Tendencias 2024 e Oportunidades Cloud e IA para o Setor de Saúde

Boa tarde a todos!

Esperamos que vocês continuem bem.

Já estamos iniciando o segundo mês do ano e estamos vendo no mercado a confirmação na prática de tendências de aplicação de tecnologia Cloud e Inteligência Artificial em diversos setores da economia incluindo o setor de Saúde.

Ontem mesmo fiquei bem impressionado ao ver o anúncio do InovaHC (Centro de inovação do Hospital das Clínicas de SP) comunicando a criação do “GENIAL”, seu laboratório de inteligência artificial generativa em parceria com a Amazon Web Services. O objetivo apresentado para esta parceria é “unir pesquisadores, empreendedores e equipes de assistência para explorar e implementar aplicações de saúde com IA generativa”.

E de novo focando em casos de uso práticos já foi anunciado que a primeira aplicação a ser desenvolvida será um Gerador Automatizado de Laudos (GAL), uma prova de conceito que terá como objetivo reduzir pela metade o tempo gasto para coletar e selecionar as informações importantes sobre o histórico do paciente, aplicando técnicas de sumarização para auxiliar o médico radiologista. Outra aplicação na jornada deve ser a elaboração de laudo para reduzir o esforço manual de preparação do laudo analítico, e outras certamente virão pela frente.

Podem ler mais sobre este anúncio em: https://www.mobiletime.com.br/noticias/30/01/2024/inovahc-inaugura-laboratorio-de-ia-generativa/

Este exemplo confirma uma das tendências identificadas para o Setor de Saúde que é a expansão e aprofundamento da aplicação de Inteligência Artificial em casos de uso empresariais, como o mostrado acima, seguindo a jornada de experimentação iniciada em 2023 por várias instituições no Brasil. Isto é também suportado por pesquisas de mercado como a realizada pela Anahp (Associação Nacional de Hospitais Privados) junto aos seus associados, trazendo informações sobre o uso da IA em hospitais brasileiros.

De acordo com a pesquisa anterior, “dos 45 hospitais respondentes, 55,1% dos entrevistados afirmam ter investido, nos últimos dois anos, em soluções que têm a IA como base para a entrega de valor de resolução dos problemas e 62,5% declaram que já utilizam a tecnologia de alguma forma em seus processos, entre eles a criação de chatbots de atendimento, ampliação da segurança da informação e apoio à decisão clínica, além de aperfeiçoamento nas análises de imagens médicas. A pesquisa revela ainda que 51% dos hospitais que investiram em IA obtiveram resultados práticos”. Se você tiver interesse no estudo completo pode acessá-lo aqui: https://www.anahp.com.br/publicacoes/ia-nos-hospitais-mapeamento-de-maturidade/

Neste cenário de transição de experimentação para aplicação empresarial, surge um questionamento muito válido da liderança das empresas sobre quais são os fatores críticos de sucesso de iniciativas de IA em escala empresarial.

Em linha com a abordagem que estamos aplicando em conjunto com nosso parceiro Amazon Web Services, vemos três fatores críticos de sucesso:

Democratizar: Estamos vendo no dia a dia que as inovações com IA estão acontecendo com muita velocidade. Para acompanhar esta dinâmica, é importante tornar as aplicações de IA e IA generativa fáceis e práticas para todos. Isso é conhecido como democratização e, para muitas empresas, é o primeiro passo para revelar o potencial dessas tecnologias avançadas para seus colaboradores. As empresas buscam maneiras diretas de descobrir e acessar modelos de base (FMs) de alto desempenho que entregam resultados excepcionais e são adequados a diferentes tarefas de negócios. O segundo passo se concentra na integração de FMs a aplicações sem a necessidade de gerenciar a complexidade da infraestrutura ou incorrer em custos significativos. O terceiro e último passo simplifica o processo de criação de aplicações diferenciadas no FM base usando os dados de cada empresa e, ao mesmo tempo, mantendo os dados protegidos.

Operacionalizar: Com o rápido crescimento da adoção da IA, equipes das empresas são desafiadas a criar mais casos de uso. Nesse cenário é muito comum a adoção de diversas ferramentas e processos para o desenvolvimento de AI e ML. Como resultado, equipes diferentes com perfis diferentes costumam usar ferramentas muito distintas e desconectadas, tornando a colaboração impraticável, se não impossível. Essa realidade complica o gerenciamento entre equipes de analistas de negócios, desenvolvedores e cientistas de dados e a coordenação com ferramentas e processos de software existentes. Nesses cenários comuns, aumentar ou diminuir a escala torna-se extremamente difícil. A boa notícia é que existe uma maneira comprovada, MLOps, de operacionalizar o desenvolvimento de aplicações de IA e ML através de ferramentas, infraestrutura e suporte de operações para escalar.

Ganhar confiança: Conforme pudemos ver nos pontos anteriores, existem processos e tecnologia já disponíveis para criar aplicações de IA/IA Generativa. Para desbloquear as oportunidades de efetiva utilização destas aplicações, em escala empresarial, é fundamental que as empresas ganhem a confiança de seus clientes, parceiros e partes interessadas em relação ao uso da IA/IA generativa. Para criar e manter essa confiança, as empresas precisam fazer investimentos e ponderar sobre IA responsável, segurança e privacidade.

IA Responsável: À medida que a IA generativa continua crescendo e se desenvolvendo, a adoção de princípios de IA responsável se tornará cada vez mais crucial para se ganhar confiança e equilibrar adoção rápida de inovações e riscos emergentes. IA responsável inclui um conjunto amplo de conceitos (equidade, explicabilidade, robustez, segurança e privacidade, transparência e, por fim, governança) e mitiga os riscos por meio do uso transparente de dados e modelos.

Segurança e privacidade: A privacidade e a segurança dos dados também são essenciais para escalar a IA generativa com responsabilidade. Quando for tomada a decisão de personalizar e ajustar um modelo, as empresas precisarão saber onde e como seus dados estão sendo utilizados. Elas precisam ter confiança de que seus dados e dos seus clientes estão protegidos e que sua propriedade intelectual não está sendo utilizada para treinar um modelo público. As empresas precisam que segurança, escalabilidade e privacidade sejam incorporadas desde o início para serem viáveis em suas aplicações empresariais.

Incluir estes três fatores críticos de sucesso na preparação e planejamento da sua jornada de adoção de Inteligência Artificial e Inteligência Artificial Generativa, alavancando tecnologia Cloud, é fundamental para realizar os benefícios esperados pela empresa de maneira sustentável.

Auxiliar nossos clientes a atingir o objetivo anterior, é o propósito da BBold Cloud e por isso convidamos vocês a ter uma conversa muito produtiva sobre como os serviços da parceria BBold Cloud e Amazon Web Services podem contribuir com sua empresa.