Essas ferramentas auxiliam na aceleração do processo diagnóstico, fornecendo suporte aos profissionais médicos e de saúde, o que consequentemente melhora significativamente as perspectivas de tratamento e qualidade de vida dos pacientes, ao mesmo tempo em que reduz os custos.
O avanço rápido das tecnologias baseadas em IA e aprendizado de máquina está transformando o sistema de saúde globalmente, especialmente no diagnóstico de doenças raras. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), existem cerca de sete mil tipos de doenças consideradas raras, afetando aproximadamente 300 milhões de pessoas em todo o mundo, incluindo 13 milhões somente no Brasil.
Com o suporte da Inteligência Artificial e algoritmos preditivos, tem sido possível analisar grandes volumes de dados em curtos períodos de tempo e, com base nessas informações, estimar ou até mesmo prever riscos à saúde. Grande parte das mortes ou agravamentos do estado de saúde desses pacientes ocorre devido a atrasos no diagnóstico, resultados imprecisos ou falta de diagnóstico.
Portanto, essas ferramentas contribuem para acelerar o processo de diagnóstico, oferecendo suporte aos médicos e profissionais de saúde, o que, por sua vez, melhora significativamente as perspectivas de tratamento e qualidade de vida dos pacientes, além de reduzir os custos.
Pesquisas recentes, como um estudo publicado na revista Nature Medicine, destacam como os algoritmos de IA podem identificar padrões sutis em dados médicos, resultando em diagnósticos mais rápidos e precisos de doenças raras.
Um exemplo prático é o uso de Inteligência Artificial na análise de relatórios e imagens médicas, nos quais os algoritmos conseguem analisar com precisão e rapidez, ultrapassando a capacidade humana, identificando anomalias que podem indicar uma doença rara. Essa capacidade de detecção precoce é crucial para iniciar o tratamento do paciente antes que sua condição de saúde se agrave.
Outro exemplo é o uso de IA para analisar grandes conjuntos de dados genéticos, nos quais os algoritmos podem identificar padrões complexos, oferecendo aos cientistas uma compreensão mais profunda das causas da doença. Isso não apenas auxilia no diagnóstico, mas também no desenvolvimento de novos tratamentos.
Segundo o relatório da Artificial Intelligence Index, nos últimos cinco anos, o setor privado investiu globalmente US$ 28,9 bilhões (aproximadamente R$ 144 bilhões) em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde. No Brasil, universidades como a Universidade de São Paulo (USP), Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) estão entre as que mais se dedicam a esse campo de pesquisa.
Além do suporte ao diagnóstico, dados da consultoria Accenture no mercado de saúde dos Estados Unidos projetam que a inteligência artificial pode gerar uma economia de US$ 150 bilhões (R$ 750 bilhões) por ano até 2026, através da redução da variabilidade nas cirurgias, automação de processos administrativos e diminuição de fraudes e incidentes de segurança.
Embora o potencial da inteligência artificial seja inegável, ainda existem desafios significativos relacionados à infraestrutura e regulação em todo o mundo. Isso destaca a importância de investimentos e políticas que promovam a integração da tecnologia na saúde, garantindo acesso equitativo a diagnósticos precisos e tratamentos eficazes para todos os pacientes, independentemente de sua localização geográfica.
A colaboração entre profissionais de saúde, pesquisadores, especialistas em tecnologia e órgãos reguladores é fundamental para garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e implementados de maneira responsável e ética. Questões como privacidade dos dados médicos dos pacientes devem ser abordadas com base na Lei Geral de Proteção de Dados, garantindo a confidencialidade e segurança das informações.
Em resumo, a convergência entre saúde e tecnologia tem um enorme potencial para revolucionar o diagnóstico e tratamento de doenças raras. Portanto, é essencial promover a colaboração entre profissionais da saúde e especialistas em tecnologia para criar um futuro onde a IA seja uma ferramenta indispensável no enfrentamento das doenças raras, garantindo acessibilidade e equidade para todos.
