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Medicina preditiva reduz custos com a adoção da inteligência artificial

Head mundial da Elsevier para medicina de precisão, Olaf Lodbrok apresentou, no Palácio Tangará (SP), no final de setembro, uma palestra na qual discutiu as transformações digitais que atualmente são utilizadas nas instituições de saúde e o quanto de melhoria a tecnologia pode proporcionar ao paciente.

Head mundial da Elsevier para medicina de precisão, Olaf Lodbrok apresentou, no Palácio Tangará (SP), no final de setembro, uma palestra na qual discutiu as transformações digitais que atualmente são utilizadas nas instituições de saúde e o quanto de melhoria a tecnologia pode proporcionar ao paciente. No evento, Lodbrok defendeu o uso de dados para médicos estudarem clinicamente o caso de uma doença futura e, assim, impactar o menos possível a saúde do indivíduo.

O tema é conhecido como medicina preditiva e se refere ao uso de recursos tecnológicos, em especial de Big Data e Inteligência Artificial, para antecipar doenças que irão impactar a saúde de uma pessoa, permitindo ações preventivas imediatas e reduzindo custos e prejuízos, tanto ao paciente quanto para o mercado da saúde. “É sempre muito importante que sejam implementados prontuários eletrônicos nas instituições de saúde para que, por meio de uma codificação, construa-se um conjunto de soluções para cada tipo de doença, fortalecendo assim o papel que o hospital tem de cuidar do paciente. Para isso, é necessário ter comunidades que gerem dados e que tenham interesse em compartilhar essas informações”, explica Lodbrok.

O Hospital Albert Einstein é uma dessas comunidades médicas que já utiliza o Big Data há dois anos e meio como gerador de conhecimento para fortalecer o papel da entidade na sociedade. Hoje, o hospital já conta com a inteligência artificial em vários tipos de exames, inclusive nos check-ups, onde já é possível fazer a predição por meio de conjunto de dados de análise dos resultados. “Tomar decisões com base no futuro não é natural para o nosso cérebro. É muito difícil, por exemplo, você ter um paciente saudável na sua frente e saber que daqui um ano ele vai ter um infarto. Modelos preditivos precisam ter um lastro de adoção que envolve mecanismos e acima de tudo entender por que isso vai acontecer, até mesmo para convencer o paciente a predisposição para determinados diagnósticos”, afirma o neurorradiologista responsável pela área de Big Data Analytics da entidade, dr. Edson Amaro Junior.

Além de hospitais particulares que estão atentos à medicina de precisão, instituições públicas também estão usando a tecnologia como aliada na saúde das pessoas. No Hospital das Clínicas e no Instituto do Coração, por exemplo, a necessidade da tecnologia na relação entre o médico e o paciente foi necessária para compreender melhor aquele que precisa ser tratado pelo SUS. “Para aperfeiçoar a saúde pública, é necessário aprimorar as ferramentas que nos ajudarão no atendimento ao paciente, sendo que desta forma poderá ser mais bem avaliado, permitindo diagnósticos mais assertivos e preditivos por meio de dados precisos em exames realizados pelo paciente. Tecnologia como estratégia é um meio que possibilita caminhos mais rápidos para o sucesso”, ressalta Guilherme Machado Rabello, membro do comitê de inovação do Hospital das Clínicas e head de Inovação do InovaIncor.

O evento “A transformação digital aplicada à medicina preditiva”, promovido pela GPeS - Health Branding and Business e a Elsevier, reuniu executivos do setor que tiveram a oportunidade de debater os desafios do e-health tanto no setor público como privado, evidenciando como a saúde digital pode transformar o atendimento nas instituições de saúde.

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