O que é Medicina Personalizada?
Dor? Dipirona. Infecção na garganta? Benzetacil. Nas costas? Voltaren. Na barriga? Buscopan. Se não deu para entender, então passa para o próximo plantão e pede alguns exames.
De certo modo, a maioria de nós já fomos, da maneira mais genérica possível, diagnosticados e tratados com remediações que talvez não fizessem tanto sentido, mas foi o que deu para fazer com as informações disponíveis no momento. O que faltou foi justamente precisão e é isso o que a Medicina Personalizada, ou de precisão, trata. A personalização e correta granularização do paciente em categorias que o diferencia de maneira adequada, evitando que diagnósticos simples e abrangentes forneçam resultados ruins.
E onde a IA Generativa entra?
Não é de hoje que existem eternas e excessivas promessas de upgrade de processos com a Inteligência Artificial. Aliás, dizer que as máquinas vão nos substituir já é assunto desde o final do século XVIII com movimentos ludistas e a Revolução Industrial.
Na medicina, já ouvimos falar que a máquina nunca poderá substituir o olhar espirituoso e detalhista de um médico experiente. Claro, algumas nuances são adquiridas depois de uma vida trabalhando na área e é difícil acreditar que alguns algoritmos pudessem replicar isso, mas vemos desde janeiro de 2023, com a popularização do ChatGPT, que ainda há um abismo assombroso de oportunidades que a IA pode nos ajudar a entender. Sendo assim, dessa nova área da IA que chamamos de IA Generativa, temos ferramentas que agoram geram informações em forma de texto e imagens, aumentando a produtividade de todos os setores e, na medicina, fornecendo capacidades de análise histórica dos pacientes em tempo real.
GenAI em Medicina
A IA generativa encontra aplicações em vários domínios da saúde, incluindo descoberta de medicamentos, análise de imagens médicas, análise preditiva e genômica. Ela ajuda na geração de dados que podem ser usados para melhorar os resultados dos pacientes e agilizar os fluxos de trabalho de saúde. Além disso, a Gen AI na medicina não está só sendo ponderada, como também já é utilizada!
Um assistente de voz do Vanderbilt University Medical Center já fornece aos cuidadores informações básicas do paciente por meio de texto em uma tela. Sistemas do Google Health que fornece aos médicos acesso aos registros dos pacientes sem alternar entre plataformas está sendo aplicado em ambientes reais e algoritmos generativos de IA já geraram imagens sintéticas que se assemelham aos dados do paciente, o que pode ajudar a treinar e validar modelos de aprendizado de máquina.
GenAI em Medicina Personalizada
A GenAI acelera o processo de descoberta de novos medicamentos usando modelos como as redes generativas adversárias (GANs). Com elas é possível gerar estruturas químicas novas e otimizadas que poderiam ser potenciais candidatas a medicamentos. Essa tecnologia pode prever a eficácia e os efeitos colaterais de compostos antes mesmo de serem sintetizados no laboratório, reduzindo o tempo e o custo associados ao desenvolvimento de novos medicamentos.
Também fica possibilitado a analise tem tempo real de grandes volumes de dados médicos, como imagens de ressonância magnética, tomografias e dados genômicos, para identificar padrões sutis que podem não ser perceptíveis para os humanos. Esses modelos podem ajudar a diagnosticar doenças de forma mais rápida e precisa, personalizando o diagnóstico com base nas características únicas de cada paciente, o que é essencial para condições complexas como câncer e doenças neurodegenerativas.
Por último, com a capacidade de integrar e analisar informações de diversas fontes, como genômicas, proteômicas e ambientais, a GenAI pode ajudar a desenvolver terapias altamente personalizadas. Por exemplo, pode-se usar a IA para prever como um paciente específico responderá a determinados tratamentos, permitindo uma abordagem mais personalizada e com maior chance de sucesso.
Como desenvolver e aplicar isso na vida real?
Que a nuvem veio para democratizar o acesso à tecnologia, nós já sabemos, mas é interessante ver como a AWS, ou Amazon Web Services, fornece ferramentas prontas e bem formatadas ao mundo da saúde, principalmente quando falamos de Inteligência Artificial.
A AWS oferece o Amazon SageMaker, uma plataforma que permite aos desenvolvedores e cientistas de dados criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning. O SageMaker basicamente é um circuito de serviços de servidores e monitoramento que simplifica o trabalho com grandes conjuntos de dados e modelos complexos, fornecendo ferramentas para todo o ciclo de vida do machine learning, desde a preparação de dados até o ajuste automático de hiperparâmetros e a implementação em produção.
Claro, podemos usar esse tipo de serviço quando queremos desenvolver nosso próprio modelo de Gen AI, porém a AWS lançou no começo de 2024 modelos já treinados através do AWS Bedrock, que é sua oferta de modelos generativos para consumo sob-demanda. Ele é uma solução lançada justamente para simplificar a construção, treinamento e implantação de modelos de ML generativos. Esta ferramenta é particularmente valiosa no contexto de setores altamente regulamentados como a saúde e finanças, onde a confidencialidade e a segurança dos dados são cruciais. No setor de saúde, o AWS Bedrock pode ser usado para treinar modelos para prever resultados de pacientes, otimizar tratamentos e operar análises preditivas sem comprometer a privacidade dos dados dos pacientes, já que há a garantia da criptografia homomórfica, que garante a privacidade dos dados durante treinamentos e inferências.
Futuro da GenAI em Medicina Personalizada
O futuro da Inteligência Artificial Generativa na medicina personalizada promete transformações profundas e extensivas em diversos aspectos do cuidado com a saúde. Não adianta sermos ludistas modernos avessos às transformações digitais em nosso dia-a-dia. À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que a GenAI desempenhe um papel cada vez mais central em várias áreas, impulsionando inovações e melhorando a eficácia dos tratamentos médicos.
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