TecnologiaInteligência ArtificialInteligência Artificial na humanização do acesso a saúde

Inteligência Artificial na humanização do acesso a saúde

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Figura - IA em tempo real: Microsoft anuncia preview do Projeto BrainwaveO ser humano por criação ou evolução independente da forma que você acredite em nossa origem, tem por premissa fazer uso da sua capacidade cognitiva, e por isso em nossa era da indústria 4.0, o que mais tem sido difundido principalmente nas mídias especializadas em tecnologia, são os termos Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados.

Mas antes de viajamos por essas e outras palavras que definem essas novas tecnologias e conceitos, vamos fazer uma reflexão sobre o uso dessas tecnologias e conhecimentos para um bem maior, que em muitas vezes tem ficado na 3 ou 4 posições na fila de responsabilidade dos entes federativos de nosso país.

Em épocas antigas, talvez do descobrimento do nosso Brasil, até por voltas do final dos anos 80, fosse aceitável a dificuldade da população pobre ou rica para acessar serviços de saúde básica ou avançada; mas em pleno século 21, numa era de alta tecnologia e avanços da ciência, isso soa um tanto hilário.

Você está a se perguntar, Ok, mas onde quer chegar com esse raciocínio? Simples! Estamos na Quarta Revolução Industrial, é inadmissível que numa era de tanta tecnologia, os sistemas de saúde pública e alguns da área privada, ainda façam uso de métodos da época do início de século.

Para facilitar o ponto de reflexão, pense comigo, como é feito o atendimento médico convencional? Você normalmente se desloca da sua residência ou qualquer outro local até uma unidade de saúde pública ou privada, após ter uma consulta agendada por essa unidade para atendimento médico, certo? Então reflita, ao chegar no consultório normalmente o médico vai fazer umas perguntas do tipo: O que está sentido? Quanto tempo faz? Teve Febre? Tem histórico na família com essa doença ou sintomas?

Veja que o primeiro passo no atendimento médico é a coleta de informações básicas, o que chamamos de variáveis na linguagem de dados, pois o objetivo do médico no desempenho da sua função é definir claramente o problema ou objetivo que nesse caso seria o diagnóstico daqueles sintomas que o paciente está sofrendo.

Uma vez que essas informações são coletadas, é necessário traçar um mapa, ou seja definir o ponto de partida e finalização que é a comprovação do diagnóstico e tratamento correto para cura daquela doença, mas para isso é necessário seguir a metodologia básica de DEFINIR ==> DECOMPOR ==> AVALIAR ==> DECIDIR, uma vez que já tem todas ás variáveis corretamente compiladas.

Mas afinal onde você quer chegar com isso? Simples, ao analisar o enunciado acima e por sua própria experiência, você pode concluir que o atendimento médico básico, “atendimento de rotina, o qual não há riscos a vida” é feito simplesmente baseado em perguntas e respostas pelo personagens envolvidos “médico e paciente”, após isso, em algumas situações são solicitados exames básicos de rotinas, como “exame de sangue, urina e fezes” talvez possa até ser solicitado uma radiografia de alguma parte do corpo humano, mas raramente isso ocorre em consultas de rotina.

Agora chegamos no ponto de reflexão, se o atendimento médico é baseado em perguntas e resposta para casos de consulta de rotinas, por que não delegar esse processo para Inteligência Artificial? Talvez você pergunte, mas é possível? Sim é possível e não estou falando de nada muito avançado como nos filmes de ficção, e sim de atendimento básico humanitário, utilizando recursos de tecnologia com telemedicina “que já existe”, no qual uma central de atendimento com médicos (friso médicos ou enfermeiros habilitados), para fazer uso da tecnologia.

O atendimento pode ser executado inicialmente pela Inteligência Artificial, fazendo as mesmas perguntas através de “Chatbots”, e outras tantas quanto for necessário para o paciente, após isso a I.A. “Inteligência Artificial” executa um pré-diagnostico que será acompanhado por um profissional médico habilitado que se encarregará da prescrição médica.

Tudo isso pode ser feito usando a tecnologia existente ao nosso favor, como Smartphone, aparelhos de pressão, medidores de glicemia e muitos outros existentes, que podem ser conectados por WIFI a uma rede IOT “Internet das Coisas”, para envio em tempo real dessas informações.

Pense um pouquinho, seu exame clínico “sangue, urina, fezes” são entregues hoje no formato impresso e digital, certo? Então imagine essa informação clínica em conjunto com o questionário médico “entrevista médico X paciente”, mas os dados de dispositivos de pressão, glicemia etc. em poder dos recursos computacionais de uma inteligência Artificial supervisionado por profissionais da medicina.

Com certeza humanizaria o acesso das pessoa de locais menos favorecidos aos serviços de saúde, diminuiria o erro de diagnostico, pois uma máquina tem capacidade de processamento superior, sem falar que aumentaria o raio de abrangência do atendimento médico, o que nos leva a uma expectativa de vida maior, cooperando dessa forma para girar a roda da economia de qualquer país.

Para finalizar, reflita “A detecção precoce de doenças é de grande importância porque muitas patologias são assintomáticas até atingirem um estado avançado de desenvolvimento o que pode levar a óbito e onerar muito o custo do sistema de saúde pública”(plataforma scielo).

Jaison Silva Sacramentohttp://www.sasce.com.br
Graduando em Matemática Aplicada e Computacional (UNINTER),Graduado em Ciências Contábeis (UNICID), Graduado em Teologia (FATIN), Pós-Graduado em Engenharia de Sistemas (ESAB), Pós-Graduado em Data Warehouse e Business Intelligence (AVM), Pós-Graduado em Estatística Aplicada (UNIDERP). Contador registrado no CRC-SP, profissional certificado em Microsoft Business Intelligence desde 2010, atuação desde 1997 como profissional de tecnologia da informação com experiência em diversos projetos. Experiência em análise e levantamento de requisitos, modelagem de dados de soluções de Microsoft Business Intelligence, modelagem e desenvolvimento de soluções de Big Data e Data Science utilizando soluções Microsoft Azure Data Lake, Databricks (Apache Spark), Machine Learning, Hadoop, Data Factory. Desenvolvimento de soluções Business Intelligence utilizando Microsoft SQL Server com recursos de Self-Service BI, utilizando SharePoint, SSAS, SSRS, SSIS, Power View, Power MAP, Power BI, Data Mining. Experiência em implementação de soluções de Cloud Computing Microsoft Azure, Office 365.

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