IA na medicina representa mudança de paradigma no modo como a assistência médica é prestada, analisada e aprimorada, em que escopo, aplicações e implicações IA da tecnologia está revolucionando a atividade médica, lidando com as ciências de algoritmos complexos e técnicas de aprendizado de máquina aplicadas para executar tarefas tratadas pela inteligência humana além do exame de dados médicos, diagnóstico de doenças, personalização de tratamento e prognóstico de resultados em que tecnologias IA permitem simulação de funções cognitivas como aprendizado e resolução de problemas, tornando úteis em ambientes de saúde. O Aprendizado de máquina é conjunto de algoritmos que melhoram desempenho ao longo do tempo, à medida que o programa aprende com os dados inseridos e não com algoritmos escritos, enquanto o Processamento de Linguagem Natural refere-se à tecnologia que permite o computador através do uso de tecnologia computacional, interpretar e entender linguagem humana, já, a Automação de Processos Robóticos envolve uso de robôs para automatizar ações e processos repetidos enquanto Análise preditiva é aplicação de técnicas que analisam tendências de dados prevendo eventos ou comportamentos futuros. O Diagnóstico e Imagem Médica é uma das maiores áreas de aplicação IA no campo médico através de imagens, exames de ressonância magnética, raios X e tomografias computadorizadas, com imagens processadas por algoritmos IA com alta margem de precisão detectando anomalias como tumores, fraturas ou lesões que passam despercebidas ao olho humano, por exemplo, ferramentas orientadas por IA são promissoras na determinação de sinais de câncer inicial, portanto, oferecem possibilidades de intervenção oportuna e resultados melhores ao paciente além de casos IA auxiliando na medicina reprodutiva.
IA transforma a assistência médica através da medicina personalizada cujo objetivo do tratamento é o desenvolvimento de tratamento mais adequado à pacientes individualmente, considerando sua genômica, ambiente e estilo de vida ao analisar conjuntos de dados para identificar tendência e prever como os pacientes reagirão aos vários tratamentos propostos, por exemplo, IA pode ser usada para orientar oncologista sobre o curso de quimioterapia melhor prescrito ao paciente com câncer conforme sua genética, além da Análise preditiva à surtos de doenças em que IA é igualmente crítica na previsão e gestão no estágio de surtos, em que tais padrões podem indicar surto emergente detectado com antecedência, obtendo informações de dados provenientes fontes diversas incluindo mídias sociais, registros de saúde e fatores ambientais, sendo que a capacidade preditiva IA permite instituições de saúde tomarem medidas proativas na implantação de recursos e execução de estratégias preventivas. A Descoberta e desenvolvimento de medicamentos é processo complexo, demorado e caro em que IA simplifica o processo ao interpretar dados biológicos identificando alvos de medicamentos e fornecendo previsões sobre como novos compostos interagem com esses alvos, enquanto modelos de aprendizado de máquina otimizam design de ensaios clínicos prevendo respostas dos pacientes, assim, acelera o processo de desenvolvimento de terapias antecipando sua entrada no mercado e, em alguns casos, a criação de medicamentos pode ser feita por ChatGPT, dizendo muito sobre quão evolucionária é a IA na medicina. Dentre as Vantagens IA na Medicina estão a maior Precisão e Velocidade em que Algoritmos IA analisam dados em alta velocidade, sendo que essa capacidade leva a diagnósticos mais precisos e tratamentos recomendados com confiança reduzindo erros, por exemplo, IA aplicada à radiologia processa imagens e memoriza anormalidades, tudo de modo mais confiável que teria analisado se os meios fossem tradicionais, dessa forma, o planejamento da personalização do tratamento e previsão de respostas dos pacientes levam profissionais de saúde fornecerem intervenções mais eficientes e direcionadas. Já, a economia de custos através da IA é útil na redução de despesas com assistência médica, simplificando processos, aumentando eficiência e diminuindo potenciais erros, por exemplo, a automação de tarefas administrativas orientada por IA reduz pressão sobre profissionais de saúde ajudando na economia de custos operacionais em que o diagnóstico precoce de doenças com ajuda do tratamento assistido por IA evitar tratamentos de longo prazo, complicados e caros. Algoritmos IA são treinados com dados históricos em vieses que refletem desigualdades na assistência médica e desconsiderar tal viés no caminho perpetua em desigualdades de diagnóstico e recomendações de tratamento em resultado tendencioso, enquanto o desenvolvimento e validação de sistemas IA usando conjuntos de dados variados importa diminuir o viés em direção a resultados de saúde melhores e mais equitativos, devendo considerar o desafio de integrar IA aos atuais sistemas e fluxos de trabalho de saúde através da superação de obstáculos técnicos, logísticos e organizacionais para dar suporte à interligação adequada.
Moral da Nota: os conselhos médicos das mulheres são mais precisos que os dos homens, é o que nos diz estudo sobre gênero e recalls de medicamentos, descobrindo que as avaliações do WebMD feitas por mulheres foram preditor precoce de problemas de qualidade com medicamentos que mais tarde levaram a recall do produto esclarecendo quando as mulheres têm coisas negativas a dizer sobre medicamentos pode acabar sendo sinal que algo está errado o suficiente para fazer com que um fabricante de medicamentos aja, enquanto o que os homens dizem, por outro lado, não é nada revelador. O professor associado de operações e tecnologias de decisão na Escola de Negócios Kelley da Universidade de Indiana, um dos pesquisadores, disse que "os comentários masculinos são completamente sem sentido", esclarecendo que "quanto mais negativo o sentimento de revisão de medicamentos, maior o risco de um recall sério", concluindo que "a relação é explicada por revisões de medicamentos escritas por mulheres, enquanto revisões escritas por homens não têm poder explicativo." Postulam que a divisão de gênero no aconselhamento de saúde online se deve ao fato que as mulheres geralmente estão mais em sintonia com seus corpos e como um medicamento pode afetá-las, estando mais atentas à sua saúde e com mais cuidado com a saúde de outras pessoas, são mais expressivas nas comunicações e se sentem confortáveis compartilhando experiências, particularmente nas mídias sociais e em outros lugares online, na análise, tendem ser mais articuladas e detalhadas em avaliações e experiências com medicamentos, enquanto os homens são mais vagos. Os homens diriam algo como, "o medicamento funciona bem até agora, vou manter todos atualizados" o que não faz muito em termos de comunicar efeitos reais, enquanto as mulheres, por outro lado, foram mais detalhistas, como no exemplo da pesquisa, "meus gânglios linfáticos incharam nas minhas axilas e abaixo da minha orelha no lado esquerdo, ou, dor de cabeça por 4 dias, depois fui ao pronto-socorro e me disseram para parar de tomar o medicamento, ou, eu estava trêmula, extremamente cansada e muito emocional, ou, estou tão feliz que acabou, ou, é improvável que eu tente isso de novo. A professora associada de análise de negócios na Mendoza College of Business de Notre Dame e uma das pesquisadoras do projeto, esclarece que "pensar sobre isso, as mulheres tendem ser um pouco mais conscientes da saúde e um pouco mais cientes das experiências sobre como as coisas as afetam fisicamente", enquanto "os homens podem simplesmente não escrever comentários, ou, podem não ser tão explicativos sobre exatamente como algo os afetou, já as mulheres, podem dizer, isso me afetou como X, Y e Z muito mais precisamente em seus comentários e os homens podem apenas dizerem coisas como isso não me fez sentir bem, ou, eu me senti letárgico, ou, me senti mal depois de tomar os medicamentos." Médicos relatam eventos adversos, como hospitalização, incapacidade, efeitos colaterais inesperados ou morte à Food and Drug Administration, em taxas semelhantes à homens e mulheres, importando notar, porque o desenvolvimento de medicamentos geralmente é mais focado em homens e as mulheres tendem ser sub-representadas em ensaios clínicos. Um estudo de 2023 analisando avaliações do Yelp descobriu que a persuasão das avaliações por gênero dependia da categoria do produto enquanto eram mais vistas avaliações de mulheres em áreas como artes e entretenimento, vida noturna, casa e jardim como mais pertinentes, enquanto acreditavam mais nos homens em áreas como serviços de reparo de automóveis, no entanto, a ironia é que muitas pessoas que leem avaliações on-line ainda podem ser menos propensas a ouvir as postadas por mulheres sendo que as avaliações femininas são percebidas como menos úteis em eletrônicos e computadores e mais úteis em áreas como roupas.