Recentemente, a Aidoc, empresa pioneira em IA clínica, anunciou que está desenvolvendo em conjunto com a NVIDIA um novo guia chamado "BRIDGE" (Blueprint for Resilient Integration and Deployment of Guided Excellence).
O objetivo deste guia é acelerar a adoção da inteligência artificial no setor de saúde, com lançamento previsto para o início de 2025. O BRIDGE fornecerá às instituições de saúde uma estrutura baseada em evidências para integrar a IA nos fluxos de trabalho clínicos de forma mais tranquila, permitindo a inovação em IA de forma mais rápida e confiante.
Observação da fonte da imagem: Imagem gerada por IA, provedor de serviços de licenciamento de imagens Midjourney
Embora existam mais de 900 ferramentas de IA para imagens médicas aprovadas pelo FDA, muitos sistemas de saúde ainda enfrentam problemas de fragmentação, baixa eficiência operacional e falta de escalabilidade. O guia BRIDGE fornecerá às instituições de saúde um roteiro abrangente e imparcial em relação aos fornecedores para enfrentar esses desafios e ajudá-las a aproveitar ao máximo o potencial da IA, melhorando os resultados do tratamento dos pacientes.
Um desafio importante é que muitas soluções de IA não conseguem escalar efetivamente, devido à falta de consideração de questões de integração durante o desenvolvimento. O guia BRIDGE orientará as instituições de saúde para garantir que a escalabilidade e a interoperabilidade sejam consideradas nos estágios iniciais do desenvolvimento, permitindo que as soluções de IA sejam implementadas simultaneamente em vários locais.
Demetri Giannikopoulos, diretor de transformação da Aidoc, afirma que a IA tem o potencial de revolucionar o atendimento ao paciente, mas o progresso tem sido obstruído pela fragmentação dos sistemas e pela incapacidade de escalar efetivamente. Ele afirma que o guia BRIDGE se concentrará em superar esses obstáculos, fornecendo uma estrutura robusta baseada em evidências para ajudar os sistemas de saúde não apenas a adotar a IA, mas também a escalá-la em suas operações. Isso impulsionará a melhoria da eficiência operacional e melhorará significativamente os resultados para pacientes e médicos.
Muitos guias existentes se concentram principalmente em governança, regulamentação e práticas de desenvolvimento responsáveis, enquanto o BRIDGE será projetado especificamente para ajudar desenvolvedores e provedores de saúde a considerar os vários problemas de implantação prática. Esta estrutura abrangente ajudará as organizações a navegar pela complexidade da adoção de IA, desde a concepção até a implementação e a escalabilidade em sistemas hospitalares.
O guia BRIDGE permitirá que os sistemas de saúde adotem e dimensionem a IA de forma mais rápida e eficiente, simplificando o design, a validação, a implantação e o monitoramento das ferramentas de IA. Seus principais focos incluem: validação padronizada, garantindo que as soluções de IA sejam rigorosamente testadas para uso prático; interoperabilidade, promovendo a integração perfeita de ferramentas de IA de diferentes fornecedores; implantação escalável, fornecendo um roteiro eficiente para a expansão da IA; monitoramento contínuo, fornecendo melhores práticas para manter a precisão da IA.
O guia BRIDGE será desenvolvido em estreita colaboração com provedores de saúde, parceiros acadêmicos e líderes do setor, utilizando o conhecimento e a experiência de projetos de IA do mundo real para garantir a praticabilidade, a facilidade de uso e a escalabilidade da estrutura. Ao se concentrar nos desafios práticos da integração de IA, o guia visa fornecer às instituições de saúde um método abrangente e flexível.
Destaques:
🌟 A Aidoc e a NVIDIA lançam em conjunto o guia BRIDGE, com lançamento previsto para o início de 2025, com o objetivo de acelerar a adoção de IA na área médica.
🔗 O guia fornecerá uma estrutura imparcial em relação aos fornecedores, resolvendo os problemas de fragmentação e escalabilidade nos sistemas de saúde.
🚀 Os principais focos incluem validação padronizada, interoperabilidade, implantação escalável e monitoramento contínuo, para garantir a eficácia e a precisão das ferramentas de IA.
