A IA e a IoT Médica da Internet das Coisas estão revolucionando os cuidados de saúde, especialmente na gestão de doenças terminais, como o cancro e a insuficiência cardíaca. Essas tecnologias melhoram o diagnóstico, personalizam o tratamento e melhoram o monitoramento do paciente, levando a melhores resultados e qualidade de vida. À medida que as doenças crónicas progridem, os cuidados paliativos tornam-se importantes, centrando-se no alívio dos sintomas e não na sua cura. A combinação de IA e IoMT permite o monitoramento contínuo de dados de saúde por meio de dispositivos conectados, permitindo detecção e intervenção precoces. Além da energia, os desafios de privacidade e disponibilidade de dados devem ser abordados para implementar plenamente a IA e a IoMT nos cuidados de saúde.
Os métodos precoces de previsão de doenças baseavam-se em observações clínicas e diagnósticos básicos, como exames físicos e testes laboratoriais, muitas vezes com subjetividade limitada e precisão inconsistente. Com o tempo, os avanços nos testes laboratoriais e nas imagens médicas melhoraram a precisão do diagnóstico. No entanto, desafios como falsos positivos, qualidade dos dados e opções de tratamento limitadas têm dificultado a integração das tecnologias de IA e IoMT. Esta tecnologia melhora a detecção precoce e o atendimento personalizado, mas enfrenta obstáculos como privacidade de dados, confiabilidade do dispositivo e capacidade de realização do modelo. Abordar estas questões é fundamental para o sucesso da IA na melhoria do diagnóstico, na gestão de doenças crónicas e na garantia da segurança dos dados dos pacientes.
Pesquisadores do Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LiSSi) da Université Paris-Est Créteil (UPEC) e do Laboratoire L2TI da Université Sorbonne Paris Nord (USPN) avançaram na saúde combinando IA, IoMT preditiva e diagnóstico. doenças crônicas. Modelos de ML de aprendizado de máquina e DL de aprendizado profundo, como XGBoost, CNNs e LSTM RNNs, mostraram mais de 98% de precisão na previsão de condições como doenças cardíacas e câncer de pulmão. Além disso, ainda existem desafios como diversidade de dados, sobrecarga e muitas doenças. A pesquisa futura deve se concentrar na melhoria da padronização, generalização e proteção da privacidade dos dados usando aprendizagem compartilhada e blockchain.
Os métodos precoces de previsão de doenças baseavam-se no exame clínico, no diagnóstico básico e na experiência do médico, muitas vezes levando a uma precisão inconsistente. Com o tempo, avanços como testes laboratoriais e imagens médicas melhoraram a precisão do diagnóstico, mas desafios como diagnósticos incorretos e personalização limitada permaneceram. A adoção da IA nos cuidados de saúde abordou estas lacunas, melhorando a precisão e a eficiência, embora persistam questões como a privacidade dos dados e a interoperabilidade dos dispositivos, especialmente nos sistemas IoMT. As soluções IoMT baseadas em IA são poderosas, mas proteger dados de saúde sensíveis contra ataques cibernéticos é essencial para um diagnóstico e prognóstico fiáveis de doenças crónicas. Os conjuntos de dados públicos apoiam a investigação em curso neste campo.
A combinação de IA, ML, DL e IoMT fez avanços significativos na previsão e gestão de doenças crônicas e terminais, como problemas cardíacos, doenças renais e Alzheimer. Modelos de ML, como XGBoost e Random Forest, fornecem alta precisão para previsão de doenças, enquanto modelos DL, incluindo CNNs e LSTMs, apresentam melhor desempenho na análise de imagens complexas e dados de séries temporais. Combinados com recursos IoMT para monitoramento em tempo real, esses modelos permitem soluções personalizadas de saúde. Garantir a privacidade e a segurança dos dados continua a ser uma prioridade através da utilização de criptografia forte e métodos seguros de transferência de dados.
Em conclusão, a IA revolucionou os ensaios clínicos ao melhorar o prognóstico e a gestão de doenças crónicas e terminais. No entanto, permanecem desafios como a heterogeneidade do conjunto de dados, o sobreajuste e a complexidade técnica. A resolução destas questões requer uma forte sincronização de dados, técnicas de autenticação e medidas avançadas de privacidade de dados, incluindo encriptação homomórfica e integração segura de IoMT. A investigação futura deve centrar-se em modelos, interações e interpretabilidade multi-doenças, garantindo aplicações de IA seguras e protegidas na prática clínica.
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Sana Hassan, estagiária de consultoria na Marktechpost e estudante de pós-graduação dupla no IIT Madras, é apaixonada pelo uso de tecnologia e IA para enfrentar desafios do mundo real. Com um profundo interesse em resolver problemas do mundo real, ele traz uma nova perspectiva para a intersecção entre IA e soluções da vida real.
