Edição #001:

13 de outubro de 2024, domingo

O que aconteceu no mundo med tech | Podcasts ...

Grandes Desafios da Inteligência Artificial na Saúde

Título do Podcast: Grand Challenges in Healthcare AI

Nome do Podcast: a16z Podcast

Participantes:

Vijay Pande é um dos sócios fundadores da a16z Bio + Health, uma das principais empresas de capital de risco focadas em biotecnologia e saúde. Ele possui um histórico significativo em pesquisa e desenvolvimento na interseção de biologia e tecnologia, tendo contribuído para avanços em áreas como biologia computacional e inteligência artificial aplicada à saúde. Pande é conhecido por sua visão sobre o impacto transformador da tecnologia na saúde e sua capacidade de identificar oportunidades inovadoras para startups nesse espaço.

Julie Yoo é sócia da a16z Bio + Health e tem uma vasta experiência em tecnologia e inovação no setor de saúde. Antes de se juntar à a16z, ela cofundou a empresa de tecnologia em saúde, a Kyruus, que se concentra em melhorar o acesso a cuidados de saúde. Yoo é uma defensora do uso de inteligência artificial e tecnologia para otimizar sistemas de saúde e melhorar a experiência do paciente. Ela frequentemente discute os desafios e oportunidades no setor de saúde, especialmente em relação à adoção de novas tecnologias.

Ambos os entrevistados trazem uma perspectiva valiosa sobre os desafios e as oportunidades que a inteligência artificial pode oferecer ao setor de saúde.

Outline:

Introdução:

• A IA tem o potencial de revolucionar a saúde, como aconteceu em outros setores com a internet e o voo comercial.

• O podcast explora grandes desafios e oportunidades da IA na saúde.

• Os apresentadores destacam a importância da IA ​​para melhorar a qualidade e a eficiência do atendimento médico.

Pontos-chave:

• Desafios Imediatos:

  • A tecnologia precisa ser 10x melhor do que a atual para garantir a adoção.

  • A IA precisa ser fácil de usar e integrar-se aos fluxos de trabalho dos médicos.

  • É necessário superar o problema da mudança de comportamento dos profissionais de saúde e pacientes.

• Quadrantes de Oportunidade:

  • B2B Administrativo:

    • Automatizar tarefas administrativas (ex.: processamento de claims)

    • Reduzir o desperdício e aumentar a eficiência administrativa.

    • Exemplos: Turquoise (digitalização de contratos), empresas de automatização de claims.

  • Consumer/Paciente:

    • EHRs com IA: Criar um sistema de registros médicos mais completo e personalizado, com interface baseada em linguagem natural (LLMs).

    • Trials Clínicos em Tempo Real: Usar IA para analisar dados de pacientes em tempo real e obter insights para melhorar a pesquisa clínica.

  • B2B Clínico:

    • Melhorar o Agendamento: Usar IA para otimizar o agendamento de consultas, reduzindo os tempos de espera e melhorando a eficiência dos médicos.

    • Co-pilotos de IA: Criar ferramentas de apoio à tomada de decisões para os profissionais de saúde, como auxílio na interpretação de dados ou na identificação de padrões.

    • Rede de Dados: Criar uma plataforma de dados para conectar e analisar dados de diferentes fontes (EHRs, dados de pacientes, dados de pesquisa, etc.).

• A IA e o Mercado de Trabalho:

  • A IA pode automatizar algumas tarefas de profissionais de saúde, como administração de claims ou tarefas de enfermagem.

  • É necessário repensar o papel dos profissionais de saúde e criar novos papéis para se adaptar à IA.

  • A IA pode ajudar a melhorar a comunicação e a coordenação entre os profissionais de saúde.

• A IA e a Evolução dos Modelos de Negócios:

  • A IA é crucial para o sucesso dos modelos de atendimento baseado em valor.

  • As empresas de IA podem ajudar os planos de saúde a otimizar seus custos e a gerir riscos.

  • O mercado de saúde está a caminho de um modelo de pagamento mais personalizado e em tempo real, com a ajuda da IA.

• Regulamentação da IA na Saúde:

  • É crucial garantir que a IA na saúde seja segura, eficaz e ética.

  • Os reguladores devem concentrar-se na regulamentação do uso da IA ​​em vez da tecnologia em si.

  • É necessário criar novas normas e diretrizes para garantir a segurança e a privacidade dos dados.

• O "AI Doctor" do Futuro:

  • O "AI Doctor" pode ser uma realidade a longo prazo, com o potencial de revolucionar o atendimento médico.

  • A IA pode desempenhar um papel crescente na triagem, no diagnóstico e no tratamento de doenças.

  • O desenvolvimento gradual da IA na saúde, começando por tarefas mais simples, pode ser o caminho mais eficiente para alcançar o "AI Doctor".

• Oportunidades Futuras:

  • Startups que desenvolvam ferramentas de IA para otimizar os trials clínicos.

  • Startups que criem planos de saúde baseados em IA, com foco em custos e gestão de riscos.

Quotes:

Esta citação enfatiza o poder transformador da tecnologia, especialmente na área da saúde, e como ela tem o potencial de criar mudanças revolucionárias, não apenas incrementais. A comparação com avanços tecnológicos como a internet e os voos comerciais serve para destacar o potencial de impacto de aplicações de IA na saúde, sugerindo que a mudança pode ser tão profunda quanto as revoluções do passado.

Pandey reconhece que a aplicação imediata de IA na saúde é complexa, exigindo não apenas avanços tecnológicos, mas também a adaptação e aceitação dos profissionais de saúde. Ele argumenta que para uma adoção rápida, as soluções de IA precisam oferecer melhorias substanciais (10 vezes melhor) ou ser extremamente fáceis de integrar nos fluxos de trabalho existentes.

Julie oferece uma nova perspectiva sobre o papel dos LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala), mostrando que seu valor pode estar em tornar a tecnologia mais acessível e intuitiva, servindo como uma interface de usuário que facilita a interação com sistemas complexos de forma mais natural.

The One Thing:

The "one thing" desta entrevista é o uso da IA para transformar a assistência médica, tornando os processos mais eficientes e melhorando o atendimento ao paciente. Isso inclui a implementação de IA em ensaios clínicos, administração hospitalar e como apoio na tomada de decisões clínicas, que, se feito corretamente, pode facilitar e aprimorar significativamente a prática médica.

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