Saúde digital e os benefícios da aprendizagem modal

O processamento e a integração de informações de diferentes modalidades

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8:29 am - 18 de outubro de 2023
saúde digital

Conversando com um CEO de uma Startup de Saúde aqui de Manaus, onde falamos sobre os projetos que envolvam a saúde digital, chegamos ao tema “Cirurgia robótica com a uitlização de IA” , o mesmo demonstrou alguns avanços junto a aprendizagem multimodal, onde vem  desempenhando um papel fundamental no avanço da cirurgia robótica, por exemplo, proporcionando aos cirurgiões ferramentas mais precisas e aprimoradas para realizar procedimentos complexos.

Como sabemos, a saúde digital se refere ao uso das tecnologias da informação e comunicação no setor da saúde, seja ela pública ou privada , através do uso de recursos inovadores que ajudem em uma gestão mais eficiente e um diagnóstico mais aprimorado, e que possa impactar no cuidado dos pacientes de forma positiva.

Essas inovações que inclui a comunicação médico-paciente quanto na pesquisa ou gestão hospitalar, entre outros, vem sendo aprimorada cada vez mais com a utilização da Inteligência Artificial, onde neste artigo falaremos sobre a  aprendizagem multimodal, que no contexto da aprendizagem automática, é uma aprendizagem profunda a partir de uma combinação de várias modalidades de dados, muitas vezes decorrentes de aplicações do mundo real.

Um exemplo de dados multimodais são dados que combinam texto com dados de imagem que consistem em intensidades de pixel e tags de anotação. Como essas modalidades têm propriedades estatísticas fundamentalmente diferentes, combiná-las não é trivial, razão pela qual estratégias e algoritmos de modelagem especializados são necessários.

No campo da cirurgia robótica, os  sistemas são projetados para oferecer movimentos extremamente precisos e estáveis, permitindo aos cirurgiões realizar procedimentos com uma precisão muito maior do que seria possível com as mãos humanas, dessa forma podemos obter uma melhor precisão através da utilização da tecnologia, sem contar com o uso de câmera de alta definição e os sistemas de visualização tridimensional fornecem aos cirurgiões uma visão ampliada e detalhada do campo cirúrgico, o que facilita a identificação de estruturas anatômicas e a execução de procedimentos complexos.

Outros benefícios na saúde digital

  • Estabilização de tremores:
    • A tecnologia robótica pode compensar os pequenos tremores naturais das mãos humanas, o que é particularmente crucial em procedimentos delicados que exigem precisão extrema.
  • Feedback tátil:
    • Alguns sistemas de cirurgia robótica fornecem feedback tátil ao cirurgião, permitindo que eles sintam a resistência dos tecidos e as forças aplicadas durante o procedimento.
  • Procedimentos minimamente invasivos:
    • A cirurgia robótica é frequentemente usada em procedimentos minimamente invasivos, nos quais pequenas incisões são feitas, resultando em menor dor, tempo de recuperação mais rápido e menor chance de complicações pós-operatórias.
  • Telecirurgia:
    • A tecnologia robótica pode permitir a realização de cirurgias a distância, com o cirurgião controlando os braços robóticos de um local remoto. Isso é particularmente valioso em situações de emergência ou em áreas onde o acesso a cirurgiões especializados é limitado.
  • Treinamento avançado:
    • Os sistemas de cirurgia robótica podem ser usados para treinar cirurgiões em técnicas complexas em um ambiente virtual, proporcionando uma plataforma segura para o desenvolvimento de habilidades.
  • Redução de complicações e tempo de internação:
    • Devido à precisão e menos trauma aos tecidos circundantes, os procedimentos cirúrgicos robóticos podem resultar em menor perda de sangue, menor tempo de internação e recuperação mais rápida para o paciente.
  • Inovação contínua:
    • A tecnologia robótica na cirurgia está em constante evolução, com melhorias e inovações regulares que continuam a expandir as capacidades e os benefícios dos procedimentos cirúrgicos.

Além disso, existe a  possibilidade de sua utilização em projetos com  diversidade de redes biológicas grandes, complexas e heterogéneas recolhidas de várias fontes, novos conhecimentos biológicos e médicos podem ser obtidos através da síntese destes dados e da análise das relações entre eles.

Representar esta vasta diversidade de dados biológicos pode ser um desafio, tanto porque existe uma grande quantidade de dados como porque os dados podem conter muitos tipos de relações entre vários tipos de entidades biológicas que são representadas de forma diferente em cada base de dados. Na ciência de redes, as redes multimodais são um formalismo para construir, representar e modelar relações heterogêneas entre entidades biológicas integradas a partir de muitos bancos de dados. Essas redes têm uma ampla gama de aplicações e oferecem benefícios significativos em várias áreas da biologia e da medicina.

Dessa forma, podemos destacar pelo duas oportunidades no sentido de apoio em soluções para os problemas relacionados a saúde, como :

  • Identificação de alvos terapêuticos: a análise de redes pode revelar genes ou proteínas-chave que estão envolvidos em doenças, fornecendo alvos para o desenvolvimento de tratamentos.
  • Estratificação de pacientes: por meio da análise de redes, é possível identificar subgrupos de pacientes com características moleculares semelhantes, o que pode ser crucial para a personalização de tratamentos.
  • Triagem de compostos e drogas: por meio da análise de redes, é possível identificar compostos ou drogas que tenham o potencial de interagir com alvos específicos em uma rede biológica.
  • Desenvolvimento de terapias direcionadas: permite o desenvolvimento de terapias direcionadas que visam componentes específicos de uma rede, minimizando efeitos colaterais.

Caros, é importante sempre destacar que com a crescente capacidade de integrar e interpretar dados de diferentes fontes, questões de ética e privacidade podem se tornar ainda mais críticas. É importante desenvolver políticas e regulamentações adequadas para garantir o uso responsável dessas tecnologias.

Até a próxima!

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