![\"Não](\"https://media.licdn.com/dms/image/C4D12AQG1O_IG-kh0HA/article-inline_image-shrink_1500_2232/0?e=1563408000&v=beta&t=HDRTSZ4rm0_0DvAopNuH2CwmVk48Hx6tjjiO_7bYYoc\")
A humanidade nunca vivenciou um momento tão abundante no mercado da saúde como o qual estamos vivendo. As oportunidades borbulham como em um grande vulcão prestes a entrar em erupção.
As novas tecnologias - não tão novas assim - tidas como exponenciais, convergem para as soluções em Saúde. Um verdadeiro Oceano Azul para os profissionais da saúde, mas com mares já navegados por marinheiros da Engenharia, da TI e do Design.
Essa enorme janela de oportunidades está aberta e precisa ser melhor explorada por médicos, dentistas, biólogos, fisioterapeutas, psicólogos, enfermeiros, nutricionistas e demais profissionais da saúde. Atores que não tiveram, em suas formações, os insights da gestão e práticas de mercado, nem tão pouco do espírito empreendedor.
Em algum momento de sua graduação, alguém disse que era importante empreender e saber gerir uma equipe? Que você seria vendedor de seus serviços e por isso precisava dominar técnicas de venda? Que era importante inovar com ciência e metodologia para ganhar o mercado?
Bem, se alguém falou isso na graduação ou pós-graduação, eu não lembro. O mantra era:
“Domine a técnica e o boca a boca lhe garantirá o resto.”
E é por isso que consolidamos uma visão limitada e tecnicista - sem tempo de ver o nosso negócio de fora, sem pensá-lo de forma estratégica e, pior, sem enxergar as oportunidades brilhando no horizonte desse Oceano Azul. Experimente prestar atenção nas rodas de conversas de profissionais da saúde. Os assuntos básicos são 3: a dificuldade de captar novos pacientes, a equipe que não performa bem ou o caso do paciente “X”.
O profissional da saúde precisa despertar para as novas ferramentas de mercado e descer para o PLAY, pois as regras do jogo mudaram. Hoje é muito mais fácil e barato empreender. Google, Instagram, Facebook, YouTube, LinkedIn… É nesse novo campo onde tudo acontece. Esqueça as mídia convencionais caras e pesadas - TVs, Jornais, Outdoors - que já não possuem mais fit com a grande parte do mercado.
Além disso, e ainda mais valioso, é sabermos que podemos quase tudo com as novas tecnologias - New Techs. Impressão 3D, realidade virtual, big data, realidade aumentada, internet das coisas, nano e bio tecnologia, inteligência artificial. Não precisamos ficar mais presos ao consultório. Existe um mundo para ser conquistado e um mercado sedento por novidades e soluções que verdadeiramente gerem valor e causem impacto positivo.
Já pensou em criar a sua própria solução para algum problema seu e, talvez, do mercado? Já pensou em bater na porta de uma industria ou universidade para colocar no mundo as suas ideias? Já pensou em criar um Crowdfounding para financiar esse seu “produto”? Se ainda não, comece a pensar agora!
Acredite, a mágica das New Techs acontecerá na saúde. E você precisa estar preparado para isso.
Ahhhh… E antes que me esqueça: SIM! É hora de investir no mercado da saúde.
Grande abraço!
Queria saber a sua opinião… Como você tem se reinventado para o mercado da saúde? Deixe o seu comentário.
Paulo Henrique Azevedo é dentista de formação, empreendedor de paixão e louco porque gosta mesmo!
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As novas tecnologias - não tão novas assim - tidas como exponenciais, convergem para as soluções em Saúde. Um verdadeiro Oceano Azul para os profissionais da saúde, mas com mares já navegados por marinheiros da Engenharia, da TI e do Design.
Essa enorme janela de oportunidades está aberta e precisa ser melhor explorada por médicos, dentistas, biólogos, fisioterapeutas, psicólogos, enfermeiros, nutricionistas e demais profissionais da saúde. Atores que não tiveram, em suas formações, os insights da gestão e práticas de mercado, nem tão pouco do espírito empreendedor.
Em algum momento de sua graduação, alguém disse que era importante empreender e saber gerir uma equipe? Que você seria vendedor de seus serviços e por isso precisava dominar técnicas de venda? Que era importante inovar com ciência e metodologia para ganhar o mercado?
Bem, se alguém falou isso na graduação ou pós-graduação, eu não lembro. O mantra era:
“Domine a técnica e o boca a boca lhe garantirá o resto.”
E é por isso que consolidamos uma visão limitada e tecnicista - sem tempo de ver o nosso negócio de fora, sem pensá-lo de forma estratégica e, pior, sem enxergar as oportunidades brilhando no horizonte desse Oceano Azul. Experimente prestar atenção nas rodas de conversas de profissionais da saúde. Os assuntos básicos são 3: a dificuldade de captar novos pacientes, a equipe que não performa bem ou o caso do paciente “X”.
O profissional da saúde precisa despertar para as novas ferramentas de mercado e descer para o PLAY, pois as regras do jogo mudaram. Hoje é muito mais fácil e barato empreender. Google, Instagram, Facebook, YouTube, LinkedIn… É nesse novo campo onde tudo acontece. Esqueça as mídia convencionais caras e pesadas - TVs, Jornais, Outdoors - que já não possuem mais fit com a grande parte do mercado.
Além disso, e ainda mais valioso, é sabermos que podemos quase tudo com as novas tecnologias - New Techs. Impressão 3D, realidade virtual, big data, realidade aumentada, internet das coisas, nano e bio tecnologia, inteligência artificial. Não precisamos ficar mais presos ao consultório. Existe um mundo para ser conquistado e um mercado sedento por novidades e soluções que verdadeiramente gerem valor e causem impacto positivo.
Já pensou em criar a sua própria solução para algum problema seu e, talvez, do mercado? Já pensou em bater na porta de uma industria ou universidade para colocar no mundo as suas ideias? Já pensou em criar um Crowdfounding para financiar esse seu “produto”? Se ainda não, comece a pensar agora!
Acredite, a mágica das New Techs acontecerá na saúde. E você precisa estar preparado para isso.
Ahhhh… E antes que me esqueça: SIM! É hora de investir no mercado da saúde.
Grande abraço!
Queria saber a sua opinião… Como você tem se reinventado para o mercado da saúde? Deixe o seu comentário.
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Como bem colocou Kevin Kelly em seu livro - Inevitável:
\"Viveremos um tempo em que a máquina nos conhecerá tão bem e saberá tanto sobre determinados assuntos que será mais seguro deixá-la tomar decisões em nosso lugar.\"
Pense bem, uma Inteligência Artificial (I.A.) não tem distrações, não se preocupa com o boleto no final do mês, se esqueceu de desligar o forno ao sair de casa ou se deveria realmente ter feito medicina. Ela simplesmente faz o que foi determinado fazer e por isso faz tão bem.
I.A. vem mudando o mundo como o conhecemos e na saúde não está sendo diferente. Nas próximas linhas, quero mostrar-lhe algumas especialidades que já estão sendo transformadas e que causarão grande ruptura com a antiga forma de se clinicar.
Em 2017, o Dr. Paras Lakhani publicou um trabalho sobre o uso de Inteligência Artificial baseada em deep learning - desenvolvida pela Semantic MD, a qual detecta tuberculose ativa a partir da analise de radiografias de tórax. O algoritmo tornou-se tão bom que, nos testes de desempenho, superou facilmente os radiologistas, com uma taxa de acertividade superior a 95%.
Com suporte aos padrões DICOM e HL7, permite integração com a rede hospitalar, além de poder ser utilizado em modo offline e em dispositivos de baixa potência. O que facilita o acesso a áreas mais remotas e com pouca infraestrutura.
Outra empresa que chama atenção é a Enlitic, que começou identificando lesões cancerígenas de pulmão e hoje têm a missão de treinar sua I.A. para cobrir 95% do corpo humano até final de 2019, após receber um investimento de 15 milhões de dólares em abril desse ano.
Em estudo recente, pesquisadores na Alemanha, nos EUA e na França treinaram uma rede neural de deep learning para identificar câncer de pele, alimentando-a com mais de 100.000 imagens de melanomas malignos e lesões benignas.
Após o treinamento, eles compararam seu desempenho com 58 dermatologistas internacionais e os resultados foram fantásticos. Enquanto os dermatologistas detectaram com uma precisão de cerca de 86% dos melanomas, a rede neural detectou 95% deles.
Outras duas aplicações que merecem destaque são os apps Skin Vision e o Skin IO. Seguindo a tendência de auto responsabilidade do paciente, esses aplicativos auxiliam o usuário comum na detecção de possíveis lesões.
Treinados em bancos de dados com mais de 1 milhão de imagens de lesões de pele, os algoritmos aprendem a reconhecer características específicas, como tamanho, cor, forma e quais podem indicar um risco maior de melanoma.
Quando um usuário do Skin Vision tira uma foto de uma lesão através do aplicativo, por exemplo, o algoritmo classifica a lesão como baixo, médio ou alto risco e fornece recomendações para a busca de tratamento. Os usuários que recebem uma avaliação de alto risco também têm a opção de ter seus resultados revisados por dermatologistas seniores da empresa.
Uma das maiores promessas da I.A. é de hakear o código de diagnóstico para câncer e tornar o tratamento completamente individualizado. A IBM parece liderar esse desafio com o Watson, uma I.A. poderosa que está sendo usada principalmente no campo da Oncologia.
Até agora, dezenas de hospitais adotaram essa tecnologia e estão usando-a em conjunto com suas equipes médicas para definirem o melhor protocolo de tratamento possível para cada paciente.
Enquanto isso, no MIT, a Professora Regina Barzilay lidera a equipe de ciência da computação criadora de um novo modelo de deep learning que pode prever, com até 5 anos de antecedência, se um paciente tem propensão a desenvolver câncer de mama. Além de sugerir protocolos de atendimento.
Essa I.A. baseia-se em mamografias com variações tão sutis que são imperceptíveis aos olhos humanos. Seus resultados são animadores e foram apresentados em estudo recente.
Ano passado, a Google apresentou algumas aplicações de sua I.A. para healthcare. E uma em particular chamou muita atenção por detectar precocemente doenças cardiovasculares a partir de marcadores específicos que podem ser identificados através de fotografias da retina.
Segundo artigo publicado na Nature Biomedical Engineering, essa solução ainda precisa passar por maiores avaliações antes de obter uma aceitação mais ampla. Como as imagens da retina podem ser obtidas de forma rápida, barata e não invasiva, provavelmente novos horizontes serão abertos na área da saúde.
Além da Google, temos a Cardiologs e a HeartFlow que já entregam grandes soluções em inteligência artificial. A primeira, com certificação CE e aprovação da FDA, lança mão de deep learning para analisar sua gigantesca base de dados de ECG e detectar a fibrilação atrial (ritmo cardíaco anormal mais comum) com 91% de precisão, frente aos 59% dos métodos tradicionais. A segunda, também com aprovação da FDA, usa dados de uma tomografia computadorizada padrão para criar um modelo 3D personalizado das artérias coronárias e analisar o impacto gerado por bloqueios no fluxo sanguíneo.
O uso de Inteligência Artificial ainda tem várias limitações. Grande parte desses estudos não foi testada em circunstâncias clínicas e os algoritmos são precisos apenas em uma tarefa específica, enquanto a vida clínica é muito mais complexa.
No entanto, o que importa aqui é que I.A. tem uma promessa incrível e esta à beira de redefinir como tratamos a saúde hoje. Empresas e pesquisadores estão implementando essa medtech em todas as etapas do processo, desde a monitoração basal contínua em tempo real para sinais de alerta passando por diagnóstico não invasivo, mais rápido e eficaz de condições diversas até subsequentes sugestões de terapia e cuidados pós-tratamento mais eficientes.
Com isso, a questão mais importante que devemos ter em mente é que essa tecnologia, ao avançar no longo prazo, será capaz de reduzir o custo e o tempo de internação dos pacientes.
A Inteligência Artificial deve ser encarada como um excelente copiloto. Ela vem para nos ajudar a pensarmos diferente, sermos mais criativos, mais humanos. Ela não vai tirar o seu emprego como profissional da saúde, mas o colega que dominá-la, sim.
##############################
Paulo Henrique Azevedo é dentista de formação, empreendedor de paixão e louco porque gosta mesmo!
Foi oficial da Aeronáutica, estudou Gestão na FGV, Design na UnB (aluno especial 😅), Design Thinking (na Echos), entusiasta de novas tecnologias, adora Futurismo e Design de Futuro (coisas com que brincou na Perestroika).
Hoje ajuda profissionais da saúde a encontrarem novas oportunidades de negócio, a organizarem a sua gestão e terem uma boa noite de sono através de suas mentoria sobre Healthtech e Gestão. Além de ser Sócio no Studio 100 Pilates e ter vivenciado a experiência de outros negócios.
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I.A. vem mudando o mundo como o conhecemos e na saúde não está sendo diferente. Nas próximas linhas, quero mostrar-lhe algumas especialidades que já estão sendo transformadas e que causarão grande ruptura com a antiga forma de se clinicar.
Em 2017, o Dr. Paras Lakhani publicou um trabalho sobre o uso de Inteligência Artificial baseada em deep learning - desenvolvida pela Semantic MD, a qual detecta tuberculose ativa a partir da analise de radiografias de tórax. O algoritmo tornou-se tão bom que, nos testes de desempenho, superou facilmente os radiologistas, com uma taxa de acertividade superior a 95%.
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Outra empresa que chama atenção é a Enlitic, que começou identificando lesões cancerígenas de pulmão e hoje têm a missão de treinar sua I.A. para cobrir 95% do corpo humano até final de 2019, após receber um investimento de 15 milhões de dólares em abril desse ano.
Em estudo recente, pesquisadores na Alemanha, nos EUA e na França treinaram uma rede neural de deep learning para identificar câncer de pele, alimentando-a com mais de 100.000 imagens de melanomas malignos e lesões benignas.
Após o treinamento, eles compararam seu desempenho com 58 dermatologistas internacionais e os resultados foram fantásticos. Enquanto os dermatologistas detectaram com uma precisão de cerca de 86% dos melanomas, a rede neural detectou 95% deles.
Outras duas aplicações que merecem destaque são os apps Skin Vision e o Skin IO. Seguindo a tendência de auto responsabilidade do paciente, esses aplicativos auxiliam o usuário comum na detecção de possíveis lesões.
Treinados em bancos de dados com mais de 1 milhão de imagens de lesões de pele, os algoritmos aprendem a reconhecer características específicas, como tamanho, cor, forma e quais podem indicar um risco maior de melanoma.
Quando um usuário do Skin Vision tira uma foto de uma lesão através do aplicativo, por exemplo, o algoritmo classifica a lesão como baixo, médio ou alto risco e fornece recomendações para a busca de tratamento. Os usuários que recebem uma avaliação de alto risco também têm a opção de ter seus resultados revisados por dermatologistas seniores da empresa.
Uma das maiores promessas da I.A. é de hakear o código de diagnóstico para câncer e tornar o tratamento completamente individualizado. A IBM parece liderar esse desafio com o Watson, uma I.A. poderosa que está sendo usada principalmente no campo da Oncologia.
Até agora, dezenas de hospitais adotaram essa tecnologia e estão usando-a em conjunto com suas equipes médicas para definirem o melhor protocolo de tratamento possível para cada paciente.
Enquanto isso, no MIT, a Professora Regina Barzilay lidera a equipe de ciência da computação criadora de um novo modelo de deep learning que pode prever, com até 5 anos de antecedência, se um paciente tem propensão a desenvolver câncer de mama. Além de sugerir protocolos de atendimento.
Essa I.A. baseia-se em mamografias com variações tão sutis que são imperceptíveis aos olhos humanos. Seus resultados são animadores e foram apresentados em estudo recente.
Ano passado, a Google apresentou algumas aplicações de sua I.A. para healthcare. E uma em particular chamou muita atenção por detectar precocemente doenças cardiovasculares a partir de marcadores específicos que podem ser identificados através de fotografias da retina.
Segundo artigo publicado na Nature Biomedical Engineering, essa solução ainda precisa passar por maiores avaliações antes de obter uma aceitação mais ampla. Como as imagens da retina podem ser obtidas de forma rápida, barata e não invasiva, provavelmente novos horizontes serão abertos na área da saúde.
Além da Google, temos a Cardiologs e a HeartFlow que já entregam grandes soluções em inteligência artificial. A primeira, com certificação CE e aprovação da FDA, lança mão de deep learning para analisar sua gigantesca base de dados de ECG e detectar a fibrilação atrial (ritmo cardíaco anormal mais comum) com 91% de precisão, frente aos 59% dos métodos tradicionais. A segunda, também com aprovação da FDA, usa dados de uma tomografia computadorizada padrão para criar um modelo 3D personalizado das artérias coronárias e analisar o impacto gerado por bloqueios no fluxo sanguíneo.
O uso de Inteligência Artificial ainda tem várias limitações. Grande parte desses estudos não foi testada em circunstâncias clínicas e os algoritmos são precisos apenas em uma tarefa específica, enquanto a vida clínica é muito mais complexa.
No entanto, o que importa aqui é que I.A. tem uma promessa incrível e esta à beira de redefinir como tratamos a saúde hoje. Empresas e pesquisadores estão implementando essa medtech em todas as etapas do processo, desde a monitoração basal contínua em tempo real para sinais de alerta passando por diagnóstico não invasivo, mais rápido e eficaz de condições diversas até subsequentes sugestões de terapia e cuidados pós-tratamento mais eficientes.
Com isso, a questão mais importante que devemos ter em mente é que essa tecnologia, ao avançar no longo prazo, será capaz de reduzir o custo e o tempo de internação dos pacientes.
A Inteligência Artificial deve ser encarada como um excelente copiloto. Ela vem para nos ajudar a pensarmos diferente, sermos mais criativos, mais humanos. Ela não vai tirar o seu emprego como profissional da saúde, mas o colega que dominá-la, sim.
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Paulo Henrique Azevedo é dentista de formação, empreendedor de paixão e louco porque gosta mesmo!
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Neste artigo listo oito tendências que certamente guiarão a saúde nos próximos 5 anos.
Espero que goste. Vamos lá?
Enquanto o desenvolvimento tecnológico dispara, os sistemas de saúde em todo o mundo lutam contra a insustentabilidade e a falta de profissionais médicos.
Digital Health parece ser o único caminho viável, o qual gostaria muito de ver mais países colocarem em prática - principalmente o nosso.
A Dinamarca já está implementando uma robusta estratégia de digitalização da saúde para registros médicos e assistência aos seus \"e-pacientes\" com foco principal na prevenção.
A estratégia da Nova Zelândia se concentra em pacientes como o ponto de atendimento.
E um pequeno país africano, Ruanda, está construindo seu sistema de saúde de forma tão brilhante, baseado em inteligência artificial, que me faz lembrar Wakanda do filme Pantera Negra. As startups de saúde estão fervilhando na região e as mais novas maravilhas tecnológicas são lançadas em todo o país quase que instantaneamente.
Estes são três dos apenas seis países que têm algum tipo de estratégia de saúde digital, mas logo serão vários.
Vai ser um processo lento, mas com cada vez mais países digitalizando os seus sistemas, logo teremos o início de um sistema de saúde sem fronteiras.
A transnacionalização pode permitir consultas e tratamentos de forma cooperativa fora dos sistemas nacionais.
Imagine um paciente brasileiro enviando um tecido de um tumor para uma empresa dinamarquesa especializada em diagnósticos de precisão. Eles estabelecem que uma empresa farmacêutica suíça tem o tipo exato de teste clínico que o paciente poderia usar, então ele é curado pelos esforços conjuntos de vários sistemas de saúde.
O que até poucos anos atrás era inimaginável, agora, com as ferramentas de saúde digital bem desenvolvidas, pode se tornar uma realidade.
Com isso, vem a questão da supervisão: a demanda por uma organização reguladora que vá além das fronteiras.
Cada vez mais desafios éticos e legais, como edição de genes e a consolidação do big data genético, apontam para o surgimento de algum tipo de FDA global.
2019 já podemos ver o aumento do uso dos chatbots na saúde. O Serviço Nacional de Saúde da inglês já usou um chatbot por um período experimental para reduzir a pressão em suas unidades de atendimentos primários. Infelizmente, as primeiras experiências foram distorcidas.
Pois os pacientes não confiavam no sistema e o utilizaram apenas para conseguirem marcar uma consulta com o médico mais de forma mais rápida.
Mas à medida que esses bots se desenvolverem e os pacientes adotarem as soluções digitais, os chatbots poderão aliviar a carga dos profissionais da saúde no que se refere a problemas de fácil diagnóstico ou de gerenciamento rapidamente solucionáveis.
Quando pensamos no futuro da saúde, certamente carros não são a primeira coisa que vem em nossas mentes. Mas acredite, podem ser os dispositivos de diagnóstico mais valiosos em nosso dia a dia.
A Mercedes-Bens* já tem carros que sabem se um motorista está cansado demais para dirigir. E seus próximos lançamentos virão equipados mais e mais com sensores direcionados para a saúde de seus ocupantes.
O cinto de segurança, o volante ou praticamente qualquer coisa que o motorista possa tocar podem ser usados como sensores biométricos para obter informações just in time. Eles poderiam ajudar a detectar uma queda do açúcar no sangue ou até mesmo um ataque cardíaco iminente.
A empresa sediada em San Diego, a Organovo, está se concentrando na tecnologia de impressão 3D de biomateriais - bioprint. Eles produziram com sucesso tecidos do fígado em 2014 e parecem estar há poucos anos de distância da impressão de partes vivas para transplante.
Com base em seus anúncios, já é esperado que seus primeiros produtos \"bioprintados\" cheguem à FDA em 2020. Muitas discussões regulatórias sobre a bioimpressão já rolaram e devem esquentar ainda mais esse segundo semestre.
Há toneladas de wearables, sensores de sono e aplicativos para dormir por aí. Mesmo rastreadores fitness podem acompanhar seu sono. Mas o Santo Graal do health tracking é o alarme de sono inteligente.
Como dormimos em ciclos, podemos nos sentir completamente grogues ou completamente descansados, a depender de onde estamos no ciclo no momento em que acordamos.
A proposta do Alarme Inteligente é analisar seu sono e acordá-lo na hora certa.
Há alguns meses atrás, percebi que o Apple Watch tinha esse recurso de alarme do sono inteligente - através do app Sleep Cycle, o qual resolvi experimentar e posso dizer que faz maravilhas.
Certamente, em alguns anos, quando olharmos para trás, não entenderemos como podíamos nos torturar tanto com a famosa função soneca.
A medida que os wearables e as novas tecnologias para saúde borbulham em nossas vidas e nos hospitais, temos acesso a uma quantidade incrível de dados (Big Data) nunca antes levantados.
E agora com consagração da I.A. temos a capacidade de processar todos esses dados e obter uma visão inimaginável até então.
As soluções em Inteligência Artificial nos ajudarão com um diagnóstico médico mais rápido e preciso e na elaboração de pesquisa e desenvolvimento mais eficientes e baratas.
A IBM já deu os primeiros passos com o Watson - sua inteligência artificial - e lançou um programa especial para oncologistas que é capaz de fornecer aos médicos opções de tratamento baseadas em evidências.
Já temos muitas coisas acontecendo nessa área e estão prontas para elevarem os cuidados em saúde para outro patamar. Devemos ver uma enxurrada de novas aplicações sendo aprovadas pela FDA nos próximos anos.
Já falei, em um artigo anterior, que a saúde é o grande hub onde todas as novas tecnologias convergem para construírem algo muito maior. E não é à toa que o Vale do Silício está se voltando para a saúde como seu próximo grande empreendimento.
A Apple está focada em transformar seus produtos de consumo em dispositivos de monitoramento médico.
A Amazon está aplicando todo o seu conhecimento de logística e distribuição para vender medicamentos controlados, suprimentos médicos e, até, odontológicos como nenhum outro distribuidor.
O Google, como pioneiro na pesquisa de IA, está apostando na análise de big data. E até o Uber quer substituir as ambulâncias.
Tem algum coisa ai. Não acha?
A saúde é uma torta de 3 trilhões de dólares só nos Estados Unidos e está pronta para a disrupção.
Essas empresas afirmaram claramente que querem um pedaço desse bolo e têm a capacidade de mudar radicalmente o mercado da saúde para melhor.
Bem... Acho que é isso. Mas acredite: isso não é nada, AINDA.
Grande abraço!
E você? Ainda preocupado com a Telemedicina? Ou temos mais coisas para nos preocuparmos? Como está se preparando para isso?
Adicione a descrição
Painel que rolou esse ano na #SXSW: \"The Future of Healthcare, Really\". - os participantes foram os médicos Clay Johnston (Dell Medical School) e David Feinberg (Google).
Compartilhado pela Dra. Mariana Perroni que tanto admiro!
Paulo Henrique Azevedo é dentista de formação, empreendedor de paixão e louco porque gosta mesmo!
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Neste artigo listo oito tendências que certamente guiarão a saúde nos próximos 5 anos.
Espero que goste. Vamos lá?
Enquanto o desenvolvimento tecnológico dispara, os sistemas de saúde em todo o mundo lutam contra a insustentabilidade e a falta de profissionais médicos.
Digital Health parece ser o único caminho viável, o qual gostaria muito de ver mais países colocarem em prática - principalmente o nosso.
A Dinamarca já está implementando uma robusta estratégia de digitalização da saúde para registros médicos e assistência aos seus \"e-pacientes\" com foco principal na prevenção.
A estratégia da Nova Zelândia se concentra em pacientes como o ponto de atendimento.
E um pequeno país africano, Ruanda, está construindo seu sistema de saúde de forma tão brilhante, baseado em inteligência artificial, que me faz lembrar Wakanda do filme Pantera Negra. As startups de saúde estão fervilhando na região e as mais novas maravilhas tecnológicas são lançadas em todo o país quase que instantaneamente.
Estes são três dos apenas seis países que têm algum tipo de estratégia de saúde digital, mas logo serão vários.
Vai ser um processo lento, mas com cada vez mais países digitalizando os seus sistemas, logo teremos o início de um sistema de saúde sem fronteiras.
A transnacionalização pode permitir consultas e tratamentos de forma cooperativa fora dos sistemas nacionais.
Imagine um paciente brasileiro enviando um tecido de um tumor para uma empresa dinamarquesa especializada em diagnósticos de precisão. Eles estabelecem que uma empresa farmacêutica suíça tem o tipo exato de teste clínico que o paciente poderia usar, então ele é curado pelos esforços conjuntos de vários sistemas de saúde.
O que até poucos anos atrás era inimaginável, agora, com as ferramentas de saúde digital bem desenvolvidas, pode se tornar uma realidade.
Com isso, vem a questão da supervisão: a demanda por uma organização reguladora que vá além das fronteiras.
Cada vez mais desafios éticos e legais, como edição de genes e a consolidação do big data genético, apontam para o surgimento de algum tipo de FDA global.
2019 já podemos ver o aumento do uso dos chatbots na saúde. O Serviço Nacional de Saúde da inglês já usou um chatbot por um período experimental para reduzir a pressão em suas unidades de atendimentos primários. Infelizmente, as primeiras experiências foram distorcidas.
Pois os pacientes não confiavam no sistema e o utilizaram apenas para conseguirem marcar uma consulta com o médico mais de forma mais rápida.
Mas à medida que esses bots se desenvolverem e os pacientes adotarem as soluções digitais, os chatbots poderão aliviar a carga dos profissionais da saúde no que se refere a problemas de fácil diagnóstico ou de gerenciamento rapidamente solucionáveis.
Quando pensamos no futuro da saúde, certamente carros não são a primeira coisa que vem em nossas mentes. Mas acredite, podem ser os dispositivos de diagnóstico mais valiosos em nosso dia a dia.
A Mercedes-Bens* já tem carros que sabem se um motorista está cansado demais para dirigir. E seus próximos lançamentos virão equipados mais e mais com sensores direcionados para a saúde de seus ocupantes.
O cinto de segurança, o volante ou praticamente qualquer coisa que o motorista possa tocar podem ser usados como sensores biométricos para obter informações just in time. Eles poderiam ajudar a detectar uma queda do açúcar no sangue ou até mesmo um ataque cardíaco iminente.
A empresa sediada em San Diego, a Organovo, está se concentrando na tecnologia de impressão 3D de biomateriais - bioprint. Eles produziram com sucesso tecidos do fígado em 2014 e parecem estar há poucos anos de distância da impressão de partes vivas para transplante.
Com base em seus anúncios, já é esperado que seus primeiros produtos \"bioprintados\" cheguem à FDA em 2020. Muitas discussões regulatórias sobre a bioimpressão já rolaram e devem esquentar ainda mais esse segundo semestre.
Há toneladas de wearables, sensores de sono e aplicativos para dormir por aí. Mesmo rastreadores fitness podem acompanhar seu sono. Mas o Santo Graal do health tracking é o alarme de sono inteligente.
Como dormimos em ciclos, podemos nos sentir completamente grogues ou completamente descansados, a depender de onde estamos no ciclo no momento em que acordamos.
A proposta do Alarme Inteligente é analisar seu sono e acordá-lo na hora certa.
Há alguns meses atrás, percebi que o Apple Watch tinha esse recurso de alarme do sono inteligente - através do app Sleep Cycle, o qual resolvi experimentar e posso dizer que faz maravilhas.
Certamente, em alguns anos, quando olharmos para trás, não entenderemos como podíamos nos torturar tanto com a famosa função soneca.
A medida que os wearables e as novas tecnologias para saúde borbulham em nossas vidas e nos hospitais, temos acesso a uma quantidade incrível de dados (Big Data) nunca antes levantados.
E agora com consagração da I.A. temos a capacidade de processar todos esses dados e obter uma visão inimaginável até então.
As soluções em Inteligência Artificial nos ajudarão com um diagnóstico médico mais rápido e preciso e na elaboração de pesquisa e desenvolvimento mais eficientes e baratas.
A IBM já deu os primeiros passos com o Watson - sua inteligência artificial - e lançou um programa especial para oncologistas que é capaz de fornecer aos médicos opções de tratamento baseadas em evidências.
Já temos muitas coisas acontecendo nessa área e estão prontas para elevarem os cuidados em saúde para outro patamar. Devemos ver uma enxurrada de novas aplicações sendo aprovadas pela FDA nos próximos anos.
Já falei, em um artigo anterior, que a saúde é o grande hub onde todas as novas tecnologias convergem para construírem algo muito maior. E não é à toa que o Vale do Silício está se voltando para a saúde como seu próximo grande empreendimento.
A Apple está focada em transformar seus produtos de consumo em dispositivos de monitoramento médico.
A Amazon está aplicando todo o seu conhecimento de logística e distribuição para vender medicamentos controlados, suprimentos médicos e, até, odontológicos como nenhum outro distribuidor.
O Google, como pioneiro na pesquisa de IA, está apostando na análise de big data. E até o Uber quer substituir as ambulâncias.
Tem algum coisa ai. Não acha?
A saúde é uma torta de 3 trilhões de dólares só nos Estados Unidos e está pronta para a disrupção.
Essas empresas afirmaram claramente que querem um pedaço desse bolo e têm a capacidade de mudar radicalmente o mercado da saúde para melhor.
Bem... Acho que é isso. Mas acredite: isso não é nada, AINDA.
Grande abraço!
E você? Ainda preocupado com a Telemedicina? Ou temos mais coisas para nos preocuparmos? Como está se preparando para isso?
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Painel que rolou esse ano na #SXSW: \"The Future of Healthcare, Really\". - os participantes foram os médicos Clay Johnston (Dell Medical School) e David Feinberg (Google).
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(bit.ly/medtecjournalclub)
Aparentemente, um clube de jornal, ou clube de revista, pode parecer bem complicado e distante da nossa realidade... Venho trazer a visão do modelo internacional Johns Hopkins e comentários com a experiência de alunos que aplicam em suas faculdades.
Os clubes de jornal são uma tradição de longa data no treinamento de residência que remontam a William Osler, em 1875. Nos dias de Osler, o objetivo original do clube de revistas era compartilhar textos caros e rever a literatura como um grupo.
\"Ao longo do tempo, os objetivos dos clubes de revistas evoluíram para incluir discussão e revisão da literatura atual e desenvolvimento de habilidades para avaliar a literatura médica.\"
O objetivo final de um clube de revista é melhorar o atendimento ao paciente incorporando evidências na prática.
Oferecem a oportunidade para estudantes e médicos revisarem a literatura e permanecerem atualizados. Além disso, Lee et al. mostrou que os clubes de revistas melhoram a avaliação crítica dos residentes na literatura. (Artigo disponível aqui)
Primeiro passo: decidir sobre o objetivo inicial – no nosso caso, com o MedTech, é a tecnologia aliada à saúde. Isso já nos traz as bases para habilidades de pensamento crítico usando literatura que seja interessante para o propósito que se tem.
Obter uma série introdutória de palestras dos mentores ou desenvolver um guia sobre como se estruturará o estudo vem a ser uma maneira valiosa de começar a experiência do clube do jornal.
O nosso propósito não é se tornar um programador ou um tecnólogo, mas estabelecer as bases para a compreensão dos projetos básicos de estudo e o 'onde se encaixa' cada tecnologia na medicina.
É essencial que o horário seja consenso de todos, como a escolha de segundas-feiras, em que a maioria do público estará disponível para participar, proporcionando uma frequência sustentável.
Como escolhemos o perído da noite, é bom ter em mente o horário que as pessoas ainda conseguem reter a informação depois de um dia cansativo. Consolidando em 1h30min, a produtividade pode aumentar. Mas tudo é teste!
O design ou formato do seu clube de revistas também é um fator chave para o comparecimento. Nem todos terão tempo durante cada rotação para ler o artigo atribuído, no entanto você deve incentivar o público a participar.
Uma maneira de envolver todos, e que podemos destacar desde já, é a rotatividade entre os apresentadores, com o objetivo de atribuir a cada um a oportunidade de apresentar pelo menos um clube de revistas durante o ano.
Para aumentar o engajamento, a escolha livre do paper e do tema leva o apresentador a buscar o que acha interessante sobre um tópico que será abordado.
Comece cada clube de revista com uma apresentação de 10 a 20 minutos para descrever o artigo (conforme detalhado abaixo). Assim será possível ajudar aqueles que não tiveram tempo para ler o artigo a participarem.
Para preparar uma apresentação de clube de jornal bem-sucedida, é importante estruturar a apresentação para refletir o artigo da seguinte maneira:
Comece por descrever sucintamente os antecedentes do estudo, a literatura anterior e a questão que o documento pretende abordar.
Revise os métodos do paper, enfatizando design do estudo, análise e outros pontos-chave que abordam as evidências dos resultados, ou algum possível viés (ex: seleção de participantes, tratamento de fatores de confusão potenciais e outras questões específicas para cada projeto de estudo).
Discuta os resultados, com foco nas tabelas e figuras do papel.
Os resultados do estudo também devem ser discutidos no contexto da literatura anterior e prática clínica atual. Dirigir-se às questões que ainda não foram atendidas e às próximas etapas possíveis também pode ser útil.
No caso do MedTech Journal, são os problemas que ainda temos sem a tecnologia e com alguma visão da disrupção do que ela poderá causar.
Reafirmar a questão da pesquisa, resumir as principais conclusões e focar em fatores que podem afetar a veracidade dos achados.
Eles podem abordar suas perguntas sobre o artigo e orientar o desenvolvimento da apresentação, garantindo que os pontos-chave sejam explicados, além de trazer algum conhecimento com suas experiências ao responderem as perguntas. Também podem enfatizar os elementos-chave do paper e facilitar a discussão aberta após a apresentação.
Quer saber mais sobre o MedTech Journal Club, confira o replay do primeiro webinar, clicando aqui.
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Aparentemente, um clube de jornal, ou clube de revista, pode parecer bem complicado e distante da nossa realidade... Venho trazer a visão do modelo internacional Johns Hopkins e comentários com a experiência de alunos que aplicam em suas faculdades.
Os clubes de jornal são uma tradição de longa data no treinamento de residência que remontam a William Osler, em 1875. Nos dias de Osler, o objetivo original do clube de revistas era compartilhar textos caros e rever a literatura como um grupo.
\"Ao longo do tempo, os objetivos dos clubes de revistas evoluíram para incluir discussão e revisão da literatura atual e desenvolvimento de habilidades para avaliar a literatura médica.\"
O objetivo final de um clube de revista é melhorar o atendimento ao paciente incorporando evidências na prática.
Oferecem a oportunidade para estudantes e médicos revisarem a literatura e permanecerem atualizados. Além disso, Lee et al. mostrou que os clubes de revistas melhoram a avaliação crítica dos residentes na literatura. (Artigo disponível aqui)
Primeiro passo: decidir sobre o objetivo inicial – no nosso caso, com o MedTech, é a tecnologia aliada à saúde. Isso já nos traz as bases para habilidades de pensamento crítico usando literatura que seja interessante para o propósito que se tem.
Obter uma série introdutória de palestras dos mentores ou desenvolver um guia sobre como se estruturará o estudo vem a ser uma maneira valiosa de começar a experiência do clube do jornal.
O nosso propósito não é se tornar um programador ou um tecnólogo, mas estabelecer as bases para a compreensão dos projetos básicos de estudo e o 'onde se encaixa' cada tecnologia na medicina.
É essencial que o horário seja consenso de todos, como a escolha de segundas-feiras, em que a maioria do público estará disponível para participar, proporcionando uma frequência sustentável.
Como escolhemos o perído da noite, é bom ter em mente o horário que as pessoas ainda conseguem reter a informação depois de um dia cansativo. Consolidando em 1h30min, a produtividade pode aumentar. Mas tudo é teste!
O design ou formato do seu clube de revistas também é um fator chave para o comparecimento. Nem todos terão tempo durante cada rotação para ler o artigo atribuído, no entanto você deve incentivar o público a participar.
Uma maneira de envolver todos, e que podemos destacar desde já, é a rotatividade entre os apresentadores, com o objetivo de atribuir a cada um a oportunidade de apresentar pelo menos um clube de revistas durante o ano.
Para aumentar o engajamento, a escolha livre do paper e do tema leva o apresentador a buscar o que acha interessante sobre um tópico que será abordado.
Comece cada clube de revista com uma apresentação de 10 a 20 minutos para descrever o artigo (conforme detalhado abaixo). Assim será possível ajudar aqueles que não tiveram tempo para ler o artigo a participarem.
Para preparar uma apresentação de clube de jornal bem-sucedida, é importante estruturar a apresentação para refletir o artigo da seguinte maneira:
Comece por descrever sucintamente os antecedentes do estudo, a literatura anterior e a questão que o documento pretende abordar.
Revise os métodos do paper, enfatizando design do estudo, análise e outros pontos-chave que abordam as evidências dos resultados, ou algum possível viés (ex: seleção de participantes, tratamento de fatores de confusão potenciais e outras questões específicas para cada projeto de estudo).
Discuta os resultados, com foco nas tabelas e figuras do papel.
Os resultados do estudo também devem ser discutidos no contexto da literatura anterior e prática clínica atual. Dirigir-se às questões que ainda não foram atendidas e às próximas etapas possíveis também pode ser útil.
No caso do MedTech Journal, são os problemas que ainda temos sem a tecnologia e com alguma visão da disrupção do que ela poderá causar.
Reafirmar a questão da pesquisa, resumir as principais conclusões e focar em fatores que podem afetar a veracidade dos achados.
Eles podem abordar suas perguntas sobre o artigo e orientar o desenvolvimento da apresentação, garantindo que os pontos-chave sejam explicados, além de trazer algum conhecimento com suas experiências ao responderem as perguntas. Também podem enfatizar os elementos-chave do paper e facilitar a discussão aberta após a apresentação.
Quer saber mais sobre o MedTech Journal Club, confira o replay do primeiro webinar, clicando aqui.
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Este post é fruto da adaptação do original \"How America’s 5 Top Hospitals are Using Machine Learning Today\" publicado no blog TechEmergency em 26 de Junho de 2017, que você pode ler AQUI
Em 2016, o gasto com saúde nos Estados Unidos foi de aproximadamente 3.4 trilhões de dólares, com uma projeção de atingir até 19.9% do Produto Interno Bruto. Apenas o mercado de inteligência artificial deve atingir mais de 6 Bilhões de dólares nos EUA em 2021 e economizar mais de 150 Bilhões em 2026.
Que tipos de aplicações baseadas em aprendizado de máquina estão sendo utilizadas desde já em hospitais de vanguarda, como o Massachusetts General e nos Hospitais da Johns Hopkins?
Há pontos em comum nas inovações que cada um deles têm feito? Como isso afeta o futuro da Saúde?
Quanto eles estão investindo em aprendizado de máquina e nas tecnologias emergentes ?
Caminhado por fatos e versões, o artigo da Techemergence proporciona insights pertinentes para os líderes de gestão hospitalar, profissionais de saúde e empreendedores, o como estes 5 Top Hospitais dos EUA estão sendo impactado pela Inteligência Artificial.
How to create a mind- The secret of human though reveled - Ray Kurzweil
Originais - Como os inconformistas mudam o mundo - Adam Grant
The Singularity is Near - When Humans Transcend Biology - Ray Kurzweil
Em Janeiro de 2017, o Mayo Clinic's Center for Individualized Medicine começou uma parceria com a Tempus, uma empresa focada em desenvolver tratamento de câncer usando uma plataforma baseada em machine learning. Esta parceria incluiu iniciou a análise do sequenciamento molecular de 1000 pacientes da Mayo que participavam de estudo relacionados à imunoterapia para uma série de neoplasias diferentes, como Câncer de Pulmão, Melanoma, Bexiga, mama e Linfoma.
Ainda na fase de pesquisa e desenvolvimento, esta atividade busca que este tipo de análise auxilie no aumento de opções terapêuticas individualizadas para os pacientes da Mayo. O hospital integra um pequeno consórcio de pesquisa em conjunto com a Universidade de Michigan, Universidade da Pennsylvania e a Rush University Medical Center.
\"O Santo Graal que estamos procurando é uma biblioteca de dados grande o suficiente para que os padrões individuais observados se tornem terapêuticos, ao ponto que poderemos dizer: \" este pessoal que possui esta mutação específica, não deve tomar esta droga, enquanto as que possuem esta mutação em particular deve tomar esta droga.\" - disse Eric Lefkofsky, CEO and Founder da Tempus
Mirando o mercado de 13,8 Bilhões de Dólares do sequenciamento de DNA, esta startup aparentemente segue dois modelos de compensação, dependendo do tipo de cliente: A empresa cobra o hospital diretamente por seus serviços ou, no caso de pacientes e indivíduos, os custos são cobertos pela operadora de saúde. Para provar que este mercado não está sendo visado apenas por empresários da saúde, a Tempus é uma iniciativa do cofundador da gigante do ecomerce Groupon e outras empresas de tecnologia da informação.
De acordo com o CDC, o câncer é uma das doenças que mais tiraram a vida dos americanos até março de 2017, perdendo apenas para as causas cardiovasculares, que também são foco da Mayo Clinic, que acabou de passar por um investimento série D em conjunto com a Omron Healthcare.
A Kardio pro, produzida pela AliveCor, é uma plataforma de inteligência artificial desenhada para médicos para a detecção precoce de fibrilação atrial, que aumenta a chance em 5 vezes para uma isquemia miocárdica.
Em Setembro de 2016 a Microsoft anunciou a parceria com a Cleeveland Clínic para ajudar a identificar os riscos potenciais para os pacientes internados nas Unidades de Terapia Intensiva. Os pesquisadores estão usando o Cortana (assistente digital da Microsoft) para predição de riscos e análise avançada dos dados dos pacientes.
Usado por mais de 126 milhões de pessoas, o Cortana é parte da Microsoft Intelligent Cloud, que aumentou em 6% seus ganhos de 1,3 Bilhões de Dólares, de acordo com o demonstrativo anual da empresa.
O Cortana é integrado ao sistema eHospital da Cleveland Clinic, um sistema lançado em 2014 que monitora 100 leitos de unidades de terapia intensiva. Os dados desta associação ainda não estão disponíveis, mas já foram anunciados avanços importantes pelo CIO do hospital.
Esta parceria está focada em identificar os pacientes com alto risco cardiovascular. Vasopressores são administrados em pacientes com ataque cardíacos. Os pesquisadores envolvidos pretendem predizer quando um paciente precisará ou não utilizar vasopressores em seu tratamento.
Os dados são coletados e armazenados na AZURE, uma base de dados SQL desenhada para os desenvolvedores de aplicativos. A coleta de dados vitais e laboratoriais dos pacientes também alimentam o sistema. O modelo computacional produzido integra-se com o Machine Learning para a análise preditiva.
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O modelo visual acima foi retirado do Microsoft’s Technet Blog
Atualmente em estágios iniciais, a NVIDIA anunciou em 2016 a afiliação com o Mass General Hospital Clinical Data Science Center como um parceiro fundador de tecnologia. O objetivo é ser um hub para aplicações baseadas em inteligência artificial para a detecção, diagnóstico, tratamento e manutenção das doenças.
Durnate a sua conferência de 2016 a NVIDIA descreve este GPU como um supercomputador que foi instalado no Mass General. O NVIDIA DGX 1 custou 129 mil dólares para ser implantado no hospital
Com uma base de dados equivalente a 10 bilhões de imagens médicas, este servidor Mass General NVIDIA será treinado em imageologia e patologia. O centro ainda mira expandir suas aplicações para os prontuários eletrônicos do paciente e genômica. Se o NVIDIA DGX 1 entregar a sua promessa, ele pode mitigar alguns dos desafios enfrentados na medicina:
“ Se pudermos de alguma forma capturar os dados relevantes, estruturá-los através de métodos repetitivos e granulares, nós retiraremos o \"stress\" do médico. O médico será mais feliz, nós diminuiremos os gastos do paciente e nós teremos o tipo de dado que precisamos para sermos transformadores com a inteligência artificial\" disse Will Jack, CEO da Remedy Health, em entrevista para o Techemergency
Em março de 2016, o Johns Hopkins anunciou o lançamento de um centro de comando que utiliza análise preditiva para gerar fluxos operacionais mais eficientes. O Hospital entrou em parceria com a GE Healthcare para desenhar o Judy Reitz Capacity Command Center, que recebe 500 mensagens por minuto e integra dados de 14 sistemas diferentes do Hospital, através de 22 telas de alta resolução.
Um time de 24 pessoas identificam e mitigam o risco, visualizando a atividade do paciente e desencadeando ações para que acelere seu fluxo no hospital. Desde o lançamento, eles já reportam uma melhora de 60% na habilidade de admitir paciente com complexas condições de saúde, das regiões próximas ao hospital ou em todo os EUA.
O hospital ainda fala que hoje consegue dar alta do departamento de emergência 30% mais rápido que anteriormente. A alta hospitalar foi relatada em uma melhora de 21%.
Os líderes do projeto fizeram uma conferência de dois dias para discutir o papel do bigdata na área da medicina de precisão. A indústria estima que a medicina de precisão terá um mercado de 173 bilhões em 2024.
Enquanto detalhes específicos ainda não foram lançados, uma palestra sobre como a inteligência artificial e o deep learning estão informando o diagnóstico de pacientes e seu tratamento, foi apresentada por 3 diferentes palestrantes: O VP da IBM Watson Health Group, Shahram Ebadollahi e Sachi Saria, PhD e professor assistente de Ciência da Computação
Em março deste ano, os pesquisadores da UCLA, Dr. Edward Lee e o Dr. Kevin Seals apresentaram um trabalho sobre Radiologia Intervencionista Virtual na Conferência anual da Sociedade De radiologia Intervencionista. Essencialmente um chatbot que se comunica com o clínico e fornece as respostas baseadas em evidências científicas para as questões mais perguntadas
Atualmente em período de testes, o primeiro protótipo está sendo utilizado por um pequeno time de médicos da UCLA que inclui hospitalistas, radioterapeutas e radiologistas intervencionistas. Essa aplicação baseada em inteligência artificial promove ao clínico a habilidade de comunicar informações ao paciente sob as perspectivas do radiologista intervencionista sobre os próximos passos do plano de tratamento, em tempo real.
O sistema foi construído sob um pacote de 2000 dados exemplares para entender as questões frequentemente realizadas, que normalmente aparecem durante a consulta com o radiologista intervencionista. As respostas não estão limitadas a textos e podem incluir websites, infográficos e programas customizados.
O programa esta integrado ao processamento de linguagem natural do IBM Watson. Seguindo a tradição dos chatbots da indústria, ele não consegue dar respostas mais complexas, referenciando ao clínico para que o paciente possa tirar as suas dúvidas
Com o incremento da pesquisa, a equipe quer expandir a funcionalidade para que a aplicação atenda os médicos generalistas na interface necessária com outros especialistas, como cardiologistas e neurocirurgiões.
Em março de 2016 os pesquisadores publicaramum estudo que combinava um microscópio especial a um programa de computador com deep learning para identificar células cancerígenas que apresentava 95% de acurácia, na Nature Scientific Reports
Para a foto do microscópio acesse: http://newsroom.ucla.edu/releases/microscope-uses-artificial-intelligence-to-find-cancer-cells-more-efficiently
O microscópio de compressão fotônico, inventado por Barham Jalali, líder da pesquisa, produz uma gama enorme de imagens de alta definição e é capaz de analisar 36 milhões de imagens por segundo. O deep Learning então é utilizado para distingue uma célula neoplásica das demais células brancas do sangue
A biopsia líquida está crescendo e aumentando a competição neste setor. Em uma recente entrevista ao techemergency, Shelley Zhuang (fundadora do Eleven Two Capital) disse:
“... procurar DNA, RNA, proteínas e todo tipo de biomarcador que possa diagnosticar as doenças nos estágios mais iniciais possíveis é definitivamente uma área muito ativa... por exemplo, se você olhar para a Grail (um grande Spinup da Ilumina), eles muito bem financiados e estão tentando utilizar o DNA e outras informações do sangue para poderem detectar o câncer precocemente
É claro que as intervenções baseadas em aprendizados por máquinas vão modificar muito da nossa prática médica. Mas tudo isso ainda tem um longo caminho a percorrer. Vimos que os maiores e mais bem financiados hospitais do mundo já largaram na frente e estão avançados com a pesquisa e produção de seus robôs.
Isso tem muito para ensinar. Se observarmos o modo como os americanos estão produzindo estas tecnologias que mudarão a forma de diagnosticar e tratar nossos pacientes, assistimos a um ponto em comum: Todos eles estão fazendo em âmbito de pesquisa, utilizando protocolos validados em comitês de ética e com o aval de consórcios muito bem financiados para que a segurança da pesquisa seja garantida.
Claro que podemos fazer tudo isso por aqui. Mas ainda estamos distantes de ter os relacionamentos necessários, o interesse da classe médica e demais profissionais de saúde para trabalhar em conjunto, para produzir resultados e produtos que realmente entreguem o prometido, com risco mínimo à população que será necessária para a validação destas tecnologias.
O futuro vai ser diferente. Precisamos entender se queremos fazer parte dele como propositores destas soluções ou como meros usuários.
Eu já fiz a minha escolha.
How to create a mind- The secret of human though reveled - Ray Kurzweil
Originais - Como os inconformistas mudam o mundo - Adam Grant
The Singularity is Near - When Humans Transcend Biology - Ray Kurzweil
Para acessar o artigo que foi base para este texto, clique AQUI, publicado primeiramente em ingles no site TechEmergency
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Este post é fruto da adaptação do original \"How America’s 5 Top Hospitals are Using Machine Learning Today\" publicado no blog TechEmergency em 26 de Junho de 2017, que você pode ler AQUI
Em 2016, o gasto com saúde nos Estados Unidos foi de aproximadamente 3.4 trilhões de dólares, com uma projeção de atingir até 19.9% do Produto Interno Bruto. Apenas o mercado de inteligência artificial deve atingir mais de 6 Bilhões de dólares nos EUA em 2021 e economizar mais de 150 Bilhões em 2026.
Que tipos de aplicações baseadas em aprendizado de máquina estão sendo utilizadas desde já em hospitais de vanguarda, como o Massachusetts General e nos Hospitais da Johns Hopkins?
Há pontos em comum nas inovações que cada um deles têm feito? Como isso afeta o futuro da Saúde?
Quanto eles estão investindo em aprendizado de máquina e nas tecnologias emergentes ?
Caminhado por fatos e versões, o artigo da Techemergence proporciona insights pertinentes para os líderes de gestão hospitalar, profissionais de saúde e empreendedores, o como estes 5 Top Hospitais dos EUA estão sendo impactado pela Inteligência Artificial.
How to create a mind- The secret of human though reveled - Ray Kurzweil
Originais - Como os inconformistas mudam o mundo - Adam Grant
The Singularity is Near - When Humans Transcend Biology - Ray Kurzweil
Em Janeiro de 2017, o Mayo Clinic's Center for Individualized Medicine começou uma parceria com a Tempus, uma empresa focada em desenvolver tratamento de câncer usando uma plataforma baseada em machine learning. Esta parceria incluiu iniciou a análise do sequenciamento molecular de 1000 pacientes da Mayo que participavam de estudo relacionados à imunoterapia para uma série de neoplasias diferentes, como Câncer de Pulmão, Melanoma, Bexiga, mama e Linfoma.
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Em Setembro de 2016 a Microsoft anunciou a parceria com a Cleeveland Clínic para ajudar a identificar os riscos potenciais para os pacientes internados nas Unidades de Terapia Intensiva. Os pesquisadores estão usando o Cortana (assistente digital da Microsoft) para predição de riscos e análise avançada dos dados dos pacientes.
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O Cortana é integrado ao sistema eHospital da Cleveland Clinic, um sistema lançado em 2014 que monitora 100 leitos de unidades de terapia intensiva. Os dados desta associação ainda não estão disponíveis, mas já foram anunciados avanços importantes pelo CIO do hospital.
Esta parceria está focada em identificar os pacientes com alto risco cardiovascular. Vasopressores são administrados em pacientes com ataque cardíacos. Os pesquisadores envolvidos pretendem predizer quando um paciente precisará ou não utilizar vasopressores em seu tratamento.
Os dados são coletados e armazenados na AZURE, uma base de dados SQL desenhada para os desenvolvedores de aplicativos. A coleta de dados vitais e laboratoriais dos pacientes também alimentam o sistema. O modelo computacional produzido integra-se com o Machine Learning para a análise preditiva.
O modelo visual acima foi retirado do Microsoft’s Technet Blog
Atualmente em estágios iniciais, a NVIDIA anunciou em 2016 a afiliação com o Mass General Hospital Clinical Data Science Center como um parceiro fundador de tecnologia. O objetivo é ser um hub para aplicações baseadas em inteligência artificial para a detecção, diagnóstico, tratamento e manutenção das doenças.
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Com uma base de dados equivalente a 10 bilhões de imagens médicas, este servidor Mass General NVIDIA será treinado em imageologia e patologia. O centro ainda mira expandir suas aplicações para os prontuários eletrônicos do paciente e genômica. Se o NVIDIA DGX 1 entregar a sua promessa, ele pode mitigar alguns dos desafios enfrentados na medicina:
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Em março de 2016, o Johns Hopkins anunciou o lançamento de um centro de comando que utiliza análise preditiva para gerar fluxos operacionais mais eficientes. O Hospital entrou em parceria com a GE Healthcare para desenhar o Judy Reitz Capacity Command Center, que recebe 500 mensagens por minuto e integra dados de 14 sistemas diferentes do Hospital, através de 22 telas de alta resolução.
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Os líderes do projeto fizeram uma conferência de dois dias para discutir o papel do bigdata na área da medicina de precisão. A indústria estima que a medicina de precisão terá um mercado de 173 bilhões em 2024.
Enquanto detalhes específicos ainda não foram lançados, uma palestra sobre como a inteligência artificial e o deep learning estão informando o diagnóstico de pacientes e seu tratamento, foi apresentada por 3 diferentes palestrantes: O VP da IBM Watson Health Group, Shahram Ebadollahi e Sachi Saria, PhD e professor assistente de Ciência da Computação
Em março deste ano, os pesquisadores da UCLA, Dr. Edward Lee e o Dr. Kevin Seals apresentaram um trabalho sobre Radiologia Intervencionista Virtual na Conferência anual da Sociedade De radiologia Intervencionista. Essencialmente um chatbot que se comunica com o clínico e fornece as respostas baseadas em evidências científicas para as questões mais perguntadas
Atualmente em período de testes, o primeiro protótipo está sendo utilizado por um pequeno time de médicos da UCLA que inclui hospitalistas, radioterapeutas e radiologistas intervencionistas. Essa aplicação baseada em inteligência artificial promove ao clínico a habilidade de comunicar informações ao paciente sob as perspectivas do radiologista intervencionista sobre os próximos passos do plano de tratamento, em tempo real.
O sistema foi construído sob um pacote de 2000 dados exemplares para entender as questões frequentemente realizadas, que normalmente aparecem durante a consulta com o radiologista intervencionista. As respostas não estão limitadas a textos e podem incluir websites, infográficos e programas customizados.
O programa esta integrado ao processamento de linguagem natural do IBM Watson. Seguindo a tradição dos chatbots da indústria, ele não consegue dar respostas mais complexas, referenciando ao clínico para que o paciente possa tirar as suas dúvidas
Com o incremento da pesquisa, a equipe quer expandir a funcionalidade para que a aplicação atenda os médicos generalistas na interface necessária com outros especialistas, como cardiologistas e neurocirurgiões.
Em março de 2016 os pesquisadores publicaramum estudo que combinava um microscópio especial a um programa de computador com deep learning para identificar células cancerígenas que apresentava 95% de acurácia, na Nature Scientific Reports
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