Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, fala em uma conferência de computação em nuvem realizada pela empresa em 2019.
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- O Google Cloud e a Bayer estão construindo uma nova plataforma alimentada por IA para ajudar os radiologistas a trabalhar com mais eficiência.
- A IA da plataforma pode sinalizar problemas em imagens para os radiologistas analisarem, bem como obter e resumir informações relevantes do histórico médico de um paciente.
- O radiologista ainda mantém "controle exclusivo" da recomendação que fará, de acordo com o CEO do Google Cloud, Thomas Kurian.
A inteligência artificial (IA) tem ajudado vários campos da ciência a se desenvolverem muito e um deles é a medicina. Segundo a CNBC, o Google utilizou o seu conhecimento para auxiliar a Bayer na criação de novas ferramentas baseadas em IA para radiologistas.
O relatório diz que o Google Cloud utilizará a sua rede para desenvolver uma plataforma baseada em inteligência artificial que ajudará radiologistas a diagnosticar condições ao analisar o histórico médico de pacientes.
Isto permitirá que os diagnósticos médicos sejam mais precisos, rápidos e confiáveis. No exemplo, é dito que a leitura de um histórico médico pode levar apenas alguns segundos, enquanto a tarefa manual costuma levar 20 minutos.
Entretanto, o maior diferencial deve ser notado ao realizar o diagnóstico, pois escanear e analisar exames é um processo lento que pode levar de horas até dias dependendo da condição do paciente. A expectativa é que esta tarefa seja reduzida para apenas alguns minutos.
Isto possibilitará que radiologistas atendam a mais pacientes em menos tempo, agilizando o tratamento de doenças enquanto reduzem a sua carga de trabalho e evitam problemas como burnout por sobrecarga de trabalho.
Apesar de tudo, a ferramenta do Google não deve substituir os médicos, pois eles ainda serão necessários para avaliar os resultados e revisá-los, pois a IA ainda não é perfeita, mas pode ser de grande ajuda para estes profissionais.
Embora pareça algo novo, a inteligência artificial já foi utilizada para prever surtos de Covid-19 durante a pandemia em 2020.
Fonte CNBC
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