A inteligência artificial avança no terreno da medicina. A ABI Research estimou que a tecnologia poderia economizar US$ 52 bilhões em assistência médica até 2021. As tecnologias também ocupam cinco das oito tendências previstas pela Frost & Sulivan para revolucionar o setor.
A sexta tendência é que “a saúde será dominante na vertical nas aplicações de voz”. O desenvolvimento da tecnologia de voz adaptada à área médica pode ser avaliado em até US$ 20 bilhões anualmente, estima Deena Zaidi, contribuinte de sites financeiros como TheStreet, Buscando Alpha, Truthout, Economy Watch e icrunchdata.
Os assistentes de voz se tornaram acréscimos comuns a algumas das tecnologias usadas com mais frequência hoje em dia. Muitas pessoas estão familiarizadas com assistentes de voz Siri, Alexa ou Cortana da Apple, Amazon e Microsoft, respectivamente. No entanto, esses programas, como existem atualmente em nossos dispositivos pessoais, não são ótimos ajustes para o cenário médico.
Assistentes de voz têm dois grandes grupos de usuários potenciais na área da saúde: médicos e pacientes. Os médicos geralmente utilizam programas para fazer anotações de pacientes, processar dados e acessar registros. A organização dos dados é um componente importante na economia de tempo e os assistentes de voz podem ser a solução.
No lado do paciente, como uma alternativa mais barata às visitas no consultório, os assistentes virtuais com alimentação artificial podem oferecer atendimento 24 horas a uma ampla variedade de pacientes que podem precisar de assistência sob demanda.
O uso de IA na saúde não se limita aos assistentes de voz. Outras aplicações promissoras incluem gerenciamento de doenças, coleta e organização de dados e redução de custos. Talvez o uso mais rápido e divulgado da IA nos cuidados de saúde seja seu potencial para detectar, diagnosticar e tratar doenças.
Equipes de pesquisa em todo o mundo estão desenvolvendo algoritmos para identificar e alertar células malignas muito antes que os olhos humanos de um médico possam fazer o diagnóstico. Esses algoritmos são alimentados por um subconjunto de AI chamado deep learning, que permite ao programa aprender com padrões e diagnósticos anteriores.
Apesar de todos esses avanços empolgantes, a IA não é a cura milagrosa para todos os problemas da área da saúde. Como acontece com qualquer inovação, ela apresenta uma série de problemas que precisam ser resolvidos antes que a integração total seja possível. Alguns desses problemas são o custo da implementação, a falta de regulamentações e falhas e falhas tecnológicas.
- Informações do Voicebot.ai
