Introdução
Para Tania Menéndez, responsável pela inovação digital no Grupo Sanitário Ribera Salud, a inteligência artificial (IA) implica a criação de máquinas e sistemas informáticos capazes de realizar de forma automatizada tarefas que os humanos normalmente fazem com nossa inteligência. No contexto da saúde, isso inclui processos de diagnóstico, tratamento e acompanhamento, demonstrando que a IA pode ser aplicada em várias áreas do setor sanitário.
A inteligência artificial foi convertida em uma ferramenta crucial dentro do Grupo Ribera Salud, permitindo um acompanhamento mais eficiente dos pacientes em seus lares. Eles usam um cuidador virtual, uma tecnologia baseada em voz e processamento de linguagem natural, que avalia diariamente pacientes com patologias crônicas. Esta ferramenta permite que a equipe médica monitore de forma eficiente e tome medidas preventivas, algo que seria impossível de lograr com uma equipe humana sozinha.
Conclusões
- O gerenciamento de dados no setor de saúde é fundamental devido à sua natureza sensível e altamente regulada.
- Um modelo de inovação aberta e desenvolvimento interno garante que as organizações de saúde possam se adaptar rapidamente e manter a qualidade e a eficiência de seus serviços.
- A inovação aberta se concentra em antecipar as necessidades futuras do setor de saúde
Transcripción
Laura Velásquez, Arkangel AI
Para você, o que é Inteligência Artificial?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Criar máquinas, sistemas informáticos que permitem fazer de forma automatizada as coisas que fazemos os humanos habitualmente com nossa inteligência, tudo o que você tem que ver com o raciocínio, o aprendizado e que essas máquinas podem fazer isso, neste caso, para serem aplicadas em saúde. Bem, pues en procesos de diagnóstico, en tratamiento, en seguimiento, ou seja, al final, la Inteligencia Artificial se puede aplicar en muchas cosas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Olá a todos e bem-vindos ao AI Heroes, um espaço onde descobrimos as infinitas formas em que a tecnologia e a inteligência artificial estão transformando o futuro da saúde. Isso é feito por meio de conversas com pessoas incríveis desse setor. Sou Laura Velázquez, cofundadora da Arcángel AI e sou sua anfitriã.
[Tania Menéndez, Ribera Salud]
Vamos com o episódio! Encantada de estar com seus, de conhecer, de conversar com seus. Eu sou Tania Menendezevia e atualmente sou responsável por toda a parte da inovação digital dentro do Grupo Sanitario Rivera.
Então, bom, basicamente, pode tudo o que você tem que ver com a estratégia digital e identificar soluções que possam trazer valor tanto para o presente quanto para o futuro para os pacientes, para os profissionais e para a própria organização, pues es donde eu estou mais focalizado. Minha trajetória é interessante, é intensa. No momento, eu estudei Comunicação Audiovisual e começamos desde a universidade a desenvolver uma área que era nova naquele momento na Espanha, que é a área de Comunicação e Saúde.
Ainda assim, o mundo da Internet estava começando com o que se chamava de web 2.0, que eram as redes sociais, as que existiam antes, que não são exatamente as mesmas que existem agora, mas onde você estava começando a gerar uma narrativa diferente e muito inovadora. Criamos uma cátedra da Universidade Complutense de Madri em Comunicação e Saúde, que era unir os dois mundos para tentar fazer com que os profissionais de saúde tivessem maiores habilidades de comunicação, por um lado, e que, por outro lado, todos aqueles comunicadores, jornalistas, etc., que se dedicarão ao mundo da saúde comum eles tinham muito mais experiência neste campo que é tão técnico e, ao mesmo tempo, é tão sensato.
Quando você comunica algo de saúde, você tem que saber fazer isso bem. Então, nesta cátedra, projetamos diferentes cursos de formação, projetos de pesquisa muito interessantes, publicações, etc. Yo me enamoré del sector, or sea, de este concepto de unir comunicación y salud.
E, bem, como naquele momento era a mais jovem do grupo, toda minha parte era algo que eu tinha que ver com a web 2.0, não? Como desenvolver programas, por exemplo, de prevenção de drogodependências através das redes sociais, onde a narrativa era muito diferente da típica de um anúncio na televisão, por exemplo, não? Ou de uma campanha na televisão.
Y la verdad es que fue muy apasionante y desde ahí dije, yo no me voy a bajar del carro de esto de la salud. Y empecé, bueno, pues a desarrollar muchos proyectos en esta linha, también en consultoría, y luego fundé mi propia startup de aplicaciones móviles en salud.
[Laura Velásquez, Arkangel AI]
Sobre isso, porque me pareceu muito interessante ver seu perfil, que passou por muitos anseios de saúde, mas mais que criou sua própria empresa para ajudar pacientes. Me parece impressionante.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Correto. Junto a dois companheiros de profissão, que é José Luis de la Serla, que era, bueno, ya está jubilado, mas un médico muy importante en este momento, y también tenía un perfil muy de comunicación, porque também era subdirector do periódico El Mundo, um dos principais periódicos de España, y con otra persona, Antonio González, que naquele momento era o ex-presidente da Médicos do Mundo, puede finalmente construir ou criar a partir do zero esta empresa a modo de startup para desenvolver tecnologia em saúde. Então, bueno, pues lo que se levava naquele momento, o empezaba a verso más no mercado, sobre tudo internacional, porque na Espanha havia pouca trajetória ainda, era o mundo das aplicações móveis. Então, bueno, pues creamos un porfolio de unas 10-12 aplicaciones moviles en diferentes áreas de la salud, que tenían que ver con empoderamiento del paciente, con seguimiento de doenças crônicas, con salud cardiovascular, ayuda a mujeres con cancer de mama, dermatología, en fin, fuimos tratando diferentes ámbitos en dentre onde creíamos que lo digital podía aportar valor para ayudar al paciente a pasar meljor un proceso como puede ser el câncer, ou para ter mais informações, ou para que hubiera una maior relación entre el paciente y el profesional sanitario. A verdade que foi muito interessante porque não tínhamos muitos modelos a seguir, não tínhamos muitos exemplos, então desde zero desenhamos tudo o que era o modelo de negócio, o tipo de talento que precisávamos incorporar na empresa, trabalhamos muito, nosotros nos focalizamos muito na experiência do usuário em lo digital muchas veces las aplicaciones moviles pues eran difficiles de usar, la gente no se adería a ellas y nosotros para isso, esto para nosotros era muy muy importante, entonces desde el principio tuvimos essa filosofia de trabalho muito da experiência do usuário e do design.
E começamos a trabalhar com muitas partes interessadas da indústria, laboratórios farmacêuticos, hospitais, seguradoras e associações também e sociedades científicas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
¿Cómo vienen aplicando ustedes hoy dentro do que hacen en Rivera? Pues si se puede hablar high level, no tiene que ser tan a profundidad por confidencialidad, pero ¿cómo ustedes apalancan en esta tecnología para beneficio de los pacientes hoy? Além disso, porque ustedes son una red hospitalaria super grande.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Sim, no final, a inteligência artificial é uma ferramenta mais e dentro de tudo o que tem sido a evolução do digital em saúde, o que está sendo mais relevante ou o que está tendo um maior impacto exatamente pelo potencial que tem de enfrentar no futuro. Pues nosotros hemos sempre tenido dentro da empresa um ADN muito inovador e de usar a tecnologia para melhorar a vida das pessoas e a inteligência artificial nos últimos anos mais forte do setor. Então, nós o trabalhamos em função da necessidade e em função das soluções que existem no mercado.
Por exemplo, temos diferentes casos de uso para fazer um melhor acompanhamento dos pacientes no domicílio, porque temos muitas informações sobre o que acontece nos hospitais, mas às vezes nos falta naquele dia a dia do paciente para identificar quando ele vai produzir descompensações ou riscos de que esse paciente ingresse, no hospital., etc. Então, usamos, por exemplo, um cuidador virtual que é como uma espécie de enfermeira que te chama por telefone para todos os pacientes que têm uma patologia crônica e que entram dentro deste programa para faça uma avaliação de como você está. Toda essa informação que é coletada por voz, digamos, é uma tecnologia baseada em voz e conversação, como a que podemos ter agora, é processamento de linguagem natural, é recuperada e parametrizada em função dos valores de risco incluídos no protocolo.
Então, em questão de 3-4 segundos, a enfermeira pode ver todos os dias o estado de todos os pacientes que são medidos no programa para ver quem está em uma situação estável ou quem está em um processo de descompensação e a partir daí tomar medidas diferentes. Então, esto que puede hacer la tecnología, puede fazer até 100.000 chamadas por dia, feitas por un equipo médico es quase imposible, es totalmente imposible. O sea que este é um exemplo do que temos, mas temos mais.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Me parece incrível o que estou fazendo porque é o grande exemplo de que se pode integrar, de que pode ser, entre aspas, fácil e que realmente pode gerar resultados. Como foi o processo de implementar isso dentro do sistema que você tem? O sea, nace la idea, nace el proyecto a través de esa necesidad que ya tenían porque se vuelve imposible identificar tantos pacientes a tempo.
Como você começa a implementar isso internamente? Y el porqué es porque muchas de las personas que nos escuchan hoy tienen muchas ideas, pero la ejecución es lo que cuesta. Então, como é esse processo de criar e implementar esses modelos de inteligência artificial?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Correto, é uma pergunta muito boa porque muitas vezes tudo parece muito bonito, mas o processo é bastante complexo. No entanto, nós dentro do grupo há quatro anos criamos um programa de inovação aberto e de co-criação com startups. Então, aqui o que definimos são retos, retos que temos nós como uma organização que realmente são retos que têm o setor sanitário, a escassez de profissionais, a necessidade de trabalhar mais na prevenção, na previsão, na personalização, etc.
Então, um dos retos era saber o que está ocorrendo em casas, sobre todo de pacientes que são freqüentes, é dizer, pacientes que ingressam muito ao longo do ano, que são crônicos como pacientes de POC, de insuficiência cardíaca ou crônicos complexos que têm diferentes patologias. Este programa de inovação aberta lançou este projeto e nos apresentou diferentes startups que estudamos analisando tecnologias que, de alguma forma, já estavam em processo de desenvolvimento e que vimos o resultado que poderia ter no setor de saúde e, concretamente, em nossa organização. E assim fomos selecionando diferentes startups, neste caso, por exemplo, Tukubi é uma delas, onde você fez parte dessa tecnologia de cuidador virtual baseada em voz e que nós, o que fizemos, foi colocar toda a camada de conhecimento clínico e protocolos clínicos para que o acompanhamento tivesse realmente um impacto em todos os processos os assistenciais.
Nós colocamos as mãos na obra com uma equipe multidisciplinar e isso é muito importante, unir a equipe assistente, a toda a parte de inovação e gestão de projetos para que tudo chegue a um bom prazo e se definam muito claramente os indicadores de sucesso e com a startup e a equipe técnica. Então, ahí estuvimos primeiro trabalhando em um piloto de oito meses para identificar melhoras, ver o que funcionava bem, o que não funcionava bem, o que tínhamos que desenvolver com mais profundidade e uma vez que hicimos esse piloto, ya todo fue muy bien porque fue un trabajo muy intenso y un equipo muy bueno y a partir daí já começamos a implementar a escala para que, em vez de sermos 20 pacientes ou 30 pacientes, isso poderia trazer valor para grande parte de todos os pacientes que temos neste nível de risco de cronicidade.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Me parece incrível. Aqui, para resumir facilmente, é entender superbién la necesidad, segundo es entender cómo mio el éxito de implementar un proyecto de estos, luego es hacer un proyecto de innovación aberta onde puedas unificar ou unir startups, academia, governo, etc., y planear un piloto para validar que tiene y sentido funciona, escalar, superfácil.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Correto. No final, você tem que ser rápido e se você equivocas, você equivocas rápido e a baixo custo. Não podemos agora dedicar dois anos para desenvolver uma tecnologia que depois se torna obsoleta, não funciona, tem que ser um método de metodologia muito iterativo.
Sim, claro.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Na hora de falar dos problemas, de identificar esses problemas, ¿cómo los priorizan ustedes? Você acha que está mais focado em gerar valor na parte operacional, administrativa ou de processos ou está muito mais focado na atenção diretamente ao paciente? Como eu priorizo esses retos para implementar inteligência artificial?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Nós temos dois modelos de trabalho, um deles é que dentro do grupo temos uma empresa de tecnologia, ou seja, temos uma empresa de tecnologia dentro do grupo que se chama Futures e que já tem cerca de 300 funcionários, onde o que fazemos é desenvolver tecnologia própria para nossos hospitais. Tudo o que você tem que ver com a história clínica eletrônica, o portal do paciente, temos equipamentos especializados para esse desenvolvimento que é um desenvolvimento contínuo e é o núcleo da organização, porque em um hospital a história clínica, como você imaginará, é algo muito central do negócio, com o que depender de terceiros às vezes faz com que seja mais complicado. E então é uma linha de trabalho que temos muito clara, onde aqui definimos as prioridades mais vinculadas aos processos assistenciais dentro do hospital.
E depois, por outro lado, em tudo o que você tem que ver com inovação e metodologias de inovação aberta, o que tentamos é adiantarlos para o que vai chegar no futuro ou as necessidades ou os retos para aqueles que vamos enfrentar nos próximos meses, anos. Y aquí es todo lo que tiene que ver con lo que ocurre en el hogar, la prevención, cómo predecir complicaciones, cómo hacer diagnósticos precoces. E então, para isso, o que sempre tentamos é ter um radar muito posicionado no ecossistema, identificar empresas ou soluções que já estão dando de alguma forma de resposta a isso, embora estejam em um estádio ainda muito incipiente, e começamos a fazer alianças, a testar e a crescer em conjunto.
Assim, isso nos ajuda a trabalhar nestas duas velocidades, manter as prioridades claras em cada uma delas e também os recursos, o conhecimento e a cultura da empresa para trabalhar nisso.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Nosotros venimos fazendo muitos modelos também de inteligência artificial aplicados como em redes hospitalares e hospitalares, e há algo do que você me deu conta, por lo menos na guia, como realmente puedo acessar esses dados estruturados, definidos, como você pode planejar esse conceito de dados.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Claro, no final, somos hospitais e temos dados, ou seja, a história clínica é um coletor de dados. Bem, você pode nos permitir trabalhar melhor tudo o que você tem que ver com a securização, tudo o que você tem que ver com a parte ética de uso de dados e, claro, passar para todos os controles e regulamentos que faltam. Mas para treinar os modelos, geralmente os modelos de IA, geralmente quando trabalhamos com startups, já têm um banco de dados, bancos de dados que são de fácil acesso ou abertos.
En Europa hay varias las que pueden acceder y ahí empiezan a entrenar los algoritmos y con eso se hace una validación técnica, por así decir, de los algoritmos. Por exemplo, en dermatología, oye, pues yo sé que esta imagen es psoríase, ou sé que esta imagen es acné, para eso han treinado previamente con bases de dados massivas que los propios emprendedores identifican y localizan. Y luego ya en función del caso se trabaja más con otro type de datos, inclusive los propios pacientes que pasan por comité ético muchas veces ofrecen su propia información anonimizada para poder desarrollar estas cosas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Não, a mí me encanta eso, y tenía como una pregunta para añadirte en ese concept de los datos, es porque muitas vezes estas clínicas, estes hospitais, estas redes tienen demasiada data, demasiado, mas hay veces que la data não está estruturada ou la data realmente não funciona porque hay mucho desorden detrás de que a veces es cuesta educar a los propios líderes internamente para que ellos sepan cómo debe venir la data, cómo ha sido esse processo de educar internamente y lo que ustedes están haciendo, bueno, aunque entiendo que son gigantes ya y tienen un modelo muy grande com muita gente técnica.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Tienes toda la razón, es decir, la captación del dado y el manejo del dato es uno de los bandos retos que tiene la sanidade, precisamente porque el dato de salud es un dato sensato, que es muy protegido, que el dado al final es del paciente y muy dificil trabajar con los datos neste caso. De fato, se diz, há um relatório da Deloitte que diz que, bueno, pues de todos los datos que se geran a nivel mundial, el 30% está vinculado ao setor de saúde, ou seja, un 30% dos dados que existem, que se geran, son de salud y en los hospitales el 90% de los datos que existen no se usan para nada. Precisamente por essa dificuldade, há uma área de trabalho e de melhoria, porque são dados sensíveis, porque são dados muito regulamentados e porque tecnicamente possivelmente não estão estruturados para poder gerenciá-lo. facilmente, embora seja de forma anônima.
Então, sim, aqui no final, geralmente em todas essas tecnologias, o que fazemos é gerar novos dados. Todos os pacientes a quem chamamos, esses são gerados dados parametrizados em uma plataforma onde já temos toda a estrutura necessária para que isso no futuro possa nos ajudar a desenvolver modelos de previsão, por exemplo. Muitas vezes, desde o início, você tem isso em conta.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Porque, basicamente, se não tivermos dados estruturados ou que nos sirvam, temos um modelo em perspectiva onde entendemos muito bem e parametrizamos quais são os dados necessários para começar a adquiri-los e depois montar o modelo. Me parece incrível. Ben, me encantaria que me cuentes si puedes un poquito el modelo que tienen alrededor de enxaqueca crônica.
Tania Menéndez, Ribera Salud
É fundamentalmente na parte músculo-esquelética. O que fazemos é uma reabilitação híbrida em nossos hospitais. Por um lado, há algumas sessões no próprio centro ou ginásio e, por outro lado, você pode continuar com essa reabilitação em casa por meio de uma plataforma que possui uma série de exercícios que o fisioterapeuta selecionou anteriormente para que o paciente faça os pacientes em sua casa.
El paciente puede ver en un lado de la pantalla el ejercicio que tiene que hacer con las repeticiones, el tiempo, etc. Y en el otro lado de la pantalla se ve a sí mismo haciéndolo con una tecnología de computer vision que te dice si lo estás haciendo bien o mal para que esse feedback que te da en el lo momento incorporar. Desta forma, es como se estuviera el fisio a seu lado, aunque no lo esté.
E todos esses dados, por exemplo, são dados novos que se estão gerando de métricas de como você está movilizando el hombro, la parte que sea, de cuánto tiempo has made la sesión, de tu nivel de dolor, etc. Y todo eso se tiene en cuenta para seguir el proceso de rehabilitación, la terapia de una forma ou de otra. Então aqui, a verdade é que é muito interessante porque muitas vezes o paciente é pouco aderente para fazer exercícios em sua casa e, dessa forma, é o motivo mais.
Y así en la rehabilitación tentamos que seja mais rápido e mais eficaz porque tiene una mayor aderencia y además hace más sesiones. Em seguida, trabalhamos em um projeto de emigração crônica, mas que é um projeto muito incipiente em que, basicamente, o que vemos é que os pacientes de emigração crônica têm muitas vezes problemas de funções cognitivas que existem para trabalhar. Y a través de una plataforma que tiene diferentes ejercicios se hace una evaluación al paciente y a partir de los resultados se van trabajando diferentes ejercicios, por exemplo, de atención, memoria, porque muchos reportaban que se olvidaban de las cosas, que se sentían mal, no solo por los dolores que producte una migraña, sin tambián porque não se sentiam bem com a capacidade cognitiva que sempre existiam.
Entonces de esta forma esto les ayudaba a través de cierto treinamiento personalizado con ejercicios también digitales a fortalecer todas essas partes que ellos necesitaban.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Tania, dentro de todos os projetos que criei, quais são os que mais te emocionam ao redor da Inteligência Artificial? E se você puder contar os resultados gerais que você teve.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Eu vou me centrar em dois. O que eu contei ao princípio, da cuidadora virtual, porque a verdade é que estamos gerando muitas satisfações. Se chama Lola.
Y los pacientes están acogiendo con mucho entusiasmo, son pacientes muy mayorcitos y muchos de ellos, incluso nos transmiten que se levantan y que estão esperando con ansia la llamada de Lola, porque, aunque saben que es una máquina, es muy humanizada. Então você sabe que, por trás, há uma equipe médica que está fazendo o acompanhamento de todas essas informações, o que não é o habitual. Un paciente crônico, al final, quando se le atiende, es quando se descompensa ou vai al hospital, mas en el día a día está em sua casa apenas muitas vezes.
Então, desta forma, são muito mais acompanhados. E aqui temos pacientes, como digo, de uma idade muito avançada e é muito gratificante ver como eles se sienten gracias a isso. E depois, por outro lado, temos outra dermatologia, que também estamos trabalhando com a startup Legit Health, que o que faz é ajudar no processo de diagnóstico de patologias dermatológicas e no acompanhamento.
Dessa forma, o paciente pode fazer uma fotografia e existem diferentes algoritmos dentro da plataforma de inteligência artificial que avaliam se a foto foi feita com boa qualidade ou não e se ela tiver que repetir, com quais instruções. E segundo, faz um plediagnóstico que ele chega à equipe médica. Oye, pues esta es la fotografía y este es el prediagnóstico que la tecnología o la IA cree que es, por análisis de la propia imagen.
Então, o dermatologista pode, de forma muito mais rápida, ver tudo, fazer o diagnóstico final e depois fazer um acompanhamento com o paciente porque mede o nível de gravidade da patologia. Ou seja, se você estiver enviando fotos diferentes de sua lesão, você pode ir vendo a evolução da pele. Então, esto lo hace de una forma más objetiva que lo que hace el propio paciente, porque muchas veces, si tú tienes seguimiento, por exemplo, en el dermatologista a cada seis meses, tu, si tienes un acné ou si tienes una psoríase, puede que quando vayas a consulta no tengas ese brote, la hayas há um mês ou mais.
Pues al final tu lo estás registrando tudo y la propia tecnología te hace un conto de las lesiones, te mide el nivel de gravedad y eso te llega diretamente al dermatologista. Com o que, desta forma, ajustamos melhor o processo por el que pasa el paciente con la oferta del propio dermatologista, es dizr, el tempo de dedicación del dermatologista a esse paciente cuando el paciente lo necesita.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Tania, e neste processo de implementação, como você viu a adoção dessa tecnologia? Porque yo siento que un gran reto de la inteligencia artificial no es en sí la inteligencia artificial, sino es cómo lo integras y cómo generas adopción ahí afuera, es cómo luego abordar ustedes.
Tania Menéndez, Ribera Salud
É uma pergunta muito boa porque efetivamente a tecnologia está evoluindo e muitas vezes o principal objetivo é toda essa implementação e adoção. No nosso caso, o que tentamos é começar a criar um grupo de trabalho com equipamentos médicos e que eles também sejam parte da solução, é dizer que trabalhamos na co-criação desses produtos ou dessas soluções porque eles identificam muito claramente qual é a necessidade. Então, trabalhando com eles e da parte corporativa, com todo o departamento de inovação, que também temos outra visão, ao final conseguimos sacar algo que pode ter um impacto real na experiência do paciente e no processo de diagnóstico e tratamento.
Sim, é verdade que tentamos, no início, selecionar equipamentos médicos que sejam mais propensos ao uso da tecnologia e que eles então atuem um pouco como embaixadores dessas soluções com empresas em outros hospitais, etc. E esta é uma fórmula que eu acho que é bem sucedida porque você está dizendo que você está dizendo que neste tempo você vai poder medir isso e você realmente vai poder ver o impacto e, no final, se isso acontecer, eles são os primeiros a defendê-lo. Y luego, por parte del paciente, aquí no todos los pacientes estão abertos ao uso da tecnologia, entonces tienes que explicarles ou trasladarles muy bien los beneficios que puede ter.
Isso não é usar tecnologia per se, ou seja, la tecnología es una herramienta. Então, no final, isso é o que você vai te ajudar? Você vai te ajudar em que você, que é uma pessoa com problemas de mobilidade, não tengas que desplazarte al hospital, por exemplo, y esto te ayude.
Você, que é uma pessoa que está trabalhando muito ou tem muitos problemas logísticos para desplazarte al hospital, pues en este caso te damos una alternativa para que puedas enviar las fotografías de tu piel cuando tu no necesitas, quando tienes el brote ou quando tienes el problema de A más agudo. Vale, pues al final lo ven como un beneficio porque les ayudas a estar más tranquilos, ou sea, que ellos tengan la solución cuando la necesitan y donde la necesitan.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Não, es que me parece super claro que lo digas tu porque en muchas ocasiones me ha pasado que la gente diz não, es que es imposible innovar porque no hay de dónde. E fica muito claro quando você diz se podemos aterrorizar de novo esse projeto, colocamos um KPI e procuramos formas de financiá-lo, se não reduzir, se puder escalar. Quais são os maiores retos que você vê que tem o sistema de saúde?
Or lo less donde tú estás, en esta hospitalera, ¿cuáles son esos mayores retos que hoy se pudería resolver con este tipo de tecnologías?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Você pode ver, eu acho que o sistema de saúde está muito saturado em geral, tanto na parte pública quanto na privada. Al final hay mucha demanda y sí que es verdad que, bueno, pues aumentan las listas de espera en áreas como la dermatología, pues para acceder por primera a un dermatologista a veces tienes que esperar meses, según la media nacional, aunque puede variar en función del hospital y de las comunidades autónomas, pero hay listas de espera, hay escassez Para profissionais, o sistema está muito tensionado. Este tipo de tecnologia é o que permite que nos ajude a ser mais sustentáveis e mais eficazes porque, no final, estão para, pues lo que decía antes, é para ajudar o paciente quando necessário e donde lo necesita e para actuar antes de que esse paciente entre ou hospitalize.
Se trabalharmos mais na prevenção e trabalharmos mais na detecção precoce e neste medicamento personalizado, no final, os resultados serão melhores e digamos que podemos ajustar tudo e ser mais óptimos em todos os processos.
Laura Velásquez, Arkangel AI
O que mais te emociona com essa tecnologia de inteligência artificial para o futuro?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Eu acho que estamos na ponta do iceberg e o mais emocionante é que está tudo por inventar, digamos que existe tecnologia e agora estamos todos como locos com o chat GPT, a inteligência artificial generativa e tudo isso, mas ainda assim nos faltava aterrorizar no setor de saúde, casos que são escaláveis e que podem ser potentes para decidir, sim, esta solução é desta forma e que realmente não se vê como um extra ou um fenômeno da moda, pois é de verdade integrado em nosso dia a dia. Há que ser muito respeitosos.