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Inteligência artificial e o aprendizado de máquina já encontrou aplicação em muitas áreas do funcionamento humano. Há muitos indícios de que o sistema de saúde também será melhorado graças às tecnologias modernas.

Blockchain e IA e saúde

Igual à tecnologia blockchain, a inteligência artificial também está se tornando cada vez mais importante. Acontece que ambas as tecnologias podem ser usadas na área da saúde, mas a questão é se as expectativas associadas a elas são muito altas?

Claro, não se deve negar que eles trazem inúmeros benefícios para o sistema de saúde, mas não devem ser considerados uma panacéia para todos os problemas.

Pelo menos ainda não.

Infelizmente, a implementação de blockchains no sistema de saúde é um processo que consome muito tempo. Tomando o sistema americano como exemplo, não apenas há muitas discrepâncias, mas também é caracterizado por uma infinidade de dados de entrada e variáveis. Enquanto isso, para que seja integrado ao blockchain, deve haver conformidade total de dados.

O mesmo se aplica à inteligência artificial.

Isso não significa, porém, que essas tecnologias não sejam utilizadas na área da saúde, muito pelo contrário. Há muitos indícios de que permitirão introduzir mudanças significativas nesta área. Tanto a inteligência artificial quanto o blockchain parecem marcar o caminho a ser percorrido para legitimar o funcionamento dos sistemas de saúde e, assim, garantir uma maior qualidade dos serviços. Porém, este processo ainda requer algum tempo.

Oportunidades e dificuldades

O conceito de inteligência artificial é hoje muito utilizado e, cada vez mais, devido a soluções como, por exemplo, os serviços de telemedicina (que ganhavam especial importância durante uma pandemia), também é identificada com o serviço de saúde.

No entanto, o termo nem sempre é entendido corretamente e muitas vezes é tratado como sinônimo de aprendizado de máquina, que é apenas um dos muitos componentes da IA. O aprendizado de máquina não fornece às máquinas instruções prontas, mas define padrões para grupos maiores de dados. Além disso, é de grande importância neste caso que os algoritmos criados estejam de acordo com o conhecimento atual, o que não é a tarefa mais fácil. Se o computador for "treinado" incorretamente e os dados de entrada não estiverem corretos, os resultados podem ser imprecisos ou distorcidos.

Inteligência artificial cria um potencial poderoso que pode revolucionar o serviço de saúde. No entanto, tudo está nas mãos de especialistas que projetam algoritmos.

Como já mencionado, a exatidão dos resultados depende de sua exatidão. Essa questão é ainda mais importante no caso da saúde - o preço de um protocolo errado é muito mais alto neste caso do que na esfera empresarial, porque a saúde e a segurança, e às vezes até a vida dos pacientes, estão em jogo.

Portanto, a implementação da IA ​​nos sistemas de saúde deve ser baseada na comunicação clara das expectativas aos cientistas responsáveis ​​pelos dados, sua pureza e transparência, e na escalabilidade.

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