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Como o Setor de Saúde está se beneficiando com aplicações de Cloud e Inteligência Artificial?



Boa tarde a todos!


Esperamos que vocês continuem bem.


Dando continuidade à nossa serie que explora as tendencias para 2024 e oportunidades Cloud e IA para o Setor de Saúde, gostaríamos compartilhar exemplos de casos de uso onde o setor de Saúde está se beneficiando com aplicações de Cloud e IA/ML.


Acompanhando a evolução destas aplicações no Brasil, selecionamos seis casos de uso para compartilhar com vocês:


  1. Modernização de infraestrutura e adoção de serviços gerenciados Cloud para habilitar a organização a oferecer serviços em escala e alavancar oportunidades de Interoperabilidade

  2. Personalização da Medicina aplicando IA / Machine Learning e IA Generativa para analisar dados do paciente e identificar padrões para prever o risco de um indivíduo para condições específicas

  3. Aceleração de Triagem e Diagnóstico aplicando IA / Machine Learning e IA Generativa para analisar documentação e bibliografia médicas e/ou imagens (raios-X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas) com rapidez e precisão

  4. Validação técnica das prescrições médicas aplicando IA / Machine Learning e IA Generativa para identificar e corrigir oportunamente potenciais erros de prescrições

  5. Assistentes Virtuais de IA para prover atendimento e monitoramento personalizados visando qualidade de atendimento e controle de sinistralidade

  6. Assistentes Virtuais de IA para melhoria da produtividade da equipe de desenvolvimento e aceleração do Time To Market de novas aplicações e/ou funcionalidades


Vamos agora comentar mais detalhes sobre os dois primeiros casos de uso:


Modernização de infraestrutura e adoção de serviços gerenciados Cloud


Desde antes da pandemia do COVID-19 e certamente durante e após ela, a capacidade de prestar serviços de saúde de maneira remota para pacientes se tornou muito importante. Nesse cenário, instituições de saúde puderam e continuam contando com o suporte de serviços de nuvem para prestar serviços de telemedicina com a escalabilidade e resiliência requeridas para suportar a demanda do volume de atendimentos.


Alavancando serviços em nuvem para entrega de soluções de telemedicina, as instituições de saúde têm obtido diversos benefícios como: eliminação dos problemas de indisponibilidade, incremento do número de vidas atendidas, incremento de satisfação dos pacientes atendidos, aumento da segurança da solução, agilidade no processo de deployment de novas versões e diminuição da latência e melhora da performance da solução.


Associado com este tema também encontramos a capacidade de habilitar o trabalho remoto de profissionais, incluindo áreas médicas, backoffice e atendimento, para viabilizar o acesso com segurança às aplicações corporativas utilizando desktops virtuais. Alavancando serviços em nuvem as instituições de saúde podem se beneficiar de rapidez e otimização de custo na disponibilização deste tipo de recurso mantendo também a conformidade com o Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA – Lei de portabilidade e responsabilidade de provedores de saúde).


Finalmente devemos destacar aqui também o tema da Interoperabilidade. Interoperabilidade implica viabilizar que dois ou mais sistemas se comuniquem por meio de uma linguagem padronizada. Aplicada ao setor de saúde, diversos sistemas e parceiros que também entendem essa linguagem terão acesso a uma fonte única de informações atualizadas sobre pacientes, tais como prontuários e exames, incluindo a proteção de camadas de segurança e privacidade.


Contando com uma primeira medida de segurança que é o consentimento da pessoa para que suas informações possam ser trocadas entre instituições de saúde, as soluções de interoperabilidade devem permitir o armazenamento de dados pessoais e de saúde de maneira separada para assegurar que apenas quem tem autorização de acesso possa vincular as informações de saúde à pessoa. Um padrão aplicado neste tipo de soluções é o FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), e aplicando este padrão, por exemplo, uma operadora de planos de saúde pode compartilhar informações com seus parceiros para dar continuidade ao atendimento e receber as devidas atualizações, aumentando a efetividade dos cuidados, aproveitando o fato das informações dos pacientes estarem consolidadas num único lugar, e também contribuindo com a otimização dos custos de atendimento, eliminando o problema do paciente passar várias vezes pelos mesmos exames e procedimentos.


Soluções de interoperabilidade podem ser construídas alavancando serviços em nuvem para integração de soluções via APIs, armazenamento, segurança e desenvolvimento de aplicativos que serão usados pelos participantes do ecossistema para o compartilhamento e atualização das informações de saúde, obtendo os benefícios mencionados anteriormente.

 

Personalização da Medicina


A Personalização da Medicina está revolucionando a saúde com o uso de Inteligência Artificial (IA), Machine

Learning (ML) e IA Generativa. Essas tecnologias estão sendo aplicadas para analisar dados do paciente, identificar padrões e prever o risco de um indivíduo para condições específicas.


No Brasil, várias empresas estão na vanguarda dessa revolução. A Robô Laura, por exemplo, é uma solução que usa IA para identificar sépsis em pacientes hospitalizados. A sépsis é uma condição potencialmente fatal que pode ser difícil de diagnosticar. No entanto, com a ajuda da IA, a Robô Laura consegue identificar os sinais precoces da sépsis e alertar os profissionais de saúde, reduzindo a mortalidade.

 

A Tismoo é outra empresa brasileira que está usando IA para personalizar tratamentos para distúrbios neurológicos. Através da análise de dados genéticos, a Tismoo consegue identificar mutações genéticas que podem levar a distúrbios neurológicos e desenvolver tratamentos personalizados para cada paciente.


A IA Generativa também tem um papel importante na Personalização da Medicina. Essa tecnologia é capaz de criar dados que podem ser usados para treinar modelos de ML. Isso melhora a precisão das previsões e permite que os modelos sejam treinados com uma maior variedade de dados.


Casos como os mencionados anteriormente alavancam tecnologia na nuvem para contar com a infraestrutura tecnológica requerida para armazenamento de informações e processamento dos sistemas de inteligência artificial e machine learning com escalabilidade, resiliência e otimização de custos, possibilitando em primeiro lugar a redução de riscos ao paciente e consequentemente a redução da mortalidade, e adicionalmente contribuindo também com a redução da sinistralidade e dos custos dos serviços de atendimento hospitalar.


Ficou interessado por algum destes casos de uso?


Convidamos vocês a ter uma conversa muito produtiva sobre como os serviços da parceria BBold Cloud e Amazon Web Services (AWS) podem ajudar sua organização à alavancar os serviços em nuvem para experimentar e implementar estes casos de uso.


Entre em contato com Luis Parraguez e Marcos Canane através do QR Code ou diretamente através dos e-mails: lparraguez@bbold.com.br e mcanane@bbold.com.br


Nós vemos na próxima publicação desta série onde continuaremos explorando mais casos de uso!

 

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