Diante de uma capacidade impressionante de analisar e dissecar enormes volumes de dados de forma imediata, a inteligência artificial se tornou foco prioritário para trazer aprimoramentos e otimizações em diferentes áreas de atuação da sociedade. Contudo, a medicina tende a ser um setor com maior possibilidade de impacto perante às novidades trazidas pelo recurso.

Os números mostram por si só. Um estudo da Statista aponta que o mercado de IA na saúde, avaliado em US$ 11 bilhões em 2021, irá saltar para US$ 187 bilhões até 2030. Além disso, projeções da Accenture apontam que, somente nos EUA, a IA na medicina pode proporcionar uma economia de US$ 150 bilhões anuais até 2026. Tal potencial decorre das possibilidades da redução de variabilidade nas cirurgias, automação de processos administrativos e de linhas de cuidado, melhora no processo de diagnóstico, além da redução de fraudes e incidentes.

Apesar do impacto global na área, alguns aspectos da saúde tendem a ser mais beneficiados pelo avanço da tecnologia. Dentre eles, está a chamada medicina de precisão, vertente que foca na prevenção, diagnóstico e tratamento personalizados, integrando dados tradicionais de saúde, como sintomas e histórico familiar, ao perfil genético de cada indivíduo. Ao considerar fatores como genética, ambiente e estilo de vida, a medicina de precisão visa otimizar os cuidados com a saúde, oferecendo tratamentos mais eficazes e personalizados.

Com a integração da IA podemos esperar, então, diagnósticos mais rápidos e tratamentos moldados especificamente para o perfil de cada indivíduo. Isso porque genômica, machine learning e análise de dados clínicos se unem para criar um novo paradigma voltado ao cuidado. Trata-se, portanto, de uma revolução que promete erradicar abordagens generalizadas em prol de terapias personalizadas e altamente assertivas.

Menos efeitos colaterais

Um dos campos que mais deve se beneficiar desta fonte é a genômica. O estudo do DNA humano se potencializa imensamente da IA, ao conseguir identificar padrões genéticos que seriam impossíveis de avaliar manualmente. Imagine o impacto disso: terapias individualizadas, menos efeitos colaterais e um controle muito mais preciso sobre o desenvolvimento de doenças. Tal sinergia já tem sido explorada em várias especialidades da medicina, incluindo oncologia, cardiologia e o tratamento de doenças raras.

Além disso, o uso de machine learning tem potencializado a interpretação de exames de imagem e dados clínicos, trazendo novos níveis de precisão para os diagnósticos. Ferramentas que interpretam biópsias, por exemplo, já são usadas para detectar cânceres em estágios iniciais, oferecendo uma chance de tratamento mais eficaz e menos invasivo. Nunca é demais lembrar que os sistemas de IA tendem a “aprender” a cada novo conjunto de dados analisados, o que significa um refinamento contínuo em suas análises e diagnósticos cada vez mais assertivos.

Mas a aplicação da IA na medicina de precisão vem acompanhada de desafios. A integração de dados de diferentes fontes ainda é um obstáculo considerável, e as questões éticas e regulatórias sobre a privacidade dos pacientes são preocupações legítimas. Outros pontos a serem abordados com urgência passam pelo correto uso de algoritmos, que podem acabar por perpetuar vieses, caso não sejam devidamente supervisionados.

A verdade é que a IA e a medicina de precisão caminham juntas para redefinir o futuro da saúde. Tratamentos genéricos darão lugar a abordagens personalizadas, guiadas por algoritmos capazes de aprender e se aprimorar de forma contínua. A questão não é se a nova tecnologia irá transformar a medicina, mas como vamos nos adaptar ao novo cenário, garantindo que o recurso maximize os benefícios sem perder de vista a humanidade e excelência no cuidado.


 

*Igor Couto é CEO e fundador da Sofya.