A implementação da Inteligência Artificial (IA) na área da saúde está a impactar significativamente a forma como médicos, enfermeiros e administradores desempenham as suas funções. No entanto, o setor está apenas a começar a explorar a IA, pois o número potencial de casos de utilização é imensurável.
Casos de utilização da IA na saúde
Pensemos em como as aplicações de IA já estão a fazer a diferença – esta tecnologia já desempenha um papel importante na robótica, assistência cirúrgica remota, diagnósticos, imagiologia, análise de Raios X e monitorização remota de pacientes. Cada vez mais, os profissionais e investigadores do setor médico aplicam algoritmos de IA para analisar padrões nos dados dos pacientes, de forma a prever possíveis doenças e acelerar o desenvolvimento de tratamentos eficazes. Os resultados possíveis são limitados apenas pela nossa imaginação.
Está claro que a IA vai ter um impacto profundamente transformador no setor, pelo que há agora um sentimento de urgência no sentido de as organizações de saúde e instalações de investigação médica garantirem que têm a infraestrutura de IT necessária para suportar os vários avanços neste campo. Muitas vezes, as organizações recorrem a Data Centers de grande escala para lidar com os dados processados pelas aplicações de IA, mas a necessidade de instalações de edge computing também está a crescer.
A adoção da IA impulsiona o crescimento explosivo dos dados
Os hospitais produzem cerca de 50 petabytes de dados por ano, e o setor da saúde representa 30% do volume de dados total do mundo. Até 2025, a taxa de crescimento anual composta (CAGR, na sua sigla em inglês) dos dados de saúde vai atingir os 36%, superando o setor industrial, o dos serviços financeiros, e o dos meios de comunicação e entretenimento.
As aplicações de IA consomem e geram volumes massivos de dados. À medida que mais modelos recém-treinados são transferidos para a fase de produção, o número de cargas de inferência ou cargas de trabalho computacionais vai continuar a crescer. Este aumento nas cargas de inferência faz com que os volumes de dados expludam, aumentando a necessidade de uma maior capacidade do servidor e mais energia. No setor da saúde, o aumento no volume de dados traduz-se numa necessidade aguda de uma infraestrutura de IT flexível, escalável e disponível para gerir todos os dados gerados pelas soluções impulsionadas por IA.
Como por exemplo, vejamos como funcionaria um módulo de treino de IA na deteção de cancro da pele. Primeiro, os dermatologistas reuniriam milhares de conjuntos de dados sobre imagens de lesões cutâneas, com diagnósticos correspondentes de amostras benignas e amostras malignas. Os dados seriam depois codificados para sua análise através de Machine Learning, e o treino de modelos seria levado a cabo de forma a detetar padrões nas amostras para diferenciar entre as benignas e as malignas. Uma vez validados os dados, o módulo treinado ajudaria os dermatologistas a determinar os diagnósticos, auxiliando na deteção precoce e no tratamento do cancro da pele. Este é um exemplo dos muitos casos de uso de IA na saúde que vão rapidamente impulsionar a necessidade de analisar conjuntos de dados. As aplicações de IA também podem transformar a forma como os prestadores de cuidados de saúde interpretam imagens de ressonância magnética, Raios X e TAC. Graças à IA, os dados podem ser partilhados rapidamente e à distância para se conseguir um diagnóstico mais rápido. A telemedicina integra a IA para monitorização de pacientes, diagnóstico inteligente e outros fins, e em paralelo, os laboratórios de investigação utilizam IA para analisar vastos conjuntos de dados para encontrar padrões e insights que podem levar a tratamentos e medicamentos mais eficazes.
A escassez de colaboradores é outra razão para a adoção urgente da IA na saúde. Por exemplo, tem-se tornado cada vez mais difícil para os hospitais contratar e reter enfermeiros, e as organizações de saúde na Europa e nos EUA estão com dificuldades em preencher vagas. Algumas recorreram a soluções alimentadas por IA para automatizar e simplificar tarefas de enfermagem de rotina, como monitorizar dispositivos de cabeceira e atualizar fichas médicas, permitindo que os enfermeiros se foquem mais nos cuidados aos pacientes.
Modernizar a infraestrutura de IT para habilitar a IA
A rápida taxa de crescimento dos dados exige uma infraestrutura de IT flexível e resiliente para que as organizações de saúde possam adaptar-se rapidamente às novas capacidades de IA. Esta infraestrutura pode combinar Clouds centralizadas e Data Centers com recursos de edge distribuídos. As instalações de edge computing e micro Data Centers tratam os dados perto da fonte para aplicações em tempo real, como a monitorização remota de pacientes e assistência cirúrgica – e estes casos de uso exigem uma conectividade fiável e redundante.
As organizações de saúde devem tomar medidas decisivas para preparar e modernizar a sua infraestrutura de IT. Uma infraestrutura de IT escalável, incluindo refrigeração, energia, unidades de distribuição, racks e software, é crucial para suportar aplicações de IA intensivas em dados. Quanto mais cedo as organizações de saúde conseguirem fazê-lo, mais cedo vão poder começar a colher os benefícios da IA – que em última instância, irão passar a fornecer os melhores cuidados possíveis aos pacientes.
Um parceiro para a atualização da infraestrutura de IT
À medida que as organizações de saúde investem na infraestrutura física de IT para suportar a IA, a Schneider Electric pode guiá-las nas fases de avaliação, implementação e gestão. Contamos com a experiência e as soluções para trabalhar com organizações de saúde e operadores de Data Centers para construir a infraestrutura física de IT necessária, incluindo Data Centers modulares que simplificam e aceleram as implementações de edge computing. Na Schneider Electric fornecemos soluções para soluções de Data Centers centralizados, regionais e de edge, auxiliando na modernização ou em novos designs e construções.
Também oferecemos um conjunto abrangente de software e serviços de monitorização, incluindo o EcoStruxure™ IT, uma solução de gestão de infraestruturas de Data Centers agnóstico quanto ao fornecedor e que oferece monitorização e gestão remotas. As organizações de saúde também podem tirar partido da nossa solução EcoStruxure Advisor para modelar racks de IT individuais ou IT em grande escala, quer estejam no local, na Cloud ou no edge. Os nossos software e serviços podem desempenhar um papel vital nas organizações de saúde, ajudando a minimizar o tempo de inatividade e a construir resiliência.
Por último, a Schneider Electric também pode ajudar as organizações a implementarem estratégias de sustentabilidade para reduzir a sua pegada de carbono, à medida que aumenta a necessidade de mais energia e capacidade de computação. Se precisar de um Data Center centralizado ou de um Data Center de Edge, pode descobrir mais estratégias de Data Centers para se adaptar às crescentes necessidades de IA. Para além disso, pode ainda conhecer as nossas soluções práticas para organizações de saúde.
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