ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE: TRANSFORMING DIAGNOSIS, TREATMENT PERSONALIZATION AND HEALTHCARE MANAGEMENT
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/fa10202501072001
João Sérgio de Sousa Moura1, João Victor Venancio Braga2, Natan Oliveira fontes3, Gustavo Gonçalves Garcia4, Plínio Rocha Oliveira5, Victor Matheus Gonçalves Muniz de Farias6, Lucas Gabriel dos Santos Muniz7, Gustavo Araújo dos Santos8, Carolina Diniz Furtado9, Lanniel Carvalho Leite de Lavor10, Camila Marques Almendra11, João Pedro da Rocha Santos12, José Natan Moura Portela Leal13, Marcela Marques Barbosa14, Kobenan Stephane Jean Charles Kouman15
RESUMO
A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel crescente e transformador em diversos setores, e a medicina não é exceção. Nos últimos anos, a aplicação de algoritmos e tecnologias baseadas em IA tem trazido inovações significativas na forma como doenças são diagnosticadas, tratamentos são personalizados e cuidados médicos são gerenciados. Diante disso, o objetivo geral deste estudo é analisar as contribuições da Inteligência Artificial na medicina. A pesquisa é fundamentada em uma revisão abrangente da literatura existente, para a coleta dos dados, foi utilizada a base de dados PubMed e Scielo, a pesquisa foi conduzida com os termos “Inteligência Artificial”, “Diagnóstico”, “Medicina Personalizada”, aplicando o operador booleano “AND” para refinar os resultados. A partir da revisão bibliográfica realizada, conclui-se que a Inteligência Artificial tem se mostrado uma ferramenta poderosa na transformação da medicina, oferecendo avanços significativos no diagnóstico, personalização de tratamentos e na gestão de cuidados de saúde. A capacidade da IA em analisar grandes volumes de dados e realizar diagnósticos com precisão superior, bem como personalizar terapias de acordo com as características individuais dos pacientes, representa um marco na medicina moderna. No entanto, a implementação efetiva dessas tecnologias depende da superação de desafios como a qualidade dos dados, questões éticas relacionadas à privacidade e à responsabilidade, e a aceitação por parte dos profissionais de saúde. Apesar desses desafios, a adoção da IA na medicina promete otimizar a eficiência do sistema de saúde e melhorar os resultados clínicos a longo prazo. A evolução contínua das tecnologias de IA, aliada à educação dos profissionais e a regulamentações adequadas, permitirá que a medicina caminhe para um futuro mais preciso, acessível e personalizado. A integração cuidadosa da IA no cuidado ao paciente tem o potencial de não só transformar o campo da saúde, mas também de proporcionar uma abordagem mais centrada no paciente.
Palavras-chave: Inteligência Artificial. Diagnóstico. Medicina Personalizada.
1 INTRODUÇÃO
A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel crescente e transformador em diversos setores, e a medicina não é exceção. Nos últimos anos, a aplicação de algoritmos e tecnologias baseadas em IA tem trazido inovações significativas na forma como doenças são diagnosticadas, tratamentos são personalizados e cuidados médicos são gerenciados. A IA, ao utilizar grandes volumes de dados e aprender com padrões complexos, tem o potencial de aprimorar a precisão dos diagnósticos médicos, detectar condições em estágios iniciais e até prever o risco de doenças, o que pode revolucionar a prática clínica e melhorar os resultados de saúde. (LOBO, 2017).
Uma das áreas mais impactadas pela IA é o diagnóstico médico. Ferramentas baseadas em aprendizado de máquina, como redes neurais profundas e algoritmos de reconhecimento de padrões, estão sendo cada vez mais utilizadas para interpretar exames de imagem, como radiografias, tomografias e ressonâncias magnéticas. Essas tecnologias podem identificar características sutis e padrões que, muitas vezes, escapam ao olho humano, permitindo uma detecção mais precoce de doenças como câncer, doenças cardíacas e distúrbios neurológicos, resultando em tratamentos mais eficazes e, muitas vezes, salvando vidas. (SOARES et al, 2023).
Além do diagnóstico, a personalização do tratamento é outra área onde a IA tem mostrado grande potencial. Com o avanço da medicina de precisão, que leva em consideração as características individuais de cada paciente, como o perfil genético e histórico médico, a IA pode auxiliar médicos a escolher as terapias mais adequadas para cada caso. Ao analisar grandes quantidades de dados clínicos e laboratoriais, algoritmos de IA conseguem recomendar tratamentos que maximizam as chances de sucesso, minimizando efeitos colaterais e melhorando a qualidade de vida dos pacientes. (BRAGA et al, 2019).
Diante disso, o objetivo geral deste estudo é analisar as contribuições da Inteligência Artificial na medicina, com ênfase em seu impacto na transformação dos diagnósticos, na personalização do tratamento e na gestão de cuidados de saúde. Este artigo buscará explorar as principais tecnologias envolvidas, discutir os desafios enfrentados na implementação da IA no setor de saúde e apresentar as possíveis implicações futuras dessa tecnologia para o sistema de saúde global.
2 METODOLOGIA
A pesquisa adotou uma metodologia que combina análise, descrição e exploração, fundamentada em uma revisão abrangente da literatura existente. O objetivo principal desta revisão é compilar, sintetizar e analisar os achados de estudos anteriores sobre miomas uterinos. Esse método integra informações já publicadas, oferecendo uma visão crítica e estruturada do conhecimento disponível. A abordagem metodológica combina diversas estratégias e tipos de pesquisa, possibilitando a avaliação da qualidade e coerência das evidências e a integração dos resultados (BOTELHO, DE ALMEIDA CUNHA, MACEDO, 2011).
Para a coleta dos dados, foi utilizada a base de dados PubMed e Scielo. Diversos tipos de publicações foram considerados, incluindo artigos acadêmicos, estudos e periódicos relevantes. A pesquisa foi conduzida com os termos “Inteligência Artificial”, “Diagnóstico”, “Medicina Personalizada”, aplicando o operador booleano “AND” para refinar os resultados. As estratégias de busca adotadas foram: “Inteligência Artificial” AND “Diagnóstico” e “Inteligência Artificial” AND “Medicina Personalizada”.
Os critérios para inclusão dos artigos foram: publicações originais, revisões sistemáticas, revisões integrativas ou relatos de casos, desde que fossem acessíveis gratuitamente e publicadas entre 2017 e 2024. Não houve restrições quanto à localização geográfica ou ao idioma das publicações. Foram excluídos artigos não científicos, bem como textos incompletos, resumos, monografias, dissertações e teses.
A seleção dos estudos seguiu critérios rigorosos de inclusão e exclusão. Após a definição desses critérios, foram realizadas buscas detalhadas nas bases de dados utilizando os descritores e operadores booleanos estabelecidos. Os estudos selecionados formam a base para os resultados apresentados neste trabalho.
3 RESULTADOS E DISCUSSÕES
A revisão dos estudos sobre a aplicação de Inteligência Artificial (IA) na medicina destacou o impacto positivo na área de diagnóstico médico, especialmente no diagnóstico por imagens. Pesquisas revelaram que algoritmos baseados em aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais, são capazes de analisar exames médicos, como tomografias, radiografias e ressonâncias magnéticas, com alta precisão. Em condições como câncer de pele, IA tem mostrado ser capaz de identificar padrões complexos de forma mais rápida e precisa que profissionais humanos. Além disso, a IA também contribui para a detecção precoce de doenças, proporcionando um impacto significativo na sobrevida dos pacientes, pois permite diagnósticos em estágios iniciais, quando o tratamento é mais eficaz. (SANTOS et al, 2019).
Outro aspecto relevante da IA é sua contribuição para a personalização de tratamentos médicos, um campo crescente dentro da medicina de precisão. A IA facilita a análise de grandes volumes de dados clínicos, genéticos e comportamentais, o que possibilita a criação de tratamentos mais específicos para cada paciente. Estudos indicam que a personalização do tratamento para doenças como câncer, diabetes e doenças cardiovasculares, levando em conta o perfil genético e histórico médico de cada indivíduo, melhora a eficácia terapêutica e reduz os efeitos colaterais indesejados. Ao permitir ajustes individuais, a IA torna os tratamentos mais adaptados às necessidades dos pacientes, o que é fundamental para otimizar a terapia e reduzir falhas no tratamento. (LOBO, 2018).
A gestão de cuidados de saúde também se beneficiou da implementação de IA, especialmente no monitoramento contínuo dos pacientes. Ferramentas de IA podem analisar dados vitais em tempo real, como pressão arterial, batimentos cardíacos e níveis de glicose, permitindo a detecção precoce de anomalias e complicações. Isso resulta em intervenções mais rápidas, evitando agravamentos e hospitalizações. A análise preditiva, através da IA, também possibilita a antecipação de condições crônicas e a personalização do acompanhamento médico, oferecendo um controle mais eficaz e uma gestão mais eficiente dos recursos de saúde, o que é essencial para otimizar a qualidade dos cuidados e reduzir custos no longo prazo. (KALIDINDI et al, 2024).
Além disso, a IA tem se mostrado útil no apoio à decisão clínica. Muitos sistemas baseados em IA fornecem recomendações para os médicos, oferecendo diagnósticos preliminares e sugestões de tratamentos com base em grandes volumes de dados médicos, incluindo registros eletrônicos de saúde e estudos clínicos. Esse suporte tem sido especialmente valioso em contextos de alta complexidade, onde a tomada de decisões rápidas e precisas é essencial. A IA pode integrar informações de diversas fontes, como históricos médicos e dados científicos, fornecendo uma visão mais ampla e informada para os profissionais de saúde. Isso ajuda na escolha do melhor plano de tratamento, reduzindo o risco de erros e promovendo a segurança do paciente. (LIU et al, 2021).
Contudo, a implementação da IA na medicina enfrenta desafios importantes. Um dos principais obstáculos é a necessidade de grandes volumes de dados de alta qualidade para o treinamento dos algoritmos. A precisão dos modelos de IA depende da qualidade e da diversidade dos dados utilizados, o que pode ser um desafio, especialmente em regiões com acesso limitado a dados médicos consistentes. Além disso, a coleta e a padronização dos dados médicos, garantindo que sejam representativos e livres de viés, são questões que precisam ser cuidadosamente abordadas para evitar falhas nos diagnósticos e tratamentos. A falta de dados adequados pode comprometer a eficácia da IA e limitar seu impacto na medicina. (MAHMOUDI, MEHDIZADEH, 2022).
As preocupações éticas também surgem como um desafio relevante na utilização de IA na medicina. A privacidade dos dados dos pacientes é uma das questões mais discutidas. Muitos estudos enfatizam a necessidade de regulamentações rigorosas para garantir a proteção das informações pessoais. Além disso, a responsabilidade sobre as decisões tomadas por sistemas de IA também é um ponto controverso. Caso um erro aconteça em um diagnóstico ou tratamento sugerido por IA, é necessário definir claramente se a responsabilidade recai sobre o algoritmo, os desenvolvedores ou os médicos que o utilizam. Tais questões exigem um debate contínuo e a elaboração de diretrizes legais que promovam a segurança e a transparência no uso dessas tecnologias. (POP-JORDANOVA, 2024).
Outro desafio importante é a aceitação da IA por parte dos profissionais de saúde. Embora muitos reconheçam os benefícios dessa tecnologia, há certa resistência devido ao receio de que a IA substitua funções humanas ou aumente a carga tecnológica no atendimento. Entretanto, estudos indicam que a confiança dos médicos na IA tende a aumentar à medida que a tecnologia demonstra eficácia e estabilidade. A formação contínua dos profissionais de saúde sobre o uso dessas ferramentas é fundamental para superar as resistências iniciais. Profissionais bem treinados, que compreendem como a IA pode ser uma aliada, estão mais dispostos a adotar essas tecnologias de forma eficaz. (LIN et al, 2024).
Por fim, a revisão apontou que, apesar dos desafios, o potencial da IA para transformar a medicina é imenso. O uso de IA promete melhorar a precisão dos diagnósticos, personalizar tratamentos, otimizar a gestão de cuidados e promover uma tomada de decisão mais informada. No entanto, para que seu impacto seja plenamente realizado, será necessário resolver questões relacionadas à privacidade, qualidade dos dados e aceitação pelos profissionais de saúde. As regulamentações adequadas e a educação dos médicos sobre essas novas tecnologias também desempenham um papel fundamental no processo de integração da IA no sistema de saúde. À medida que essas barreiras forem superadas, a IA pode realmente revolucionar os cuidados de saúde e proporcionar uma medicina mais eficiente e acessível a todos. (VARGHESE, 2020).
4 CONCLUSÃO
A Inteligência Artificial tem se mostrado uma ferramenta poderosa na transformação da medicina, oferecendo avanços significativos no diagnóstico, personalização de tratamentos e na gestão de cuidados de saúde. A capacidade da IA em analisar grandes volumes de dados e realizar diagnósticos com precisão superior, bem como personalizar terapias de acordo com as características individuais dos pacientes, representa um marco na medicina moderna. No entanto, a implementação efetiva dessas tecnologias depende da superação de desafios como a qualidade dos dados, questões éticas relacionadas à privacidade e à responsabilidade, e a aceitação por parte dos profissionais de saúde.
Apesar desses desafios, a adoção da IA na medicina promete otimizar a eficiência do sistema de saúde e melhorar os resultados clínicos a longo prazo. A evolução contínua das tecnologias de IA, aliada à educação dos profissionais e a regulamentações adequadas, permitirá que a medicina caminhe para um futuro mais preciso, acessível e personalizado. A integração cuidadosa da IA no cuidado ao paciente tem o potencial de não só transformar o campo da saúde, mas também de proporcionar uma abordagem mais centrada no paciente, com tratamentos mais eficazes e melhores prognósticos.
REFERÊNCIAS
BOTELHO, Louise Lira Roedel; DE ALMEIDA CUNHA, Cristiano Castro; MACEDO, Marcelo. O método da revisão integrativa nos estudos organizacionais. Gestão e sociedade, v. 5, n. 11, p. 121-136, 2011.
BRAGA, Ana Vitória et al. Machine learning: o uso da inteligência artificial na medicina. Brazilian Journal of Development, v. 5, n. 9, p. 16407-16413, 2019.
KALIDINDI, Venkateswara Raju et al. Revolutionizing Medicine: Unleashing the Power of Real-World Data and AI in Advancing Clinical Trials. Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences, v. 60, p. e23980, 2024.
LIN, Anqi et al. Advancing generative AI in medicine: recommendations for standardized evaluation. International Journal of Surgery, p. 10.1097, 2024.
LIU, Peng-ran et al. Application of artificial intelligence in medicine: an overview. Current medical science, v. 41, n. 6, p. 1105-1115, 2021.
LOBO, Luiz Carlos. Inteligência artificial e medicina. Revista Brasileira de Educação Médica, v. 41, p. 185-193, 2017.
LOBO, Luiz Carlos. Inteligência artificial, o futuro da medicina ea educação médica. Revista Brasileira de Educação Médica, v. 42, n. 3, p. 3-8, 2018.
MAHMOUDI, Tahereh; MEHDIZADEH, Alireza. Artificial Intelligence in Medicine. Journal of Biomedical Physics and Engineering, v. 12, n. 6, p. 549-550, 2022.
POP-JORDANOVA, Nada. Opportunity to Use Artificial Intelligence in Medicine. Contributions/Prilozi (1857-9345), v. 45, n. 2, 2024.
SANTOS, Marcel Koenigkam et al. Artificial intelligence, machine learning, computer-aided diagnosis, and radiomics: advances in imaging towards to precision medicine. Radiologia brasileira, v. 52, n. 06, p. 387-396, 2019.
SOARES, Romerio Alves et al. O uso da inteligência artificial na medicina: aplicações e benefícios. Research, Society and Development, v. 12, n. 4, p. e5012440856-e5012440856, 2023.
VARGHESE, Julian. Artificial intelligence in medicine: chances and challenges for wide clinical adoption. Visceral medicine, v. 36, n. 6, p. 443-449, 2020.