Seu médico está fornecendo o tratamento certo? Esta ferramenta de IA de saúde pode ajudar

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Como um profissional médico fica ciente dos procedimentos e tratamentos corretos para as doenças dos pacientes no mundo moderno? Embora muitas vezes dependam da experiência, há outra maneira que pode ter consequências que salvam vidas. O truque é que depende muito do poder da inteligência artificial (IA).

A startup médica H1, com sede em Nova York, lançou hoje uma nova atualização para sua plataforma HCP Universe para injetar uma dose de IA de saúde na inteligência médica. A plataforma HCP Universe é atualmente usada por equipes de assuntos médicos em empresas de ciências da vida, que garantem que os médicos estejam cientes e usem a ciência e a medicina mais recentes.

Com o HCP Universe, as equipes de assuntos médicos podem direcionar os médicos certos e educá-los sobre os tratamentos médicos mais recentes e importantes e quais pacientes devem receber esse tratamento.

“Nossa missão para este produto é garantir que o medicamento mais recente seja usado nos pacientes certos, para que os pacientes recebam o tratamento certo”, disse Ariel Katz, cofundador e CEO da H1, à VentureBeat.

Usando IA de saúde para melhorar a adoção de novos tratamentos

Para H1, o uso da IA ​​de saúde tem tudo a ver com fornecer a inteligência para ajudar as pessoas de assuntos médicos a encontrar os médicos certos – de forma proativa.

“O que fizemos no passado foi fornecer uma plataforma para os usuários procurarem e encontrarem médicos para um campo ou tratamento específico, mas isso não é a coisa certa a fazer”, explicou Katz.

Em vez disso, identificar e alcançar os médicos certos em um determinado campo da medicina é fundamental. Katz disse que a plataforma atualizada do HCP Universe possui recursos baseados em IA para destacar e ajudar a impulsionar o uso de medicamentos baseados em evidências em todo o mundo.

A parte mais difícil de tornar os dados acionáveis ​​para assuntos médicos, explicou Katz, foi relacionar os dados e colocá-los nas taxonomias corretas. Por exemplo, se um usuário pesquisa por “obesidade”, há vários médicos que podem estar envolvidos, incluindo endocrinologistas, nutricionistas ou mesmo psiquiatras.

“Se um paciente procura por obesidade, eles não querem apenas encontrar um médico especializado em dietas, eles querem encontrar um que seja relacionado às necessidades dessa pessoa”, disse Katz. “Então, está relacionando os dados e, em seguida, as bibliotecas de aprendizado de máquina aprendem com o comportamento do usuário para impulsionar a relevância.”

Por que um banco de dados gráfico não foi suficiente

A ideia de conectar relacionamentos é um conceito comum em bancos de dados de grafos. De fato, a plataforma HCP Universe é construída com um banco de dados gráfico. Mas por si só, Katz disse que sua empresa descobriu que isso não é preciso o suficiente quando se trata de importantes decisões de tratamento de saúde.

“Se um mecanismo de recomendação tiver 80% de precisão para um restaurante onde você quer apenas um bagel, provavelmente ficará feliz”, disse Katz. “Se é 80% preciso e você está tentando encontrar um médico e deveria ter sido diagnosticado com câncer, não está tudo bem.”

Com as bibliotecas de aprendizado de máquina, o H1 pode aprender com os dados e correlacionar relacionamentos complexos que o banco de dados gráfico não identifica por conta própria. A H1 usa ferramentas de aprendizado de máquina da AWS, incluindo o Sagemaker, para ajudar a impulsionar seus esforços de IA na área de saúde, disse Katz.

Quando o H1 foi lançado, Katz observou que o maior problema que precisava resolver era agregar e coletar fontes de informações sobre profissionais médicos.

“Começamos resolvendo um problema de dados primeiro e garantindo que todas as informações sejam precisas, confiáveis ​​e confiáveis”, disse Katz. “A próxima geração, que é o que estamos lançando, é como você realmente a torna inteligente e transforma esses dados em insights?”

Olhando para o futuro, a H1 treinará sua IA para fornecer pontuações de qualidade clínica para profissionais médicos. Por exemplo, se um usuário deseja identificar o melhor profissional médico para tratar o câncer de bexiga, o sistema ajudará a identificar o melhor médico com base em vários fatores, incluindo pesquisas de pacientes e taxas de readmissão hospitalar, entre outros fatores pertinentes.

“Esta informação, sobre quem é o melhor médico e o que é o melhor hospital, mudará a experiência de muitas pessoas que estão envolvidas com o ecossistema de saúde”, disse Katz.

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Fonte: venturebeat.com

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