Mettre Jefferson Santana
Dans le scénario de transformation numérique, le intelligence artificielle Il s'est démarqué comme un outil de santé révolutionnaire: les algorithmes sont de plus en plus présents dans l'analyse des examens, des images et des données cliniques. En identifiant les modèles et en signalant les résultats critiques, les systèmes offrent des dépistages capables de rationaliser des diagnostics et des pronostics de qualification.
Selon une enquête menée par la National Association of Private Hospitals (ANAHP) et l'Association brésilienne des startups de santé (ABS), 62,5% des institutions utilisent cette technologie d'une manière ou d'une autre. Parmi les différentes applications, deux qui méritent d'être soulignées sont: le soutien à la décision clinique et l'analyse des images médicales.
Cependant, malgré sa capacité analytique, l'IA, en soi, ne peut pas capturer des nuances qui vont au-delà des données quantitatives. Il est l'expert, avec ses connaissances en profondeur et son expérience clinique, qui intègre ces informations à la réalité du patient.
La validation et l'interprétation sont fondamentales pour garantir la précision en combinant les suggestions d'IA et des analyses cliniques détaillées et personnalisées. Ainsi, les erreurs empêchent, il est évité que les décisions ne sont prises que sur la base de données automatisées et, en particulier, le diagnostic précoce est favorisé.
À titre d'exemple pratique, la radiologie de précision se démarque, la technologie utilisée par Hapvida dans l'alerte rose. Les logiciels AI effectuent la lecture initiale des examens d'imagerie et mettent en évidence des domaines qui méritent une attention particulière, tels que le rapport Bi-Rads dans le rapport d'images, qui dans ce cas peut être indicatif du cancer du sein. Ce dépistage permet au radiologue de se concentrer sur l'examen des régions indiquées, en appliquant leurs connaissances cliniques pour confirmer ou réfuter les résultats signalés par la machine. Le résultat a été une réduction de 75% du temps d'attente du patient entre l'étude du néoplasme et le diagnostic.
Un autre cas de Hapvida est le projet de Chronicles. De l'analyse des examens et des consultations électives de l'anamnese, l'IA assiste les spécialistes de l'étude diagnostique des maladies chroniques (hypertension, diabète, dyslipidémie et maladie cardiaque) et la classification des risques pour la hiérarchisation des soins aux patients. Cette technologie a permis d'identifier environ un million de bénéficiaires éligibles aux programmes de médecine préventive de l'entreprise.
Ainsi, il est vérifié que l'IA et le toucher humain, lorsqu'ils sont intégrés, redéfinissent le scénario de la médecine diagnostique. Au lieu de concurrencer, ils agissent ensemble, améliorant les capacités de chacun. Bien qu'il traite de grands volumes de données et identifie rapidement les modèles, il apporte l'apparence critique, l'empathie et la contextualisation nécessaires à la prise de décision sûre et humanisée.
La discussion sur le remplacement des professionnels par l'intelligence artificielle génère souvent des peurs infondées. Ce qui compte vraiment, c'est reconnaître que, pour qu'il atteigne son potentiel maximal, il a besoin d'un accompagnement humain. Cette collaboration augmente la qualité du diagnostic tout en renforçant la confiance des patients dans un système de santé de plus en plus innovant et sûr.
Le message est évident: l'IA a besoin de vous. En unissant la technologie et l'expertise, nous construisons un avenir où l'innovation fonctionne en faveur de l'humanisation, garantissant de meilleurs résultats et des soins plus efficaces. Si vous êtes un professionnel de la santé, réfléchissez à la façon dont cette synergie peut transformer votre pratique et en particulier la vie des gens.
* Jefferson Santana est directeur de la technologie et de l'innovation de Hapvida.
