Aplicações da IA em Assistência Médica: Desde a Descoberta de Medicamentos até Cuidados do Paciente

Acreditamos que o sistema de saúde esteja vivendo um momento de transformação, potencializando tecnologias digitais de saúde para fazer com que ineficiências de longa duração na área da assistência médica sejam coisa do passado. A inteligência artificial se posiciona no coração desta transformação com potencial para melhorar resultados clínicos em 30-40% enquanto economiza em torno de 10% nos gastos anuais com assistência médica nos Estados Unidos.^{1, 2}

Principais Conclusões

• A descoberta de medicamentos é um processo longo e caro com muitas ineficiências e potenciais problemas. A IA tem potencial para ajudar virtualmente em todas as etapas do processo, desde simulações computadorizadas do estágio inicial até a concepção de testes no estágio final, recrutamento de pacientes e análise de dados.
• A indústria da assistência médica é grande e complexa, com uma grande variedade de seguradoras e provedores. Isso cria fricções, ineficiências e trabalho clerical que a IA pode ajudar a reduzir, potencialmente economizando tempo e dinheiro de formas significativa.
• Dado o tamanho e diversidade do setor de assistência médica, selecionar vencedores individuais da ruptura da indústria causada pela IA pode ser desafiador. Consequentemente, ETFs que oferecem exposição mais ampla a esta megatendência podem ser uma opção atraente para investidores.

IA no Desenvolvimento de Medicamentos

A descoberta de medicamentos é um processo notavelmente difícil. Apesar dos avanços tecnológicos, o desenvolvimento de um novo medicamento ainda demora 10-15 anos e custa em média $1,3 bilhões.^{3, 4} Ademais, 90% dos medicamentos experimentais falham quando testados em humanos devido à falta de efeito ou efeitos colaterais em excesso.⁵ Para complicar ainda mais, testes clínicos são notoriamente difíceis de projetar e operar, frequentemente impedindo a aprovação de tratamentos.

IA na Descoberta de Medicamentos: Comprimindo Décadas de Projeção de Medicamentos Auxiliada por Computador

Software de simulação de computador tem sido usado para desenvolvimento de medicamentos experimentais desde os anos 1990, eficazmente reduzindo custos e aumentando taxas de sucesso na descoberta de medicamentos.⁶ Novos modelos permitidos por IA, no entanto, propõem economia unitária ainda mais favorável. Rodando milhões de cenários, o software de IA pode reduzir o custo de desenvolvimento de medicamentos pré-clínicos em 20-40% e acelerar a concepção e a validação de candidatos ao medicamento em torno de 15x.^{7, 8}

Para o desenvolvimento de medicamentos, a IA oferece:

• Melhor Construção Molecular: O software de IA prevê estrutura 3D de proteínas alvo, interações proteicas do medicamento e atividade em novas terapias. Construção molecular aprimorada pode ajudar a garantir altos níveis de eficácia de medicamentos experimentais em estudos pré-clínicos. Mais importante, no entanto, a IA pode ajudar a garantir maior correlação entre estudos pré-clínicos em ratos e testes em humanos no estágio final.
• Esforços Experimentais Potencializados: O software de IA ajuda a projetar moléculas multialvo de medicamentos e prever modificações do medicamento para potencializar o resultado do tratamento. Com uma única molécula, novas categorias de tratamento como GLP-1s (peptídeo 1 semelhante ao glucagon) têm demonstrado sucesso em diabetes tipo 2, obesidade, doença cardiovascular e mais. A IA pode ajudar a prever se um tratamento para uma determinada condição pode também ser útil para outras doenças, o que poderia facilitar a identificação precoce de tratamentos bem-sucedidos no estágio de descoberta do medicamento.
• Identificação Aprimorada do Paciente: O software de IA prevê a toxicidade e a eficácia de tratamentos através da caracterização genômica, ajudando na identificação de características de pacientes que podem ser beneficiados. A definição destas diretrizes no processo de desenvolvimento do medicamento pode ajudar a claramente delinear participantes nos testes e aumentar a probabilidade de sucesso de medicamentos experimentais. Uma vez aprovada, ela também esculpe um caminho claro para o mercado de tratamento.

O impacto da descoberta mais ampla de medicamentos através da IA é considerável e tem potencial para mudar o processo de descoberta de medicamentos conforme o conhecemos. Estimadamente, espera-se que 30% de novos medicamentos sejam descobertos usando a tecnologia da IA até 2025, acima do zero hoje.⁹ Espera-se que o uso elevado de descoberta de medicamentos através da IA, por sua vez, desencadeie um adicional de 50 terapias inovadoras num período de dez anos, o que, sozinho, pode ser traduzido em mais de $50 bilhões em receita.¹⁰

Operações de Testes Clínicos com IA: Modernizando Testes em Humanos

A concepção e a condução de testes clínicos são conhecidas por suas inerentes complexidades e desafios. A inteligência artificial pode reduzir custos operacionais de testes clínicos e oferecer soluções escaláveis para alguns dos maiores obstáculos no processo de desenvolvimento de medicamentos.

• Projeção do Teste: As causas do resultado negativo de um teste podem ser difíceis de identificar, pois falhas desconhecidas na projeção do teste podem mascarar a verdadeira eficácia de um medicamento. A IA pode identificar padrões que humanos não podem a partir dos resultados do teste, ajudando a determinar se, por exemplo, um medicamento é uma boa opção somente para um grupo específico de pacientes.
• Recrutamento Ineficaz: Estimados 86% dos testes perdem seus prazos de registro porque, em parte, 85% dos pacientes não estão cientes de que existe um teste clínico do qual eles podem participar.¹¹ Quase um terço dos testes fase III falham devido a dificuldades nos registros, tais como problema na identificação dos pacientes corretos ou questões com retenção de participantes.¹² Analisando grandes conjuntos de dados de registros de pacientes para identificação de candidatos elegíveis a testes clínicos, a IA ajuda a reduzir o tempo e os custos de recrutamento de participantes. A Tempus, companhia de medicina de precisão via IA, acelera o registro de testes clínicos obtendo a ativação do teste em dez dias úteis, melhoria acentuada em oito meses relativo à média da indústria.¹³ A IA é projetada para economizar $13 bilhões na identificação de participantes de testes clínicos.¹⁴
• Dados Insuficientes: Cada tratamento experimental usa uma rubrica para avaliar sua eficácia. Com relação a algumas doenças, contamos com parâmetros de substituição que medem o efeito do tratamento que pode correlacionar a aprimoramento clínico, mas não necessariamente têm uma relação garantida. Estimados 80% dos testes de tratamento de câncer contam com parâmetros de substituição.¹⁵ Usáveis alimentados por IA podem ajudar na medição da eficácia de um medicamento e monitorar pacientes durante testes clínicos, potencialmente eliminando a necessidade de visitas frequentes a centros de testes. Espera-se que a integração elevada entre dados do paciente registrados eletronicamente e a telemedicina torne os modelos de IA ainda mais poderosos.

Testes clínicos podem igualmente se beneficiar de réplicas virtuais. Estes são modelos virtuais gerados por IA de pacientes reais simulando diferentes regimes de dosagem e progressões do paciente. Embora seu impacto possa ser significante, réplicas virtuais podem reduzir o tamanho do grupo de controle para testes clínicos em 30%, o que significa que maior proporção de participantes do teste clínico poderia receber o ingrediente ativo versus placebo.¹⁶

IA em Operações de Assistência Médica: O Link Faltante para a Digitalização Transformativa

Embora a assistência médica tenha feito grandes progressos em operações de digitalização, estimados 80% dos documentos relacionados à assistência médica nos EUA ainda são enviados via correio normal e fax.¹⁷ Os documentos na indústria estão cada vez mais digitais através da adoção de registros médicos eletrônicos (EMR), embora o processo ainda seja ineficiente e trabalhoso. Não é surpreendente que 78% dos médicos relatem esgotamento e fadiga relacionados a TI na saúde.¹⁸

A IA pode proporcionar benefícios diversos facilitando as tarefas diárias de provedores de assistência médica, permitindo que eles gastem mais tempo tratando pacientes. Entre estes benefícios, verificamos alguns com notáveis impactos:

• Extração de informações relevantes de registros médicos para condução de decisões médicas
• Auxílio em observações, tais como observações sobre o progresso e resumos de alta, para integração EMR
• Oferecimento de instruções de cuidado a pacientes, tais como restrições dietéticas antes de uma cirurgia
• Redução da carga para obtenção de pré-autorização e submissão de reivindicações para o plano de saúde
• Resumo de artigos em periódicos médicos
• Redação de referências do paciente, transferências, prescrições, planejamento de refeições medicamente personalizadas e agendamento de visitas

Através de aplicativos para uso diário, a IA pode trazer significante economia no custo ao longo do ecossistema de saúde:

• Companhias de seguro privadas podem economizar 7-9% em seus custos totais, totalizando $80-110 bilhões em economia anual dentro dos próximos cinco anos.¹⁹
• Grupos médicos podem economizar 3-8% nos custos, totalizando $20-60 bilhões em economias.²⁰
• Hospitais podem economizar 4-11% nos custos, totalizando $60-120 bilhões por ano.²¹

 Automatizando a Documentação de Registros Médicos: Liberando Tempo aos Médicos

Os médicos gastam estimados 39% de seu tempo documentando informações sobre o paciente em registros médicos eletrônicos.²² Para ajudar os médicos a liberarem tempo para cuidados com o paciente, diversas companhias de saúde digital priorizaram a automação de registros de pacientes. A Teladoc notavelmente fez uma parceria com a Nuance da Microsoft, solução em IA que automaticamente transcreve visitas a pacientes economizando em média sete minutos por consulta. A Nuance tem experimentado redução de 70% no sentimento de fadiga de médicos participantes.²³

Visto que os tempos de resposta dos serviços de transcrição tradicionais podem ser maiores que 72 horas, verificamos que outras gigantes de tecnologia entraram na área.²⁴ A Amazon Web Services recentemente lançou um novo serviço, HealthScribe, para reconhecimento de discurso, aprendizado de máquina e IA para redução das visitas médicas.²⁵ OpenAI, a companhia que desenvolveu o ChatGPT, também entrou na área. Em colaboração com a Hint Health, a OpenAI está trabalhando em novas capacidades para permitir que médicos registrem consultas e automaticamente transcreva observações feitas na visita.²⁶

Chatbots Alimentados por IA: Facilitando os Cuidados do Paciente

Também verificamos ferramentas coloquiais de IA personalizadas para a indústria de assistência médica chegarem ao mercado com esperança de simplificar a natureza complexa da assistência médica, primariamente alcançando cobertura do seguro. Autorização previa é um processo notavelmente árduo no qual as companhias de plano de saúde reveem e aprovam determinados serviços ou produtos médicos antes de serem fornecidos. Este processo pode consumir tempo, embora novos serviços de IA possam reduzir custos em 70%, de $10 por transação para $3.²⁷

Ferramentas coloquiais de IA permitem que médicos insiram informações em suas próprias palavras e o serviço faz o resto. A companhia de saúde digital Doximity recentemente lançou o DocsGPT, uma ferramenta chatbot alimentada por IA que facilita autorização prévia, solicitações para o plano de saúde e comunicação com o paciente. Uma vez que o médico aprova a mensagem gerada pela IA, a plataforma automaticamente envia-a ao destinatário. Recentes estudos demonstraram que quando os médicos usam chatbots baseados em IA, as respostas são tipicamente mais longas, têm mais qualidade e são mais empáticas, melhorando o comportamento geral ao lado do leito.²⁸ 

Conclusão

Ainda é cedo para investidores quantificarem o impacto da inteligência artificial, embora potenciais casos de uso da IA na assistência médica prometam revolucionar toda a indústria. Dito isto, pode ser um desafio selecionar vencedores individuais em um campo tão vasto como a saúde, que abrange tudo, desde a descoberta de medicamentos até seguros, tratamentos e muito mais. ETFs podem oferecer ampla exposição a esta megatendência, caso investidores desejem focar em saúde digital, genômica ou IA mais pura.