Tendemos a pensar que inovação é sobre criar algo novo. Porém, na maioria das vezes, grandes avanços ocorrem quando pontos existentes são conectados. Por exemplo, a penicilina foi apresentada em 1928, quando Alexander Fleming voltou de férias e descobriu que um mofo havia contaminado algumas de suas culturas bacterianas, impedindo o crescimento normal das bactérias. Foi somente uma década depois, no entanto, que o antibiótico ganhou força, quando Howard Florey se deparou com um artigo de Fleming sobre o mofo de penicillium em um periódico médico. Ele começou a trabalhar no desenvolvimento da penicilina com seu colega, Ernst Chain, e o primeiro paciente humano foi exitosamente tratado com o medicamento em 1942.[i] Tratou-se de uma série de conexões de pontos que levaram a um dos mais importantes avanços médicos do nosso tempo.
Isso não é diferente do processo em que a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) são empregados para conectar “pontos de dados” e gerar novos insights. A questão é: para efetivamente desvendar relações entre diferentes domínios de conhecimento, essas tecnologias demandam acesso a grandes e diversos conjuntos de dados. Isso pode ser um desafio em indústrias como a de saúde e a farmacêutica, em que os dados são coletados e armazenados em diferentes lugares e considerados altamente confidenciais. Ao fazer uso de uma arquitetura de dados interconectada e distribuída geograficamente, no entanto, os participantes de ecossistemas digitais de saúde, como provedores, seguradoras, governos, pesquisadores e outros, podem compartilhar informações de pacientes com segurança e conformidade.
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Tecnologias como IA e computação em cloud não só permitem novas conexões entre áreas do conhecimento, mas também entre entidades físicas e eventos, como um médico realizando uma cirurgia remotamente ou um dispositivo médico detectando um evento que requer cuidado intensivo e alertando enfermeiras e médicos de plantão. Uma pesquisa recente da Optum com 500 líderes do setor de saúde dos EUA descobriu que 62% dos entrevistados têm uma estratégia de IA em vigor, quase o dobro do ano anterior.[ii] Há uma série de áreas em que a IA já está ajudando a promover resultados positivos. Por exemplo:[iii]
- A Alibaba treinou um modelo de IA para detectar o coronavírus em segundos, com 96% de precisão.
- Desenvolvido em apenas 12 meses, um medicamento produzido por meio da IA para tratar transtorno obsessivo-compulsivo (TOC) entrará em teste clínico humano pela primeira vez.
- Pesquisadores do MIT descobriram um novo antibiótico capaz de matar 35 bactérias resistentes a medicamentos por meio de um algoritmo de aprendizagem profunda.
- A FDA liberou a plataforma de IA da GE Healthcare para exames de raio-X, o que pode ajudar os radiologistas a priorizarem casos envolvendo pulmões colapsados.
Suki IA é um assistente digital habilitado por voz para médicos que registra notas ditadas pela equipe médica durante uma consulta de paciente e, em seguida, preenche automaticamente o prontuário eletrônico do paciente (PEP) com base nessas informações, acelerando consideravelmente a transcrição médica.
A crescente adoção da IA pelas indústrias de saúde e farmacêutica continuará a alimentar inovações como essas, mas o acesso aos dados é fundamental para o seu sucesso.
O acesso a dados padrão é um desafio crítico
A IA será tão boa quanto os dados com os quais você a alimenta. E esse é um desafio crítico para a indústria de saúde. Embora os PEPs, as revistas médicas e outras fontes de dados digitais existam há algum tempo, historicamente, têm sido armazenados em infraestruturas de TI centralizadas. E grande parte dos dados críticos dos pacientes tem sido aprisionada em diferentes sistemas pagos e provedores em vários estados e formatos. Os avanços futuros dependerão do compartilhamento dos dados, com segurança e conformidade, entre pacientes, dispositivos, provedores de serviços de saúde, seguradoras, governos, pesquisadores e outros. Isso requer um ecossistema interconectado e distribuído geograficamente que possa acelerar a colaboração e a troca segura de dados entre os participantes do ecossistema de saúde digital. O Global Interconnection Index (GXI) Volume 3, um estudo publicado pela Equinix, descreve cinco passos simples que os participantes podem tomar para estarem prontos para o digital:
- Otimização de rede:Encurtar a distância entre usuários e serviços, criando uma rede de fornecimento digital de polos interconectados na digital edge entre provedores, pagadores, empresas de pesquisa/farmacêuticas e governos.
- Multicloud híbrida: Localmente e diretamente interconectar clouds e parceiros e segmentar o tráfego de rede nos polos para melhor performance e baixa latência.
- Segurança distribuída: Implantar e conectar controles de segurança e contramedidas nos polos para transparência e controle em tempo real em todo o cenário digital. Aproveitar a interconexão privada para evitar riscos de segurança inerentes à internet pública.
- Dados distribuídos: Colocar análises, data lakes e controles de dados nos polos para integrar canais de dados, gerenciar grandes volumes de dados e gerar insights. Aproveitar os modelos de dados padronizados de saúde e ciências biológicas com base na arquitetura existente de aliança de saúde para permanecer em conformidade.
- Troca de aplicações: Participar de ecossistemas de saúde digitais interconectados para colher, processar e trocar dados de pacientes e outros dados médicos, gerar insights oportunos e expandir a cadeia de valor com parceiros e dados para resultados e experiências superiores.
À medida que a troca segura de dados de saúde se torna realidade, abre caminho para avanços médicos que, agora, só podemos imaginar. Como um colega meu afirmou recentemente: “a cura para o câncer já existe – só precisamos encontrá-la”.
Saiba mais sobre como companhias de saúde e farmacêuticas estão aproveitando a interconexão para impulsionar melhores resultados para os pacientes.
[i]PBS News Hour, The real story behind penicillin, Set., 2013; US National Library of Medicine National Institutes of Health, The Discovery of Penicillin—New Insights After More Than 75 Years of Clinical Use, Emerging Infectious Diseases vol. 23,5, 849–853. doi:10.3201/eid2305.161556, Maio, 2017.
[ii]Optum, Artificial Intelligence Adoption and Investments Growing Rapidly Among Health Industry Leaders, Out,. 2019.
[iii]The Next Web, Alibaba’s new AI system can detect coronavirus in seconds with 96% accuracy, Mar., 2020; Drug Target Review, Discovering and designing drugs with artificial intelligence, Mar., 2020; Financial Times, AI discovers antibiotics to treat drug-resistant diseases, Fev., 2020; Healthcare IT News, FDA clears GE Healthcare’s AI platform for X-ray scans, Set., 2019; Forbes, This AI Software Company Just Raised $20 Million To Help Prevent Physician Burnout, Mar., 2020.