A ANO Digital Economy divulgou um relatório sobre tendências no uso de IA na medicina.

Ao compilar o relatório, a ANO Digital Economy classificou as tendências por categorias de tempo: tendências de curto prazo (atualmente 2 anos; atualmente sendo implementadas, mas ainda não abrangendo todas as empresas e setores), tendências de médio prazo (3-5 anos; atualmente no projeto piloto e fase de implementação parcial sem disseminação em larga escala), tendências de longo prazo (5 anos ou mais; conceitos e tecnologias que estão sendo discutidos ou implementados apenas em projetos limitados, pois sua implementação é difícil).

Assistentes inteligentes, como o DIMA russo (MD AI) e o DAX Copilot americano da Microsoft, serão utilizados hoje e nos próximos dois anos para auxiliar profissionais de saúde na elaboração de diagnósticos e na seleção de métodos de tratamento. De acordo com o relatório, isso resolverá os problemas de sobrecarga dos médicos com "trabalho administrativo de rotina e documentação" e a falta de eficiência e precisão na coleta de histórico médico e diagnósticos iniciais devido a erros humanos.

Além disso, a ANO acredita que dispositivos para monitorar indicadores de saúde e realizar testes diagnósticos se tornarão mais difundidos em breve. Entre eles, estão dispositivos inteligentes, rastreadores de condicionamento físico, dispositivos de autoverificação e diagnósticos remotos. Esses dispositivos tornarão mais fácil e acessível o monitoramento das condições dos pacientes, especialmente para pessoas com doenças crônicas e aquelas que têm dificuldade de visitar regularmente um centro de saúde.

O relatório cita exemplos de dispositivos de monitoramento: o Neyrox, de um fabricante russo, monitora parâmetros como frequência cardíaca, ECG, respiração, temperatura, níveis de glicose e saturação de oxigênio, bem como respostas do sistema nervoso. Usando IA, o Neyrox analisa esses dados e prevê crises epilépticas 40 a 50 segundos antes de seu início, alertando o usuário posteriormente. O dispositivo EmbracePlus da Empatica para monitoramento de parâmetros fisiológicos e detecção precoce de doenças, incluindo COVID-19, também é mencionado.

Os prontuários médicos eletrônicos (EMR/EHR) resolverão o problema da falta de um banco de dados unificado, que dificulta a comunicação entre instituições médicas. Além disso, eliminarão erros humanos e economizarão tempo para pacientes e médicos. A ANO cita como exemplos o "Prontuário Médico Eletrônico" russo com IA para análise de dados e suporte à decisão, e um desenvolvimento da empresa americana Epic Systems.

Nos próximos 3 a 5 anos, a IA generativa (para geração de novos dados) será implementada; seu uso na medicina está "mudando as abordagens de diagnóstico, tratamento e desenvolvimento de medicamentos". Analistas acreditam que o uso desse tipo de inteligência artificial solucionará a falta de suporte aos médicos na elaboração de diagnósticos e na escolha dos tratamentos ideais, bem como as limitações dos métodos tradicionais de análise de grandes volumes de dados. As tecnologias que utilizam IA generativa incluem a plataforma russa Syntelly, que analisa as propriedades toxicológicas e físico-químicas de compostos, e a tecnologia de desenvolvimento de medicamentos da Insilico Medicine.

Os autores do relatório também destacaram a tendência de criação de programas de seguro saúde personalizados com inteligência artificial. Utilizando produtos de seguro personalizados que analisam os dados médicos e o comportamento únicos de cada cliente, as seguradoras poderão oferecer tarifas e programas flexíveis. Esses programas serão adaptados às necessidades e aos riscos associados a fatores humanos. Isso melhorará a qualidade do serviço e a eficácia do seguro. A organização cita como exemplo a plataforma de seguros SberHealth e a Lightbeam Health, que analisa mais de 4.500 fatores, incluindo clínicos, sociais e ambientais, para identificar riscos ocultos.

Entre as tendências de longo prazo destacadas estão os agentes autônomos de IA — programas que analisam dados médicos de pacientes de forma independente. Eles também são capazes de fazer diagnósticos, recomendar tratamentos e realizar determinados procedimentos sem intervenção médica direta. Os agentes autônomos de IA operam utilizando grandes volumes de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, o que ajudará a automatizar processos de rotina e a tomada de decisões, acelerando as respostas a mudanças nas condições dos pacientes. Exemplos dessa tecnologia incluem o Grace, da Hippocratic AI.

A medicina personalizada baseada em IA e genômica também é uma tendência de longo prazo. Ela combina os dados genéticos de uma pessoa com indicadores clínicos. Analistas afirmam que o desenvolvimento de regimes de tratamento personalizados com base nas características individuais aumentará a eficácia da terapia e reduzirá o risco de efeitos colaterais. Um exemplo disso é a startup canadense Deep Genomics, que usa IA para prever o impacto de mutações genéticas e desenvolver medicamentos direcionados.

Além disso, implantes e neuropróteses controlados por IA, que são capazes de coletar e analisar continuamente parâmetros fisiológicos, ajustar automaticamente sua operação e prevenir o desenvolvimento de complicações, tornaram-se tendências de longo prazo.

De acordo com o relatório, as tecnologias de IA para monitoramento epidemiológico e alerta precoce de surtos de doenças infecciosas tornaram-se uma tendência que poderá ser concretizada em cinco anos ou mais. Como exemplo, cita-se a empresa canadense BlueDot, que foi a primeira no mundo a alertar sobre a COVID-19 em dezembro de 2019, analisando milhões de fontes de dados usando IA.

Analistas acreditam que gêmeos digitais de pacientes só se tornarão amplamente utilizados a longo prazo. Para criá-los, modelos virtuais estão sendo desenvolvidos com informações sobre a saúde do paciente e os tratamentos prescritos. Entre os que trabalham nessa tecnologia estão a Universidade Sechenov e a startup Q Bio Gemini.

As tendências de longo prazo também incluem o uso de tecnologias de realidade virtual e aumentada (RV/RA) em vários campos, "desde treinamento de pessoal médico e preparação cirúrgica até reabilitação e tratamento de várias doenças". Os desenvolvedores incluem a Samara State Medical University com seu sistema virtual modular especializado "MEVIS" e o sistema de simulação de procedimentos cirúrgicos da FundamentalVR.

Robôs cirúrgicos também se tornaram uma tendência de longo prazo, reduzindo potencialmente o risco de erros e a precisão limitada em procedimentos cirúrgicos tradicionais. Na Rússia, por exemplo, o robô cirúrgico "Levsha" foi desenvolvido pela empresa "Neurosputnik", que permite ao cirurgião "sentir" as manipulações, assim como na cirurgia tradicional.