A crescente aplicação da inteligência artificial (IA) está revolucionando a forma como monitoramos e garantimos a segurança de pacientes na área da saúde.
A revista Pesquisa FAPESP divulgou um relatório da Universidade Stanford que apontou um investimento global de US$ 11,3 bilhões em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde, isso apenas em 2021.
Esse número expressivo mostra como o setor tem se desenvolvido nos últimos anos.
O avanço reflete não apenas um investimento financeiro substancial, mas também a crescente demanda por profissionais altamente qualificados.
Ou seja, as empresas de tecnologia necessitam de colaboradores capazes de desenvolver e implementar plataformas de monitoramento e segurança baseadas em IA.
Nesse contexto, exploraremos as implicações dessa evolução no setor, abordando as principais maneiras como a IA atua no monitoramento e segurança de pacientes.
Falaremos ainda sobre os principais softwares para desenvolver soluções do segmento. Veja a seguir!
Formas como a inteligência artificial atua no monitoramento e segurança de pacientes
A inteligência artificial atua em várias frentes da medicina para aprimorar o monitoramento e a segurança dos pacientes. Observe algumas possibilidades!
Sensores de sinais vitais e dispositivos portáteis
A IA é empregada na análise e interpretação de dados provenientes de sensores de sinais vitais, como frequência cardíaca, pressão arterial e temperatura corporal, presentes em dispositivos portáteis como smartwatches e pulseiras inteligentes.
Por meio da análise contínua desses dados, a IA pode identificar padrões anormais e alertar profissionais de saúde ou familiares sobre possíveis problemas de saúde, permitindo intervenções precoces.
Monitoramento remoto e alertas personalizados
Com a IA, é possível criar sistemas de monitoramento remoto que analisam constantemente os dados de pacientes em tempo real.
Algoritmos de Machine Learning podem detectar alterações significativas nos sinais vitais, enviando alertas personalizados para médicos ou equipes de saúde.
Isso possibilita uma resposta rápida a eventos críticos, como um início de infarto.
Sensores de pressão para prevenção de úlceras de pressão
A IA é utilizada em conjunto com sensores de pressão colocados sob pacientes acamados para prevenir úlceras de pressão.
Os sensores monitoram continuamente os pontos de pressão e utilizam algoritmos para ajustar automaticamente a posição do paciente.
De tal forma, reduz-se significativamente o risco de desenvolvimento de lesões cutâneas.
Visão computacional para detecção de quedas
A visão computacional, um subcampo da IA, é aplicada na detecção de quedas de pacientes.
Câmeras e sensores instalados em ambientes de cuidados de saúde podem identificar padrões de movimento e postura.
Tais dispositivos comunicam imediatamente a equipe médica quando uma queda ocorre, possibilitando assistência imediata.
Análise de dados para diagnóstico e tratamento
Destacamos ainda que a IA analisa grandes volumes de dados clínicos e históricos de pacientes para auxiliar no diagnóstico e tratamento.
Os algoritmos podem comparar os dados do paciente com bancos de dados médicos, identificando padrões que podem ser indicativos de condições específicas.
Isso auxilia os profissionais de saúde a tomar decisões mais informadas e personalizadas.
MATLAB e Simulink como atores do desenvolvimento de dispositivos de monitoramento de pacientes
O MATLAB e o Simulink desempenham um papel fundamental no avanço do desenvolvimento de dispositivos de monitoramento de pacientes habilitados para IA.
A abordagem Model-Based Design oferecida por essas ferramentas proporciona uma maneira eficiente e controlada de projetar dispositivos médicos com funcionalidades de IA.
O MATLAB permite o desenvolvimento de modelos de IA que utilizam técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning para analisar diferentes tipos de dados médicos. Isso inclui sinais biomédicos, imagens médicas e informações de saúde.
O Simulink, por sua vez, oferece uma plataforma de modelagem e simulação que permite a integração harmoniosa de modelos de Machine Learning e Deep Learning com dispositivos médicos.
Com a capacidade de gerar automaticamente código a partir dos modelos desenvolvidos, o Simulink auxilia na verificação de requisitos e na criação de testes automatizados.
Tal recurso garante que os dispositivos atendam aos padrões de certificação e regulamentos da indústria médica.
Pode-se dizer, portanto, que a combinação do MATLAB e do Simulink oferece uma abordagem robusta e integrada para o desenvolvimento de dispositivos de inteligência artificial para medicina.
Continue se informando! Leia nosso conteúdo que fala como usar o MATLAB para inteligência artificial!
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