Estados Unidos. A empresa usou as soluções Red Hat para criar um sistema de análise preditiva em tempo real que aumenta a precisão e a velocidade da detecção da sepse, uma condição que pode ser fatal para o paciente.

Gerenciamento de solicitações de reembolso
As solicitações e os pagamentos de reembolsos médicos envolvem um nível de burocracia que exige muitas horas de trabalho. Além disso, cuidar de cada solicitação manualmente aumenta o risco de erros no processo, o que é ruim tanto para os pacientes que pedem o reembolso como para os prestadores que tentam equilibrar as contas. Com a IA, você automatiza o processo de documentação e aproveita recomendações úteis baseadas na análise de dados do gerenciamento de reembolsos. Isso pode acelerar o processamento de reembolso, melhorando as experiências dos funcionários e clientes.

Fraudes, desperdícios e violações
Com a automação de processos robóticos (RPA), você avalia uma grande quantidade de documentos aproveitando um nível de precisão e velocidade que o trabalho manual não oferece. Esses algoritmos também identificam desperdícios ou atividades fraudulentas e, conforme são aprimorados ao longo do tempo, ficam mais eficazes na hora de encontrar problemas.

Acesso ampliado às soluções de saúde
O diagnóstico auxiliado pela IA amplia os grupos de pacientes que podem receber tratamento. Por exemplo, na radiologia e diagnóstico por imagem, a IA possibilita que uma quantidade maior de profissionais interprete os exames de ultrassonografia. Isso diminui os obstáculos para os especialistas e amplia a quantidade de pacientes que terá acesso à tecnologia.

Desenvolvimento de medicamentos
Novos medicamentos exigem a descoberta de quantidades e características de dosagem adequadas. Com ferramentas de IA para computador, é possível aprimorar ou até mesmo substituir as abordagens de tentativa e erro, o que cria modelos mais rápidos e eficientes para monitorar todo o processo. Isso acelera o desenvolvimento de novos medicamentos e gera economias tanto para as organizações farmacêuticas como para o cliente final.

Embora a IA no setor de saúde ofereça inúmeras vantagens, sua implementação pode apresentar vários desafios complexos. Alguns desafios que o setor de saúde está enfrentando devido à IA:

Coleta de operacionalização e gerenciamento de dados
Muitos desafios estão relacionados ao processo de coletar, analisar e aplicar os dados de saúde.

Para a IA gerar algoritmos relevantes corretamente, é necessário processar um grande volume de dados em tempo real. Por isso, o desafio da coleta de dados é multifacetado.

É preciso inserir o hardware, o software e os procedimentos para coletar os dados nos fluxos de trabalho do setor de saúde. Os fluxos de trabalho desse setor são baseados em estruturas específicas, hierarquias e certos níveis de entrada manual. Os dados de saúde estão espalhados por diferentes redes e não são centralizados em bancos de dados únicos ou, em alguns casos, nem mesmo copiados do papel para o digital.

É necessário alinhar todos os stakeholders do processo (incluindo cientistas de dados, equipe de TI, de operações, profissionais de saúde, prestadores de serviços, fornecedores de software independente (ISVs), provedores e outros) para reduzir atrito e conferir se as organizações estão aproveitando ao máximo as implementações de IA e ML. Para enfrentar esse desafio, os stakeholders precisam usar um software ágil e independente de fornecedor para descrever os problemas com clareza e aproveitar dados limpos e escaláveis que sejam compatíveis com vários ISVs.

Os dados precisam ser compilados e convertidos em formatos interoperáveis e utilizáveis que funcionem com informações coletadas de várias fontes. É necessária uma grande largura de banda para transmitir dados dos pontos da rede onde são coletados, às vezes, por meio de dispositivos de edge. A demanda por armazenamento está crescendo em um ritmo alarmante devido à explosão de dados coletados nos sistemas de saúde, especialmente em áreas como imagens médicas, IoMT e edge.

A cloud computing oferece alto desempenho e capacidade para superar esses desafios. No entanto, essa abordagem pode ser impraticável em muitos casos, especialmente em ambientes rurais e em áreas que não contam com uma infraestrutura robusta de TI e de saúde. Para superar esse desafio, é necessário adotar soluções econômicas que aprimorem as operações na edge da rede e analisem os dados no local do atendimento de saúde.

Mais informações sobre a operacionalização da IA

A implantação bem-sucedida das cargas de trabalho de IA em grande escala depende da eficiência e eficácia dos elementos que estão trabalhando juntos. Especificamente, os servidores de inferência compatíveis com modelos de IA maiores (como LLMs) e seus recursos de inferência mais complexos são essenciais para escalar as cargas de trabalho de IA para empresas.

Estas ferramentas de IA usam recursos com mais eficiência para escalar com mais rapidez:

• llm-d: os prompts do LLM podem ser complexos e não uniformes. Em geral, eles exigem recursos computacionais e armazenamento enormes para processar grandes quantidades de dados. Um framework de IA open source como o llm-d permite que os desenvolvedores usem técnicas como inferência distribuída para atender às demandas crescentes de modelos de raciocínio maiores e sofisticados, como os LLMs.
• Inferência distribuída: permite que modelos de IA processem cargas de trabalho com mais eficiência, dividindo a execução da inferência entre um conjunto de dispositivos interconectados. É como dizer que a “união faz a força” no contexto de software.  
• vLLM: significa modelo virtual de linguagem de larga escala, é uma biblioteca de código open source mantida pela comunidade de vLLM. Ele ajuda Large Language Models (LLMs) a fazer cálculos com mais eficiência e em grande escala.

Descubra como o Red Hat AI incorpora essas ferramentas e recursos para ajudar os clientes a usar a IA em grande escala.

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O Red Hat AI é um conjunto de soluções e serviços para sua empresa que ajuda em todas as etapas da jornada de IA, desde o começo até a fase de escalabilidade. Ele pode viabilizar iniciativas de IA generativa e preditiva para casos de uso exclusivos da sua empresa.

Com o Red Hat AI, você tem acesso ao Red Hat® AI Inference Server para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida, garantindo implantações mais rápidas e econômicas. Com a tecnologia vLLM, o servidor de inferência maximiza a utilização da GPU e reduz os tempos de resposta.

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O Red Hat AI Inference Server inclui o repositório do Red Hat AI, uma coleção de modelos otimizados e validados que oferece flexibilidade e promove a consistência entre equipes. Com acesso ao repositório de modelos de terceiros, as empresas conseguem acelerar o time to market e reduzir as barreiras financeiras para o sucesso da IA.

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