Introdução

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Hernan Bentancour é uma líder fervorosa no setor de saúde, atualmente dirige a operação da Baxter, uma empresa farmacêutica e de dispositivos médicos na Colômbia. Busca entender e aplicar a inteligência artificial no setor de saúde. Neste episódio de AI Heroes discutimos:

• A aplicação de inteligência artificial no setor de saúde
• Necessidade de automatizar processos nas agências reguladoras
• Possível aceleração de pesquisas com IA
• A eficiência na distribuição de produtos médicos
• A importância de ter acesso à atenção médica
• O impacto social de não ter acesso a tratamentos
• A falta de conhecimento dos pacientes sobre seus diagnósticos

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Conclusões

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• Hernán Bentancour ressalta a importância da inteligência artificial no setor de saúde para melhorar a eficiência e a eficácia, e como pode acelerar processos em agências reguladoras (Hernán Bentancour, Baxter).
• Hernán Bentancour também nos conta como a IA pode melhorar a distribuição de produtos médicos, assegurando que os tratamentos cheguem a quienes los necessitan en el momento adequado (Hernán Bentancour, Baxter).
• A falta de acesso à atenção médica é um problema grave com impacto social significativo, e a IA pode ajudar a melhorar isso (Hernán Bentancour, Baxter).
• Muitos pacientes não têm conhecimento suficiente sobre seus próprios diagnósticos. A IA poderia ajudar a melhorar a educação e a compreensão dos pacientes sobre suas condições (Hernán Bentancour, Baxter).

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Transcripción

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Lo que se você venga a la mente quando eu te falo de inteligência artificial, ¿qué te imaginas imediatamente?

Hernan Bentancour, Baxter

Se me vienen varias. Se me vienen futuros, se me viene un tema brilhante, se me vienen temas disruptivos. Hay otra word that se me viene y es, no sé cómo descripbirla, pero también estamos entrando, hay de cuenta que estamos en un cuarto escuro. Então, conforme vamos avanzando la luz vai aparecendo, mas não sabemos qué hay dentro. porque eu siento que isso tem um alcance tão grande que apenas estamos na primeira fase de encontrá-lo. Eu voltei para minha versão do tema de ficção científica. E hoje diz, Siri, tal coisa, Siri, te ajuda com a pesquisa. Que eu me imagino entrando em casa e conversando com um elemento digital que é inteligência artificial e vai mudar nossa forma de vida. Mas eu sinto que estamos caminhando e logo aprendendo a luz desse grande quarto para o qual estamos entrando. Não respondi com uma palavra, mas creio que com uma imagem que eu estou contando. Ei, eu estou dandole aquí vueltas.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

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. Vamos com o episódio.

Hernan Bentancour, Baxter

Bom, meu nome é Hernán Betancourt, um entusiasta do que fazemos na indústria da saúde. Atualmente, tenho a oportunidade de liderar a operação de uma empresa farmacêutica e de dispositivos médicos na Colômbia. Chama-se Baxter. E vengo acá como um indivíduo que ele gostou disso, que le gusta probar cosas, que não sabe muito, mas que está querendo arrancar e entender o tema da inteligência artificial e como podemos fazer ou como podemos gerar muito mais valor para o setor de saúde.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Vamos imaginar que vamos jogar para mudar a indústria. Sim, estou aqui da madrina. Por decirlo así, ¿tú cómo te ves ese futuro de la salud con lo que está pasando hoy de inteligência artificial, de AI generativa, do que acaba de sacar a Apple? Viste que es una cosa loca? Então, você como visualiza esse futuro? No te pongas restricciones alrededor de, ay, não, es que no se puede hacer this, sino como te lo vuelas.

Hernan Bentancour, Baxter

Mire, yo les voy a confesar un segredo. Eu gosto muito da ficção científica. Tenho uma série que me encanta e se chama Star Trek. E uma ve umas coisas do ponto de vista médico, a maneira de poder diagnosticar um paciente imediatamente com um aparelho e você diagnosticar e ter esse problema, tem o outro. Mas, além disso, rapidamente é como aliviarte. Parece muito mais do outro mundo, mas se alguém puder pensar, pode não ser nada louco. Si uno compara isso com o que hablábamos de ter telefones inteligentes, tener inteligência artificial hace 20 anos, el típico cuento de los supersónicos que agora estamos vivendo, pues yo diría que bueno poder ir nesse sentido. E por fim, el poder diagnosticar a un paciente imediatamente, poder darle su tratamiento de manera inmediatamente, que se salve ou que se melhore, pues eso debería ser, de alguma forma, a donde deberíamos ir. Isso é o que significa? Você pode implicar muitas coisas, não é? Ter a capacidade de diagnosticar, ter a disponibilidade total de tratamentos, de alguma forma o tema de acesso, certo? No final, eu sou eu, estou passando por uma série de televisão que eles estão contando, mas alguém pode receber seu tratamento. Então, há muitos tópicos que, no final, têm que ver com temas técnicos, tópicos de acesso, tópicos de oportunidade, de diagnóstico. Se verão em algum momento, no futuro chegaremos. Quando? Não, sé. Mas se não me imagino, me parece que... Bacanísimo, o sea, te está abrindo, te diagnostican, te aplican algo y ya te aliviaste.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

E desde o que você vive no dia a dia, desde seu mundo e sua experiência farmacêutica, mundo salud también, ¿qué se necesita hoy para que eso suceda? Quais são as principais barreiras que você vê hoje para poder chegar a esse futuro?

Hernan Bentancour, Baxter

La bolita de cristal, el nivel. o el desarrollo de terapias y de procedimientos, yo creo que va a la velocidad que va. Es decir, yo creo que la industria en general viene virtiendo, viene desarrollando y eso pues tiene una velocidad. Acho que com os temas digitais isso vai ser acelerado. De pronto, o desafio importante, eu acho que a primeira parte é como garantir que quien hoy padece una enfermedad llegue y se pueda atender. Parece super simples, mas uma vez daqui, de Bogotá, de Medellín, de Cali, pues tú vás a una institución hospitalaria, sea la que sea, y te atienden. Mas quando você vai para as áreas separadas, é um tema difícil. Quer dizer, há um par de semanas estivemos em La Guajira. Você concorda? Nós estudamos aqui. E, pucha, não tinha água. Sem água de feno. Eu vou contar uma coisa, uma coisa que eu aprendi, pues yo desconocía. Defecação em campo aberto. Eu pensei que isso nunca existia. Pues sí, hoy existe. E bem, na empresa para a qual trabalhamos temos uma série de projetos, estamos tentando apoiar esse tipo de comunidade, mas se não houver água. Dice, pues pucha, ¿Cómo hace? Como eu lavo os alimentos? Como você lava as mãos? Como você pode ter esse tipo de necessidades? Então, para um poder pensar em um futuro e todas essas coisas maravilhosas que eu chamo de ficção científica, você pode começar pelo básico. É por garantir o acesso à água, a temas de saneamento, temas que garantizan saludabilidad, para rapidamente avançar. Então, eu acho que o primeiro tema é garantir esquemas básicos. O segundo é poder ter uma população identificada e que possa acessar os sistemas de saúde. E acredito que a possibilidade de tratamentos e terapias surgirá em função do que a indústria, a inovação nos permite. Mas todo mundo tem que avançar ao mesmo tempo. Fingir que uma coisa vai mais rápido do que outra sem ter, por exemplo, os temas básicos não funcionarão. Ou vice-versa. Eu acho que é uma triada importante que debe ir, não sei se está na mesma velocidade, mas não se pode desarticular.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Digamos que gerar acesso à saúde nas zonas rurais do planeta em si é algo que é uma barreira hoje e que é complexo chegar a essas zonas porque é muito difícil levar capacidade instalada, infraestrutura instalada em zonas onde são remotas. Nós, por exemplo, começamos a implementar modelos inteligentes em áreas rurais antes de levá-los para áreas urbanas. Então, basicamente, como ele aconteceu, foi muito chistoso e muito bonito também porque estava no meio da pandemia. Então, em meio à pandemia, havia muitas pessoas morrendo por causa do COVID. Nadie sabia o que estava acontecendo. Eu tinha uma incerteza impressionante no mundo. E na Colômbia, particularmente, você também pode dizer, venga, o que podemos fazer com o que nós sabemos de inteligência artificial para construir um modelo que ajude os médicos a fazer o prognóstico de COVID? Não foi detección, nem mesmo hacer prognóstico, fazer uma avaliação do paciente uma vez que já estava no hospital. Então, o que fizemos foi, pues, escreverle para diferentes instituições de nível mundial que já sabiam mais ou menos como se veia o COVID em uma placa de raios X. fuera digital ou analógica, treinamos um modelo com essa informação que nos dieron e ele dijimos ao governo na Colômbia, em diferentes secretarias de vendas ud, venga, acá hay una herramienta que puede ayudarle, si a usted le interesa, venga, probemos this en campo y lo hicimos free. Entonces fue muy interesante porque varias secretarías de salud nos dijeron, venga, yo estoy aquí listo, estoy enloqueciéndome, no sé cómo dar resoluciones a nuestros médicos, a las personas que estão ahí en campo. Y pues a nuestros pacientes esto puede ayudar y puede darnos como una visibilidad ou de pronto una toma de decisiones mucho más eficiente. a tempo real, porque no sé si tú te acuerdas, pero en ese entonces, ¿Cómo es que se lama? O PCR demorou semanas para terminar. Então, basicamente, o mais afetado era o paciente. Então, basicamente, o que nós fizemos foi cobrir esses conjuntos de dados no nível mundial que existiam, pedírselos a eles. Uma vez que dividimos o go com esses conjuntos de dados, treinamos um algoritmo em questão por algumas semanas e esse algoritmo o implementamos nas secretarias de saúde que queriam em áreas, em municípios alejados, nas zonas rurais da Colômbia. Eu concordo, estávamos em Puerto Gaitán, em San Juan de Arama, bom, uma quantidade de municípios por lá, super alejados. Isso foi um retador, muito retador. Primeiro porque, você pode... Allá sí había capacidad de hacer, de correr placas de rayos X de tórax, pero análogas, nada digital. Então, um reto foi capaz de tirar a foto, que a opacidade da foto, que a tomada da foto foi boa. Luego sí que sí había opacidade, cómo el modelo identificaba esa opacidade para volver a tomar la foto para que no fuera una opacidad por la luz, cómo se tirou la foto y no dañara la imagen para identificar se você tinha um dano. pues dentro de esa placa de raios X. Foi um reto impressionante, mas bom, foi super interessante. Foi uma amostra de que alguém pode levar tecnologia para áreas onde não há acesso. Basicamente, isso nos permitiu gerar três resultados muito interessantes quanto gerais. O primeiro é poder validar que esse tipo de tecnologia também pode levar a áreas onde não há acesso. Dois, é que você pode aumentar o acesso às leituras. Bom, umas prelecturas ou uma pré-exibição onde nunca existiu um radiologista, onde nunca chegou um radiologista de verdade. É fabuloso para os pacientes. Y tercero, pues que en tiempo real, en hospitais de categorias muito básicas, pues tú en categoría 1 puedes realmente generarles valor. y eficiencia operativa para tomar melhores decisiones para beneficio de nuevo del paciente. Isso é super bonito. Y eso empezamos a mirar no solamente para hacer prognóstico de COVID, mas para hacer otro tipo de... de análisis más profundos de doenças respiratórias. Então, esse também recebeu um benefício. Então era algo muito bonito e muito válido para levar esse tipo de tecnologia aqui. E creo que hoy en día, mas que nunca, hoy más que nunca, é o momento perfeito para começar a eliminar essas brechas, porque no final isso é o que nos gera falta de acesso e que a metade da população mundial, por exemplo, hoje não tem acesso à saúde. Então é chévere. Como, a partir do olhar de um líder, um deve dar esse primeiro passo? Porque lo que yo veo en la industria es unas ganas infinitas de hacer cosas, pero la inteligencia artificial se está volviendo ese juguete nuevo que todos quieren tener, pero nadie entiende y como que se volvió un check dentro da estratégia, mas isso não necessariamente está gerando valor. Então você é líder no setor, como você vê esse passo a passo para dizer Vamos adotar a IA.

Hernan Bentancour, Baxter

Há um tema que você pode entender e conhecer. Na medida em que mais pessoas diferentes da organização entendem o que é isso, o que é essa ferramenta, se vemos nisso, é mais fácil que as pessoas levantem a mão e me interessa fazer isso. Esse é o primeiro tema. O segundo tema foi parte da discussão que tivemos ontem com a equipe. E é que, como é tão chévere, es tan sexy el tema, la people quiere tener. Esta é uma opinião pessoal. Yo creo que uno não debería tener this porque es chévere, sino, o la discusión de, bueno, ¿y qué más hacemos? E o que mais metemos aqui? Não, sim, que problemas tenho? E como essa ferramenta me resolve isso? Por que? Porque é que no final vamos ser muito transparentes e no final isso tem um custo econômico. La mejor forma de suportar el por qué meterme en esto, más allá de los recursos que tengo que disponer, el tiempo que tengo que dedicar, cuánto me toca invertir en termos económicos, pues al final me va a resolver un problema que yo creo con creces van a pagar todo esse tipo de investimento. Isso por um lado. Por outro lado es que qué chévere tenerlo, pero cuando yo tengo una necesidad clara, en la mitad del camino ya el interés se puede bajar, qué pereza esa reunión, esta gente me está pidiendo esto. porque no estamos encontrando realmente el valor que entregan.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Háblame un poquito de los problemas que tú estás viendo en la industria. 100% dos problemas hoy, porque ahí es donde uno puede construir essas oportunidades de solução com IA. Então, me conte um pouco desses problemas que você vê.

Hernan Bentancour, Baxter

Eu acho que há muitos. O garoto da Listar é variado. E eles podem estar em diferentes partes da cadeia. Todas as empresas farmacêuticas ou dispositivos médicos têm um ator muito importante, um aliado, um parceiro importante, que é, no final, uma entidade reguladora. E os tempos de poder levar tecnologias e tratamentos ao mercado dependem da capacidade de que essas agências reguladoras tenham as aprovações. Mas essas agências reguladoras têm uma avalancha de processos. Em alguns países se fazem alimentos e medicamentos, são feitos nutricionais, medicamentos e produtos alimentares. A quantidade de temas que você tem que regular ou avaliar é muito alta.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Ou seja, há uma imensa oportunidade de otimização.

Hernan Bentancour, Baxter

Mas se 70 ou 80% do processo já podemos automatizar, imagine a velocidade. E isso é um exemplo. Te voy a dar otro ejemplo y es, y aquí te estoy hablando muy yo creo de la generalidad y hasta qué punto todas estas provebas y todos estos temas documentais, porque yo creo que los test se tienen que hacer con mucho cuidado, no es hasta qué punto la inteligencia los pueda acelerar. Pero si todo lo administrativo y lo documental y lo de proceso de las investigaciones se pueden hacer ahí, creo que se pueden acelerar. Os temas de disponibilidade de produtos. Hoy localmente ha habido algo de ruido al respecto. no me referirá al trasfondo de eso, sino más bien a eventualmente existtiendo una buena base de dados, entendendo los consumos que se puedan dar, cómo yo puedo pronosticar qué voy a necesitar y qué no, y de esa manera poder articular con la industria para responder a las flutuações de demanda que podem existir.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Bueno, no es simple, pero sí es sencillo a la vez, porque son temas simplemente de entender. en histórico qué se ha hecho y qué es lo que más consumen los pacientes, qué es lo que más se medica en los pacientes, para con un histórico de data poder crear un modelo que pueda predecir quándo va a suceder y qué vai suceder e onde vai suceder. Então, basicamente, es hacer una locación inteligente de productos y de tratamientos, por decirlo así, ou de insumos, no lo llamemos simplemente tratamientos, insumos. eso se puede fazer y es una forma muy eficiente de utilizar este tipo de tecnologías para otimizar pues essa cadeia, es que tudo se trata de nuevo hay un problema, esto me quita demasiado tiempo, son demasiados esfuerzos me toma demasiado capital dentro de mi día a día en tema de tiempo, en tema de recursos, en tema de esfuerzo si eso es la respuesta Para el problema que estás pensando, pues muy provavelmente o IAI pode ajudar você a resolver esse problema. Ahí para aprofundar un poquito, ¿eso cuánto le cuesta al sistema hoy no tenerlo?

Hernan Bentancour, Baxter

Es muy complejo responderte esa pergunta, porque no es solamente cuánto le cuesta al sistema. sino los impactos sociales que se pueden gerar de no tener. E isso não pode ser quantificado. Como também se pode beneficiar do sistema de saúde mais eficiente, também o vencem do outro lado. E é como usar mais recursos em função de poder atender mais pacientes, de legar a zonas mais limpas, porque estou fazendo as coisas de melhor maneira. Mas em um mundo em que toda a informação está disponível, imagine a capacidade de gerar processos de eficiência, não só nisso, na forma de como são distribuídos os medicamentos, onde se pone, onde estão as populações, e as populações têm essas características, então esse tipo de tratamento deve ser lido garçom. Sim, há um tema muito forte em como tornar o processo de atenção mais eficiente e isso tem todas as aplicações possíveis.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Venha, vamos fazer um exercício de bacano. Como a ti te gustó full el tema de impacto, de paciente, a mí me fascina y es la razón por la que yo creo que uno debería implementar inteligência artificial nesta indústria para que todos los millones de vidas que você salva hoy se tripliquen ou tengan una escalabilidad de 10x.

Hernan Bentancour, Baxter

Que se puedan atender melhor.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Vamos a darle la mirada de cuáles son los retos que tú ves. hoy en la industria, en relación al paciente, en relación a la pharma, en relación a la IPS, en relación al asegurador, y cómo mo no lo llamamos inteligencia artificial, nuevas tecnologías pueden aportar a esta indústria. Que uma vez desde o olhar, meu paciente, porque aqui todos somos pacientes.

Hernan Bentancour, Baxter

Sim, várias coisas. A primeira é que nós, como pacientes, não sabemos muito. Então, quando me diagnosticaram ou me identificaram, Você pode pesquisar no Google, se você já foi um paciente de muita idade, provavelmente não. E tudo o que o médico diz ou não diz, você acredita. Eu creo que hay un tema en la capacidad de yo como paciente, con lo importante como de la persona, yo tener acceso a todas las oportunidades de conocimiento terapéutico. a las opciones que hay, a lo que eventualmente esto implica, sin ser médico, porque al final se le explican en... en el idioma que uno puede entender.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Me encanta eso porque al final ahí es donde entran a jugar estas tecnologias, con la información, transformar essa informação em um ativo digital que te permita incrementar o acesso, incrementar essa detecção oportuna para poder atender melhor ao paciente e no final se torna um círculo onde todos ganham. Gana el paciente porque se detecta a tempo, você pode ter melhor qualidade de vida, um bom sistema. O IPS ganha porque você pode cumprir suas métricas de desempenho, por assim dizer. Ganhe o EPS porque neste caso mantém a população, entre comillas, sana ou atendida. E, por outro lado, ganha toda a farmácia porque aumenta o acesso ao tratamento e beneficia o paciente com esse consumo. Nós temos feito muitas soluções a partir da mesma curiosidade. Pues para mi forma de ver, yo no entiendo porquê la mitad de la población mundial no accede a salud. A coisa mais injusta e ridiculamente estúpida, perdão a palavra, que não pare, porque hoje em dia temos tanta informação e tudo isso pode ser transformado em modelos inteligentes que nos ajudam a incrementar o acesso, inclusive antes que aconteça. Então, hay muchas cosas que yo he visto que geran valor y es super bonito alrededor de la inteligencia artificial que trae beneficio y así es, basicamente. Entender o que passou na história com diferentes doenças, câncer, doença renal crônica que hoy lo hacemos tanto, temas de doenças raras, doenças huérfanas, temas de doenças cardiovasculares, es basicamente, venga, qué ha pasado en el pasado, cogemos essa informação, em nosso caso em Arcángeles, como transformamos essa informação maneira automática de poder predecir quando, onde e como você pode gerar valor. ou quem se vai enfermar em algum ponto determinado da vida e, assim, incrementar o acesso, melhorar a tomada de decisão para o paciente, para el profesional en salud, inclusive para la farma misma, saber quiénes se van a enfermar de enfermedad renal crónica o quiénes se van a enfermar de, no sé, esclerosis o un tipo de câncer. pues para poder tener esos insumos, saber quiénes y dónde y cuándo, y crear una ruta mucho mácho é eficiente e eficaz. Aqui, de novo, ganan todos. E isso é o que nós fizemos hoje. Hoje impactamos 68 milhões de pessoas graças a isso. Simplesmente para isso. Então, para mim, entenderte a ti, cuáles son tus retos, se vuelve algo delicioso para mi oídos. É dizer, pucha, podemos construir até este lado. Así sea loco lo que estamos fazendo e experimentando, mas podemos traer sobre la mesa ideas. que nos ayuden a experimentar muy rápido y ver se por ahí es el camino or si no. Bem, você pode visualizar em breve como a adoção de inteligência artificial na América Latina na indústria farmacêutica, como no primeiro campo de exploração que pode ser dado neste setor. Como na primeira oportunidade.

Hernan Bentancour, Baxter

Na medida em que alguém pode entender até onde isso pode gerar valor e como se pode fazer, eu acho que muito mais pessoas vão querer montarse. Dice, artificial intelligence, pero no quiero meter datos a eso y eso le dice a uno, y eso cómo aprende, y eso qué necesita, y si mi datos vienen así ou si van así, y yo cómo conecto, o veces, no, pues es que lo que yo quiero tal vez la información está aquí. Às vezes eu não quero entrar no operativo de decirle commo lo haces. Mas você sabe o alcance disso, quais vantagens funcionam, como se constroem. Ustedes hablan del modelo. O modelo é o quê? O sea, es Y igual a X1, X2, no sé. Então, isso é preciso medir uma data e a data como ela deve vir. E se eu, como organização, eu sou incapaz de fazer ou não fazer isso, isso vale muito, vale pouco. Você me entende? Uno escucha inteligência artificial. Um vai e ele entra no chat GPT e faz perguntas, mas o que há por trás? Não tenho ideia. De acordo com você, você toma as informações históricas do seu grupo de clientes, analisa-as e pode predecir.

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

É que vocês imaginam isso. Pucha, precisamos chegar a um objetivo de atender, não sei, 5 milhões de pacientes. Ok. E para isso, você obviamente vai ter uma receita de X quantidade de dinheiro, certo? Que tal se, em vez de chegar a 5, pudéssemos chegar a 10? Não basta duplicar essa receita, mas esse impacto, simplesmente entendendo a data que temos hoje. Onde estão? Quem são? Quais tipos de variáveis influenciam esse tipo de tratamento? Por exemplo, que... qué tan aderentes são esses pacientes ou não tem esse tipo de tratamento. Com todas essas informações, você simplesmente pode identificar, muito antes de que isso aconteça, quem vai te pedir quanto, que tipo de paciente ele vai funcionar e por que, quais efeitos adversos e por quê. Simplesmente é do meu olhar. Você está curioso com a data que temos e dá vida a essa data para que você possa tomar as melhores decisões. E aqui ganhamos tudo.

Hernan Bentancour, Baxter

Sim, eu estou de acordo. Ahí de pronto el único tema que yo le pondría, que yo creo que el tema de inteligencia, no sé si lo resuelve, pero le recueja un problema importante y es, no es simplemente crecer por crer, es decir, es encontrar la situación adecuada, el paciente adecuado, eso es un tema supremamente importante, pero entonces es un tema de poder brindar uma maior atenção. No fundo, yo lo que te digo es, y yo creo que eso es lo que tu haces normalmente, es decir. Pones los datos, corres el modelo, miras qué tanto fit hace or no hace, y vais aprendendo, y vais ajustando, y vais... Então, é ir calibrando de alguma maneira para que isso responda. O que vai ser perfeito? Sem credo. Mas sim você está ajudando, primeiro, a poder dar o tratamento a uma grande quantidade de informação, que provavelmente com o chinomático que eu chamo, você não pode te dar o poder. O mar, você vai permitir ver coisas que seguramente... como em particular uma grande quantidade de variáveis que, repito, normalmente... Em condições normais, não se pode fazer ou levar muito tempo. Mas, no final, é que, depois de tudo isso, como você avalia a adesão ao modelo? O FIT, o R quadrado que alguém vê na universidade em algum momento. Nós ligamos jocosamente assim. Mas sim, onde vai estar o tema? Quanta informação? Eu creo que hay un reto super fuerte ahí, y es ¿Que tanta informação está disponível? Você não sabe como você foi para você nisso, mas às vezes há uma data certa que é a que não tem dentro da organização e aí com isso você pode se mover. Mas outra coisa é que não a manejas, que está longe. Como eles vão?

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Mas a verdade é que tem dois caminhos. Todo o mundo dentro do mundo dessas novas tecnologias de IA diz particularmente que, enquanto mais dados, são melhores. E é como a lei. Sim, pero yo difiero en ciertas partes porque yo digo mientras más data de calidad mejor. Mas é a realidade do mundo, não só da América Latina, do mundo é que isso não é assim. Entonces yo siempre digo que con pocos datos uno puede llegar a muy buenas métricas. si son datos de calidad, ¿cierto? E eu te pongo o exemplo da UNICEF com a gente. Podemos fazer a detecção temporária de leucemia limpa em particular, alugando a um modelo com muitos poucos dados que cogimos, que pudo llegar a unas muy buenas métricas, porque esses dados muito pequenos têm uma qualidade muito boa. Então, ahí yo te digo, ¿Qué se tiene hoy para construir hoy y probar hoy para testar y llevar a cabo? bueno Chivil pues mil gracias por compartilhar tantos insights pues espero que haya sido de valor pues aquí anoté un montón de ideas que se me vienen a la mente que puedo probar y testear rápidamente pues yo soy de las que creo que es mejor hacer, probar,

Hernan Bentancour, Baxter

Tente experimentar não fazer nada e entrar na fila porque não o faz totalmente

Laura Velásquez Herrera, heróis da IA

Muito obrigado por fazer parte deste episódio e por deixar um pouco de sua experiência aqui com a gente. E muito obrigado a todos que ouvem AI Heroes. Por favor, deixe-nos saber nas perguntas do Spotify o que mais eles gostariam de conhecer e aprender sobre inteligência artificial e as mudanças que isso está ocorrendo no setor de saúde. Nos ouvimos em um próximo episódio.