Os hospitais inteligentes, que usam dados e insights de AI para facilitar a tomada de decisões em cada etapa da experiência do paciente, podem oferecer aos profissionais da medicina informações que possibilitam um atendimento melhor e mais rápido.
Um hospital inteligente usa dados e tecnologias para acelerar e aprimorar o trabalho que os profissionais da área da saúde e a gestão dos hospitais já estão fazendo, como o acompanhamento da ocupação dos leitos hospitalares, o monitoramento dos sinais vitais dos pacientes e a análise de exames radiológicos.
Qual é a Diferença entre um Hospital Inteligente e um Hospital Tradicional?
Os hospitais estão sempre gerando e coletando dados, muitos dos quais agora são digitalizados. Isso cria uma oportunidade para que eles apliquem tecnologias como análise de dados e AI para melhorar os insights.
Dados que antes eram armazenados em arquivos em papel com o histórico médico do paciente, os resultados laboratoriais e as informações sobre vacinas agora são armazenados como registros eletrônicos de saúde (EHRs – Electronic Health Records). Os scanners digitais de tomografia computadorizada e ressonância magnética, bem como softwares que incluem o sistema de armazenamento de imagens para diagnósticos PACS, estão substituindo ferramentas analógicas de radiologia. Além disso, sensores conectados nas salas dos hospitais e nas salas de operação podem gravar vários fluxos contínuos de dados para análises retrospectivas e em tempo real.
Com a transição dos hospitais para essas ferramentas digitais, eles estarão prontos para mudar de um hospital comum para um hospital inteligente, que não só coleta dados, mas também os analisa para fornecer insights valiosos e oportunos.
Modelos de processamento de linguagem natural podem rapidamente obter insights de relatórios de patologia complexos para oferecer suporte a tratamentos de câncer. A ciência de dados pode monitorar os tempos de espera de salas de emergência para resolver os gargalos. A robótica habilitada para AI pode auxiliar cirurgiões na sala de cirurgia. Além disso, a análise de vídeo pode detectar quando o estoque de higienizador para as mãos está em baixa ou quando o paciente precisa de atenção, identificando, por exemplo, o risco de quedas no hospital ou em casa.
Quais São as Vantagens de um Hospital Inteligente?
A tecnologia dos hospitais inteligentes é uma vantagem para os sistemas de saúde, os profissionais da área médica e os pacientes das seguintes formas:
- Provedores de serviços de saúde: os dados dos hospitais inteligentes podem ser usados para ajudar as instituições de saúde a otimizar seus recursos limitados, aumentando a eficiência operacional para uma abordagem melhor centrada no paciente. Os sensores podem monitorar os pacientes quando estiverem sozinhos na sala. Algoritmos de AI podem ajudar a informar quais pacientes devem ser priorizados com base na gravidade de seu caso. Além disso, as soluções de telessaúde podem ajudar a oferecer atendimento a pacientes fora das visitas hospitalares.
- Médicos: as ferramentas dos hospitais inteligentes podem permitir que médicos, enfermeiros, técnicos de diagnósticos por imagens e outros especialistas da área da saúde passem mais tempo se concentrando no atendimento ao paciente, ao cuidarem de tarefas rotineiras ou trabalhosas, como escrever anotações sobre cada interação com o paciente, segmentar estruturas anatômicas em uma ressonância magnética ou converter anotações médicas em códigos médicos para a cobrança do seguro. Elas também podem ajudar na tomada de decisões clínicas com algoritmos de AI que fornecem uma segunda opinião ou recomendação de triagem para pacientes individuais com base em dados históricos.
- Pacientes: a tecnologia de um hospital inteligente pode aproximar os serviços de saúde do objetivo de um atendimento consistente e de alta qualidade aos pacientes, em qualquer lugar do mundo, com qualquer médico. Médicos variam em nível de habilidade, áreas de especialidade, acesso a recursos e tempo disponível por paciente. Com a implantação da AI e da robótica para monitorar padrões e automatizar tarefas demoradas, os hospitais inteligentes possibilitam aos médicos se concentrar na interação com seus pacientes para oferecer uma experiência melhor.
Como Posso Tornar Meu Hospital em um Hospital Inteligente?
O gerenciamento de um hospital inteligente exige todo um ecossistema de soluções de hardware e software trabalhando em harmonia com os workflows dos médicos. Para acelerar e melhorar o atendimento ao paciente, todas as aplicações, os dispositivos, os sensores e os modelos de AI do sistema devem compartilhar dados e insights em toda a instalação.
Pense no hospital inteligente como um polvo. A cabeça é o servidor seguro da organização que armazena e processa os dados de toda a instituição. Cada um de seus tentáculos é um departamento diferente, como sala de emergência, UTI, sala de cirurgia ou laboratório de radiologia, cobertos por sensores (as ventosas do polvo) que coletam dados do seu entorno.
Se cada tentáculo operasse em um silo, seria impossível para o polvo tomar medidas rápidas em todo o seu corpo com base nas informações sentidas por um único braço. Cada tentáculo envia dados de volta para o cérebro central do polvo, permitindo que a criatura responda de forma flexível ao seu ambiente em mudança.
Da mesma forma, o hospital inteligente é um modelo de hub-and-spoke, com sensores distribuídos em uma instalação que podem enviar informações críticas de volta a um cérebro central, ajudando a informar as decisões em toda a instalação. Por exemplo, se as transmissões de uma câmera em uma sala de cirurgia mostrarem que um procedimento cirúrgico está quase finalizado, a AI alertaria a equipe na sala de recuperação para estar pronta para a chegada do paciente.
Para impulsionar soluções de hospitais inteligentes, empresas de dispositivos médicos, centros médicos acadêmicos e startups estão recorrendo ao NVIDIA Clara, uma plataforma de AI de ponta a ponta que se integra a toda a rede hospitalar, desde dispositivos médicos que executam aplicações em tempo real até servidores seguros que armazenam e processam dados a longo prazo. Ele oferece suporte à infraestrutura do edge, do data center e do cloud, inúmeras bibliotecas de software e um ecossistema global de parceiros para impulsionar a próxima geração de hospitais inteligentes.
Operações Hospitalares Inteligentes e Monitoramento de Pacientes
Um hospital movimentado tem inúmeras peças em movimento, como pacientes, funcionários, medicamentos e equipamentos, oferecendo uma oportunidade para a automação de AI otimizar as operações pela instalação.
Embora os médicos ou enfermeiros não possam estar ao lado de um paciente a cada momento de sua estadia no hospital, uma combinação de análise inteligente de vídeo com outros sensores inteligentes pode monitorar de perto os pacientes, alertando os profissionais de saúde quando a pessoa estiver em perigo e precisar de atenção.
Na UTI, por exemplo, os pacientes estão conectados a dispositivos de monitoramento que coletam continuamente os sinais vitais. Muitos desses apitam continuamente com vários alertas, o que, às vezes, pode levar os profissionais de saúde a ignorar o alarme de um único sensor.
Ao agregar os dados de transmissão de vários dispositivos para um único feed, os algoritmos de AI podem analisar os dados em tempo real, ajudando a detectar mais rapidamente se a condição de um paciente melhorar ou piorar de forma repentina.
O Houston Methodist Institute for Academic Medicine está trabalhando com o Mark III Systems, um membro Elite da Rede de Parceiros NVIDIA, para implantar uma ferramenta baseada em AI chamada DeepStroke que pode detectar sintomas de um AVC durante a triagem com mais precisão e antecedência, com base na fala e nos movimentos faciais de um paciente. Ao integrar esses modelos de AI ao workflow da sala de emergência, o hospital pode identificar mais rapidamente o tratamento adequado para pacientes com AVC, ajudando a garantir que os médicos não percam pacientes que potencialmente se beneficiariam de tratamentos que salvam vidas.
Usando soluções de nível empresarial da Dell e da NVIDIA, incluindo servidores Dell PowerEdge acelerados por GPU, o sistema de cloud híbrido NVIDIA Fleet Command e o kit de desenvolvimento de software DeepStream para análise de fluxo de AI, a startup do Inception Artisight gerencia uma rede de hospital inteligente, incluindo mais de 2.000 câmeras e microfones no Northwestern Medicine.
Um dos modelos da Artisight alerta enfermeiros e médicos sobre pacientes em risco. Outro sistema, baseado em dados de sistema de posicionamento em portas, automatiza os workflows das clínicas para maximizar a produtividade da equipe e melhorar a satisfação do paciente. Um terço detecta eventos pré-operatórios, intraoperatórios e pós-operatórios para coordenar o rendimento cirúrgico.
Esses sistemas facilitam a adição de funcionalidades independentemente do local: uma rede de sensores apoiada por AI que monitora as salas do hospital para evitar que um paciente caia também pode detectar quando o estoque do hospital está em baixa ou quando uma sala de operação precisa ser limpa. Os sistemas até se estendem além das paredes do hospital, com as ferramentas integradas de teleconsulta da Artisight, para monitorar pacientes em risco em casa.
O último elemento-chave das operações na área da saúde é a codificação médica, o processo de transformar as anotações de um médico em um conjunto de códigos alfanuméricos que representam todos os diagnósticos e procedimentos. Esses códigos têm um significado particular nos EUA, onde formam a base dos projetos de lei que os médicos, as clínicas e os hospitais apresentam às partes interessadas, incluindo seguradoras e pacientes.
A startup Fathom, do Inception, desenvolveu modelos de AI para automatizar o minucioso processo de codificação médica, reduzindo custos e aumentando a velocidade e a precisão. Fundada em 2016, a empresa trabalha com os maiores sistemas de saúde do país, empresas de faturamento e grupos médicos, codificando mais de 20 milhões de encontros com pacientes anualmente.
Diagnósticos por Imagens em Hospitais Inteligentes
O deep learning ganhou popularidade como uma ferramenta para a identificação de objetos em imagens. Este também é um dos primeiros usos do setor de saúde para a tecnologia. Há dezenas de modelos de modelos de AI com aprovação regulatória no espaço de diagnósticos por imagens, ajudando os departamentos de radiologia em hospitais inteligentes a acelerar a análise de dados de tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e raio-X.
A AI pode fazer prévias das digitalizações, sinalizando áreas que exigem a atenção do radiologista para economizar tempo, proporcionando mais largura de banda para analisar exames adicionais ou explicar os resultados para os pacientes. Ela pode levar casos críticos, como hemorragias cerebrais, para o topo da lista de trabalho do radiologista, reduzindo o tempo para diagnosticar e tratar casos com risco de vida. Além disso, pode melhorar a resolução das imagens de radiologia, permitindo que os médicos reduzam a dosagem necessária por paciente.
As principais empresas e pesquisadores de diagnósticos por imagens estão usando a tecnologia da NVIDIA para impulsionar aplicações de última geração que possam ser usadas em ambientes de hospitais inteligentes.
A Siemens Healthineers desenvolveu soluções de contorno automático baseadas em deep learning, permitindo o contorno preciso de órgãos em risco na radioterapia.
E a Fujifilm Healthcare usa GPUs da NVIDIA para impulsionar seu software Cardio StillShot, que realiza imagens cardíacas precisas durante uma tomografia computadorizada. Para acelerar seu trabalho, a equipe usou softwares, incluindo o SDK NVIDIA Optical Flow para estimar o movimento no nível de pixels e o NVIDIA Nsight Compute para otimizar o desempenho.
As startups do NVIDIA Inception também estão avançando nos workflows de diagnósticos por imagem com AI, como a United Imaging Intelligence, com sede em Xangai. A plataforma de uAI da empresa capacita dispositivos, médicos e pesquisadores com aplicações de AI de pacote e espectro completo, que abrangem imagens, triagem, acompanhamento, diagnóstico, tratamento e avaliação. Seu sistema de escaneamento inteligente uVision é executado na plataforma NVIDIA Jetson de AI no edge.
Saiba mais sobre startups que usam a AI da NVIDIA para aplicações de diagnósticos por imagens.
Cirurgia Digital e Robótica em Hospitais Inteligentes
Na sala de cirurgia de um hospital inteligente, a análise inteligente de vídeo e a robótica são incorporadas para receber dados e fornecer alertas e orientações com tecnologia fornecida por AI aos cirurgiões.
Desenvolvedores de dispositivos médicos e startups estão trabalhando em ferramentas para avançar o treinamento cirúrgico, ajudar os cirurgiões a planejar procedimentos com antecedência, fornecer suporte e monitoramento em tempo real durante uma operação e ajudar na manutenção de registros pós-cirurgia e na análise retroativa.
A Moon Surgical, empresa de cirurgia robótica com sede em Paris, está projetando o Maestro, um sistema de robótica de assistência cirúrgica acessível e adaptável que funciona com os equipamentos e os workflows que as salas de cirurgia já têm instalados. A startup adotou o NVIDIA Clara Holoscan para economizar tempo e recursos, ajudando a comprimir o cronograma de desenvolvimento.
A Activ Surgical selecionou o Holoscan para acelerar o desenvolvimento da sua AI e da solução de realidade aumentada para orientação cirúrgica em tempo real. A tecnologia da empresa ActivSight, com sede em Boston, permite que os cirurgiões visualizem estruturas e funções fisiológicas críticas, como o fluxo sanguíneo, que não podem ser vistas a olho nu.
E a Proximie, com sede em Londres, usará o Holoscan para permitir a telepresença na sala de cirurgia, trazendo cirurgiões especialistas e soluções de AI para cada procedimento. Ao integrar essas informações a sistemas de imagens cirúrgicas, a empresa tem como objetivo reduzir as taxas de complicações em cirurgias, aumentando a segurança e o atendimento ao paciente.
Telemedicina: Tecnologia de Hospital Inteligente em Casa
Outra parte da tecnologia do hospital inteligente é garantir que os pacientes que não precisam ser internados no hospital possam receber cuidados em casa por meio de artigos de uso, aplicações de smartphone, consultas por vídeo, telefonemas e ferramentas de mensagens de texto. Ferramentas como essas reduzem a sobrecarga das unidades de saúde, especialmente com o uso de chatbots de AI que podem se comunicar com eficiência com os pacientes.
A AI de processamento de linguagem natural está impulsionando assistentes de voz e chatbots inteligentes para a telemedicina em empresas como a Curai, membro da rede global de startups NVIDIA Inception.
A Curai está aplicando AI com tecnologia de GPU para conectar pacientes, provedores e equipes de atendimento por meio de uma aplicação baseada em bate-papo. Os pacientes podem inserir informações sobre suas condições, acessar seus perfis médicos e conversar com os provedores 24 horas por dia. A aplicação também oferece suporte aos provedores, oferecendo sugestões de diagnóstico e tratamento com base nos algoritmos de deep learning do Curai.
As principais áreas de foco da AI do Curai foram o processamento de linguagem natural (para extrair dados de conversas médicas), raciocínio médico (para fornecer diagnóstico e recomendações de tratamento) e processamento e classificação de imagens (em grande parte para imagens carregadas por pacientes).
Ferramentas de cuidados virtuais como o Curai podem ser usadas para cuidados preventivos ou por conveniência a qualquer momento, ou após uma consulta médica para garantir que os pacientes estejam respondendo bem ao tratamento.
Pesquisa Médica Usando Dados De Hospitais Inteligentes
A utilidade dos dados de hospitais inteligentes não termina quando um paciente recebe alta, pois pode informar anos de pesquisa e tornar-se parte do banco de dados de uma instituição, auxiliando a melhorar a eficiência operacional, o atendimento preventivo, a descoberta de medicamentos e muito mais. Com ferramentas colaborativas como a aprendizagem federada, os benefícios podem ir além de uma única instituição médica e melhorar a pesquisa na área da saúde globalmente.
O Neurosurgical Atlas, a maior associação de neurocirurgiões do mundo, tem como objetivo promover o atendimento de pacientes com transtornos neurocirúrgicos por meio de novas técnicas cirúrgicas eficientes. O Atlas inclui uma biblioteca de gravações e simulações cirúrgicas que oferecem aos neurocirurgiões uma compreensão sem precedentes de possíveis armadilhas antes de realizar uma operação, criando um novo padrão de excelência técnica. No futuro, o Neurosurgical Atlas planeja permitir representações de digital twins específicas para cada paciente.
O centro de saúde acadêmica da Universidade da Flórida, UF Health, usou registros digitais de saúde que representam mais de 50 milhões de interações com 2 milhões de pacientes para treinar o GatorTron, um modelo que pode ajudar a identificar pacientes para testes clínicos que salvam vidas, prever e alertar as equipes de saúde sobre condições de risco de vida e fornecer suporte de decisão clínica aos médicos.
Os registros médicos eletrônicos também foram usados para desenvolver o SynGatorTron, um modelo de linguagem que pode gerar registros de saúde sintéticos para ajudar a aumentar pequenos conjuntos de dados ou permitir o compartilhamento de modelos de AI, preservando a privacidade dos dados reais dos pacientes.
No Texas, o MD Anderson está aproveitando registros hospitalares para análise de dados populacionais. Usando o kit de ferramentas NVIDIA NeMo para processamento de linguagem natural, os pesquisadores desenvolveram uma plataforma de AI conversacional que realiza análise genômica com dados ômicos de câncer, incluindo análise de sobrevivência, análise de mutação e processamento de dados sequenciais.
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