Integrando IA em soluções de software de assistência médica: benefícios e casos de uso

A inteligência artificial tem trabalhado lenta mas constantemente em quase todos os aspectos do setor de saúde. Hoje, não há dúvida de que essas tecnologias estão mudando o jogo: a IA na área da saúde ajuda a descobrir e testar novos medicamentos, detectar sinais de doenças que passam despercebidos pelos humanos e até tornar o impossível possível, como permitir cirurgias remotas.

Além disso, a IA é parte integrante da simplificação das tarefas diárias relacionadas à saúde e, assim, torna a vida dos profissionais de saúde um pouco mais fácil. A questão é: como as organizações de saúde podem começar a alavancar esse poder e tornar a IA parte de suas operações? É disso que trata este artigo.

Aqui, exploramos os benefícios, casos de uso e exemplos inspiradores de soluções médicas de IA, orientamos você no processo de integração e compartilhamos dicas sobre como trabalhar com inteligência artificial com base em nossa própria experiência.

Benefícios da integração de IA em software de assistência médica

[Fonte: Statista]

De acordo com dados da Statista, o mercado global de IA na área da saúde valeria quase US$ 188 bilhões até 2030, crescendo a uma CAGR de 37% de 2022 a 2030. Vamos ver os benefícios da IA ​​na área da saúde que levaram a números surpreendentes.

Maior precisão no diagnóstico e tratamento

Uma das maiores vantagens dos algoritmos baseados em IA é que eles podem ajudar a analisar com rapidez e precisão grandes quantidades de dados médicos, como registros de pacientes, imagens médicas e resultados de testes em tempo real. Isso leva à detecção de padrões e anomalias que levam muito mais tempo quando feitas por humanos ou passam completamente despercebidas sem o envolvimento da IA.

A inteligência artificial ajuda os profissionais de saúde (HCPs) a aplicar uma abordagem proativa e fornecer tratamento oportuno e preciso a seus pacientes, prever e prevenir emergências e reduzir casos de diagnósticos incorretos.

Os profissionais médicos estão bastante otimistas sobre a tecnologia. Por exemplo, uma pesquisa de 2022 da European Society of Radiology conversou com 185 radiologistas que trabalham com algoritmos baseados em IA para diagnosticar pacientes. A maioria (75,7%) deles concordou com a confiabilidade geral dos algoritmos.

Atendimento personalizado ao paciente

Idealmente, cada paciente deve ser tratado levando em consideração seu histórico médico único, experiência, dados genéticos, estilo de vida e outras informações.

A IA, em combinação com outras tecnologias, pode analisar esses dados em tempo real. Como resultado, permite uma abordagem personalizada de atendimento e ajuda a encontrar as melhores soluções possíveis de diagnóstico e tratamento para pacientes específicos. Isso leva a melhores resultados para os pacientes e reduz as chances de readmissão.

Embora os pacientes ainda sejam cautelosos sobre o uso de IA por profissionais médicos, muitos deles acreditam que essa tecnologia pode resolver certos problemas no setor. Por exemplo, a pesquisa do Pew Research Center de 2023 mostrou que 51% dos adultos americanos que veem o preconceito étnico na saúde como um problema acreditam que a IA o reduzirá. A mesma pesquisa revelou que 65% dos adultos americanos desejam que a IA seja usada em sua triagem de câncer.

Leia mais: Como a integração de IA pode melhorar o atendimento ao paciente

Poupança de custos

Embora a tomada de decisões complexas dependa apenas dos profissionais de saúde, a IA pode aliviá-los de certas tarefas repetitivas de rotina. Isso inclui trabalho administrativo, como agendamento de consultas, registro de pacientes, processamento de contas e outros documentos, etc. A automação dessas operações ajuda as organizações de saúde a cortar custos administrativos e operacionais.

Além disso, isso libera o tempo dos profissionais de saúde para cuidar do paciente. Por exemplo, de acordo com pesquisas recentes, na Europa, estimava-se que apenas 50% do tempo de trabalho de um médico era dedicado ao tratamento de pacientes, e os outros 50% eram ocupados com tarefas administrativas. Prevê-se que a implementação da IA ​​na área da saúde aumente em 20% o tempo gasto com os pacientes. Isso naturalmente pode levar a uma maior satisfação do paciente e, portanto, aumentar a receita.

Além disso, as soluções de análise e modelagem preditiva baseadas em IA podem otimizar a alocação de recursos em organizações de assistência médica. Por exemplo, os algoritmos de IA são capazes de analisar dados históricos e em tempo real para otimizar o agendamento da equipe e o fluxo de pacientes, melhorar a previsão de demanda e simplificar o gerenciamento de estoque.

Casos de uso de inteligência artificial em softwares de saúde

Embora haja uma abundância de casos em que a inteligência artificial pode ser usada para beneficiar o setor, a maioria das aplicações de IA na área da saúde pode ser dividida em quatro categorias. Estes são cuidados com o paciente, diagnósticos e imagens médicas, pesquisa e desenvolvimento e gerenciamento. Vamos entrar em cada um desses grupos de casos de uso.

Diagnóstico e imagiologia médica

A inteligência artificial está atualmente moldando o futuro dos diagnósticos e imagens médicas e aumentando as capacidades humanas por meio de algoritmos avançados. A IA em software de assistência médica ajuda os profissionais de saúde a interpretar dados complexos com rapidez e precisão e, portanto, a tomar decisões médicas mais eficientes e a reduzir erros médicos.

Aqui está uma lista detecnologias típicas de IA usadas para diagnósticos e imagens médicas :

• Aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados e, assim, identificar relações complexas entre dados clínicos, sintomas e resultados de doenças, o que ajuda a fazer previsões e aprimorar a tomada de decisões de diagnóstico
• Aprendizado profundo que utiliza redes neurais e ajuda os profissionais de saúde em tarefas como análise de imagens médicas, incluindo raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas
• Técnicas de PNL para interpretar a linguagem humana e analisar registros médicos, notas clínicas, trabalhos de pesquisa e assim por diante para extrair informações relevantes
• Sistemas especialistas para simular experiência humana em domínios específicos, fornecendo aos HCPs conhecimento médico relevante e diretrizes clínicas
• Técnicas de raciocínio probabilístico para calcular probabilidades e avaliar a probabilidade de vários diagnósticos
• Sistemas de suporte à decisão com inteligência artificial para auxiliar os médicos na tomada de decisões de diagnóstico com base em dados em tempo real, como histórico do paciente, sintomas, resultados de testes e pesquisas médicas

É importante observar que é improvável que a IA substitua os humanos, e as decisões finais continuam sendo de responsabilidade dos profissionais médicos. No entanto, o uso de IA pelos profissionais de saúde leva a diagnósticos mais rápidos e precisos. Por exemplo, em um de nossos artigos, compartilhamos uma história de como as clínicas húngaras adotaram sistemas de IA para ajudar a verificar sinais de câncer de mama que podem ter passado despercebidos pelos médicos.

Assistência ao paciente

Quando se trata de atendimento ao paciente, as tecnologias de IA são usadas principalmente para melhorar a prestação de serviços de saúde e a coordenação do atendimento, bem como para aprimorar as experiências do paciente. Eles também ajudam os profissionais de saúde a adotar uma abordagem mais proativa e centrada no paciente.

As soluções comuns de software orientadas por IA para atendimento ao paciente incluem :

• Assistentes virtuais de saúde alimentados por IA e PNL que fornecem aos pacientes suporte e orientação de saúde personalizados.Normalmente, eles podem responder a perguntas, fornecer avaliações de sintomas, oferecer lembretes de medicamentos e conectar usuários com HCPs
• Soluções de monitoramento remoto de pacientes que usam algoritmos de ML e permitem que os profissionais de saúde rastreiem remotamente os sinais vitais, sintomas e adesão à medicação dos pacientes e intervenham quando necessário
• Software de gerenciamento de medicamentos destinado a auxiliar na reconciliação de medicamentos, monitoramento de adesão e recomendações personalizadas de medicamentos
• Soluções de detecção e prevenção de quedas usadas em combinação com sensores, dispositivos vestíveis ou tecnologias baseadas em câmeras para detectar quedas ou mudanças nos padrões de movimento.Esses sistemas são frequentemente adotados por cuidadores ou serviços de emergência
• Plataformas de gerenciamento de doenças crônicas criadas para apoiar pacientes com condições crônicas, fornecendo planos de cuidados personalizados, monitoramento de sintomas e ferramentas de autogerenciamento

Ao aproveitar o poder das tecnologias de IA, os profissionais de saúde podem oferecer atendimento proativo e centrado no paciente, levando a melhores resultados e melhoria do bem-estar geral do paciente.

Saiba mais: Como aprimorar seus serviços de saúde com IA e aprendizado de máquina

Gerenciamento

Automatizar tarefas administrativas e outras tarefas repetitivas é uma das maneiras mais fáceis de uma organização de assistência médica iniciar uma jornada de integração de IA. Essas soluções geralmente estão relacionadas a processos operacionais e não ao atendimento ao paciente, mas ainda assim podem ajudar a economizar dinheiro e aumentar a qualidade dos serviços.

Algumas dassoluções de software com IA mais amplamente adotadas usadas no gerenciamento de assistência médica incluem :

• Plataformas de gerenciamento do ciclo de receita que ajudam a automatizar e otimizar o processamento de faturamento, codificação e reclamações, além de identificar possíveis vazamentos de receita
• Soluções de gerenciamento da cadeia de suprimentos destinadas a otimizar os níveis de estoque, reduzir custos e garantir a disponibilidade oportuna de suprimentos críticos.Nesse caso, os algoritmos de IA analisam dados históricos e padrões de demanda, prevêem necessidades de suprimentos e automatizam processos de aquisição.
• Serviços de detecção e prevenção de fraudes que utilizam algoritmos de IA para analisar padrões e anomalias em dados de sinistros, comportamento do provedor e práticas de cobrança, além de sinalizar atividades suspeitas
• Soluções de otimização de fluxo de trabalho que ajudam a automatizar tarefas rotineiras e agilizar processos, principalmente por meio de Robotic Process Automation (RPA).Esta tecnologia pode abranger agendamento de consultas, processamento de documentação, etc.
• Plataformas preditivas de alocação de pessoal e recursos que usam algoritmos de IA para analisar dados históricos de pacientes, taxas de admissão e padrões de agendamento de pessoal para prever futuros volumes de pacientes e otimizar os níveis de pessoal, bem como gerenciar recursos com eficiência

Pesquisa e desenvolvimento

Como os algoritmos de IA podem analisar grandes volumes de dados médicos, naturalmente, eles são usados ​​não apenas por instituições de saúde, mas também por pesquisadores. As ferramentas baseadas em IA permitem que os cientistas analisem rapidamente grandes conjuntos de dados e identifiquem padrões que aceleram as descobertas médicas. As tecnologias de IA ajudam nas seguintes tarefas relacionadas à pesquisa :

• Mineração e análise de dados , caso em que a IA é usada para processar dados de saúde como EHR, dados genômicos, ensaios clínicos e literatura científica.Isso ajuda os pesquisadores a entender melhor os mecanismos da doença e encontrar soluções muito mais rapidamente
• Análise genômica , em que algoritmos de IA e ML são usados ​​para analisar e interpretar sequências de DNA, prever riscos de doenças e aprimorar a medicina personalizada
• Descoberta e desenvolvimento de medicamentos , que se tornaram mais fáceis graças aos algoritmos de IA e ML que analisam dados sobre estruturas moleculares, predizem interações alvo-fármaco e identificam compostos com as propriedades desejadas
• Otimização de ensaios clínicos , caso em que a IA auxilia na otimização do projeto e execução de ensaios clínicos.Para ser mais específico, os algoritmos de ML podem identificar participantes adequados do estudo, prever as respostas do paciente e otimizar os protocolos do estudo

O uso da IA ​​para esses fins contribui para o avanço da medicina baseada em evidências, atendimento personalizado e evolução geral dos sistemas de saúde.

Exemplos de IA em software de saúde

É muito mais fácil compreender como tudo isso funciona com casos da vida real, então, para cada categoria, selecionamos um exemplo de como empresas de tecnologia e organizações de saúde estão usando IA em software de saúde.

Imagiologia médica: Butterfly Network

Como você provavelmente sabe, a ultrassonografia é uma ferramenta de diagnóstico segura, não invasiva e não radiativa que permite que os profissionais de saúde obtenham imagens do interior do corpo por meio de ondas sonoras. No entanto, o equipamento usado para ultrassom costuma ser muito caro e muito grande para ser usado fora dos estabelecimentos de saúde.

É por isso que uma empresa médica, a Butterfly Network, criou o Butterfly iQ, um gerador portátil de imagens de corpo inteiro, que os profissionais de saúde podem carregar quase tão facilmente quanto carregam estetoscópios.

O Butterfly iQ é baseado em um transdutor de ultrassom baseado em semicondutor. O dispositivo possui milhares de minúsculos sensores de ultrassom, o que permite fazer imagens de alta resolução em tempo real e enviá-las diretamente para um smartphone ou tablet conectado.

Quanto ao componente AI da tecnologia, o Butterfly iQ é aprimorado com algoritmos AI que aprimoram a qualidade da imagem, otimizam as configurações e ajudam na interpretação da imagem e na detecção de anomalias. Além disso, o produto aproveita a computação em nuvem, que permite armazenamento, colaboração e análise de dados.

Atendimento ao paciente: Wellframe

Uma das tarefas que os cuidados de saúde modernos têm de enfrentar é o empoderamento do paciente, o que significa que o sistema precisa permitir que aqueles sob seus cuidados assumam um papel ativo no gerenciamento de sua saúde. Wellframe é um serviço que visa fazer exatamente isso.

Essa plataforma digital de gerenciamento de saúde ajuda os profissionais de saúde a fornecer atendimento personalizado, interativo e baseado em dados a seus pacientes. Para conseguir isso, seus criadores combinaram aplicativos móveis, IA e serviços de gerenciamento de atendimento.

O aplicativo móvel Wellframe para pacientes é basicamente um companheiro de saúde digital com recursos que permitem suporte e orientação. A funcionalidade inclui planos de cuidados personalizados, lembretes de ingestão de medicamentos, rastreamento de sintomas, conteúdo educacional, serviços de telessaúde, mensagens seguras com HCPs e alertando-os em caso de situações de alto risco.

A equipe Wellframe também usa IA para desenvolvimento de software de saúde. Os algoritmos de IA aqui são usados ​​para analisar os dados do paciente, como registros de saúde, e criar planos de atendimento personalizados. Eles também ajudam a detectar padrões, riscos potenciais e falhas no tratamento e fornecem insights e recomendações em tempo real para pacientes e profissionais de saúde.

Saiba mais: Como a IA pode ajudar os profissionais de saúde a ter um melhor desempenho: benefícios e histórias de sucesso

Gerenciamento: Épico

O último exemplo aqui é bem conhecido da maioria das pessoas no setor de saúde. O Epic é um sistema de registros eletrônicos de saúde (EHR) amplamente usado para gerenciar informações de pacientes e simplificar fluxos de trabalho em organizações de saúde.

A funcionalidade da Epic permite que os profissionais de saúde trabalhem facilmente com registro, documentação e gráficos de pacientes, fazendo pedidos de testes e medicamentos, coordenação de cuidados e muito mais.

Então, qual é o papel da IA ​​no desenvolvimento de software de saúde da Epic? A plataforma utiliza inteligência artificial para análise preditiva para identificar padrões em grandes quantidades de dados do paciente. Dessa forma, os algoritmos de IA podem prever os resultados dos pacientes, detectar riscos e complicações e permitir que os profissionais de saúde intervenham proativamente quando necessário.

A Epic também usa processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de voz para analisar dados não estruturados, como notas clínicas e documentação, e extrair informações e padrões valiosos necessários para a tomada de decisões. Os profissionais de saúde que usam o Epic são capazes não apenas de gerenciar pacientes individuais, mas também de apoiar iniciativas de gerenciamento de saúde da população.

A equipe do Mind Studios também considera a Epic incrivelmente útil: na verdade, nós a usamos aocriar soluções compatíveis com HIPAA para nossos projetos de assistência médica, incluindo aqueles que envolvem tecnologia de IA.

Descoberta de medicamentos: AlphaFold

De acordo com a Bloomberg, trazer um novo medicamento para o mercado normalmente custa quase US$ 3 bilhões, com cerca de 90% dos medicamentos experimentais falhando. O AlphaFold, um modelo de IA desenvolvido pela DeepMind, acelerou e simplificou significativamente o processo ao prever a estrutura 3D das proteínas, o que é essencial para entender como elas vão interagir com o corpo humano.

Simplificando, muitas doenças são desencadeadas por proteínas que se comportam de forma anormal. Prever a estrutura 3D das proteínas ajuda os pesquisadores a determinar possíveis alvos de drogas, restringir moléculas que possam interagir com as proteínas e projetar drogas para atacar doenças.

Aqui está como funciona. Em primeiro lugar, o AlphaFold é treinado com grandes quantidades de dados sobre proteínas de bancos de dados disponíveis, pesquisas científicas e outras fontes. O DeepMind treina o modelo usando técnicas de aprendizado profundo, especificamente redes neurais.

O modelo é então usado para prever a estrutura 3D da proteína e determinar como ela se dobra por meio de algoritmos complexos e métodos computacionais. Seu processo de refinamento iterativo ajuda a aumentar a precisão das previsões.

Outro papel significativo do AlphaFold na área da saúde é que ele contribui para a criação de um banco de dados abrangente de estruturas de proteínas, que pode não apenas impulsionar a descoberta de medicamentos, mas também aprimorar nosso conhecimento sobre doenças e biologia em geral.

Como integrar soluções de IA em software de saúde

Se você é uma organização de assistência médica que já possui um software existente, pode fazer mais sentido financeiro investir na integração de uma solução de IA pronta em vez de criar um novo produto do zero. É exatamente nisso que queremos focar nesta seção.

O processo de integração de IA é complexo em qualquer campo. No entanto, a fusão de IA e software de assistência médica pode ser especialmente desafiadora devido a inúmeras regulamentações de privacidade e segurança de dados que precisam ser levadas em consideração. Essas seis etapas ajudarão você a entender melhor como fazer isso da maneira mais eficiente possível.

Passo 1. Defina as necessidades da sua organização de saúde

A primeira coisa a fazer quando você decidir procurar opções de integração de IA é identificar os objetivos deste projeto. O que você planeja alcançar com as soluções de IA? Quais processos você deseja automatizar e aprimorar? Como isso beneficiará sua organização? E que orçamento você pode alocar para o projeto?

Responder a essas perguntas ajudará a garantir que a ideia seja válida e, no final, você terá uma lista de requisitos para as próprias soluções de IA e para a equipe que as implementará.

Etapa 2. Encontre desenvolvedores confiáveis ​​para implementar a solução

Experiência e especialização relevantes são de importância crucial ao procurar um parceiro para integrar soluções de IA nas operações de uma organização de saúde.

Os provedores de serviços de hardware e software precisam entender os regulamentos, padrões e desafios exclusivos do setor de saúde. Portanto, não hesite em avaliar a expertise de seus potenciais parceiros durante entrevistas técnicas e contate seus clientes anteriores para saber mais sobre sua experiência e abordagem de trabalho.

Etapa 3. Escolha a solução de IA certa

Existem inúmeras opções para ferramentas e tecnologias de IA. A escolha aqui depende do tipo de dados que você planeja processar e sua disponibilidade, requisitos técnicos da solução de IA, conformidade com os regulamentos e custo.

Se você planeja criar uma solução de inteligência artificial do zero ou integrar uma solução pronta para uso com poucos ajustes, sugerimos que tome a decisão com seu parceiro de implementação de IA experiente.

Etapa 4. Planejar a integração

O sucesso do seu projeto de IA depende diretamente da qualidade e quantidade dos dados nos quais você treinará os algoritmos de IA. Portanto, uma das etapas cruciais na preparação para a integração envolve a coleta e análise dos dados.

Dependendo do problema que o algoritmo abordará, os dados podem incluir imagens médicas, transcrições médicas, EHRs, dados de dispositivos vestíveis, etc.

Também é essencial garantir que a solução de IA selecionada esteja em conformidade com os requisitos regulamentares e padrões como HIPAA e GDPR.

Etapa 5. Treinar, testar e implantar a solução

Assim que os dados estiverem prontos, você pode começar a treinar a solução de IA e testar a precisão dos resultados gerados. Embora os principais colaboradores desse processo sejam engenheiros, certifique-se de envolver também profissionais de saúde que trabalharão com a solução no futuro, pois são eles que precisam validar a eficácia do algoritmo.

Após a validação do modelo de IA, a equipe pode implantá-lo e sua equipe interna pode começar a integrá-lo ao fluxo de trabalho da organização.

Etapa 6. Monitore e refine seu sistema de IA de assistência médica

O projeto não termina com a implantação da solução: projetos de inteligência artificial, principalmente na área da saúde, exigem monitoramento e aprimoramento constantes.

Esse processo envolve coletar feedback dos usuários (neste caso, principalmente profissionais médicos e pacientes), analisar o impacto das soluções no desempenho da organização de saúde e refinar a IA para garantir os resultados desejados.

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Dicas da Mind Studios sobre a implementação da tecnologia de IA na área da saúde

O processo que descrevemos acima pode parecer bastante simples. No entanto, a implementação de projetos de IA na área da saúde apresenta alguns desafios e nem sempre sai conforme o planejado, simplesmente devido à natureza complexa da tecnologia e do setor. Aqui estão algumas dicas de nossa equipe que podem ajudá-lo a garantir o sucesso de sua ideia.

Esteja ciente dos desafios da IA

Embora a inteligência artificial tenha o potencial de revolucionar o setor de saúde, é crucial que qualquer pessoa que adote a tecnologia esteja ciente e trate de suas desvantagens e desafios. Embora os modelos de IA reduzam o risco de erro humano, eles foram treinados em dados criados por humanos e, portanto, podem sertendenciosos .

Por exemplo, imagine que os dados históricos de uma clínica mostrem que um determinado grupo racial tem menos probabilidade de procurar atendimento médico. Como um algoritmo de IA é treinado nesses dados, pode ser menos provável que recomende um tratamento de acompanhamento para pacientes desse grupo, mesmo que o cuidado seja necessário.

Outra grande preocupação dos profissionais de saúde é a falta de transparência, já que muitas vezes não está claro como os algoritmos de IA chegam a certas conclusões , o que dificulta a identificação e o tratamento de vieses.

Certamente, esses desafios não significam que você não deva adotar a inteligência artificial. Lembre-se de que as soluções de IA devem ser usadas sob supervisão humana constante, especialmente no tratamento de pacientes.

Escolha um parceiro confiável de longo prazo

Os projetos de IA podem levar anos para serem desenvolvidos e integrados : basta pensar na ferramenta Sepsis Watch, que foi lançada pela primeira vez em 2018 e ainda está sendo testada.No entanto, mesmo quando o modelo de IA é integrado ao fluxo de trabalho de uma instituição de saúde, ele não se torna uma bala de prata: essas soluções exigem monitoramento, treinamento e aprimoramento contínuos.

Por isso, sugerimos a escolha de um parceiro técnico que realmente aposte no sucesso do seu projeto e esteja disposto a trabalhar nele por um longo período de tempo, prestando serviços de manutenção e suporte após o lançamento da solução.

Como uma empresa de desenvolvimento de software, a Mind Studios está focada principalmente na cooperação de longo prazo para garantir o sucesso final do projeto a longo prazo. Como resultado, 70% dos nossos clientes contam com nossos serviços de manutenção e suporte 3 anos após o lançamento do projeto.

Trabalhar lado a lado com os profissionais de saúde

Projetos de IA para organizações de saúde não podem ser desenvolvidos sem a colaboração dos profissionais de saúde como usuários primários dessas soluções, pelo menos se você não quiser que elas falhem.

Além de resolver problemas específicos, as ferramentas de IA devem ter interfaces amigáveis ​​e intuitivas e se mostrar eficientes em um ambiente real de saúde. Além disso, médicos e enfermeiros são os que testarão se as soluções são precisas, livres de viés, seguras e adequadas às necessidades dos pacientes.

Por fim, envolver os profissionais de saúde no processo de desenvolvimento aumentará as chances de aceitação e adoção das soluções no futuro, o que também afeta diretamente o sucesso do projeto.

Conclusão

A adoção da tecnologia de IA na área da saúde fez com que o setor entrasse em uma nova era, aprimorando a experiência de prestar e receber atendimento. Embora essas novas soluções ajudem a automatizar as operações relacionadas à análise de dados, diagnósticos e tarefas administrativas, os profissionais de saúde podem se concentrar diretamente no tratamento de seus pacientes e fazer com que estes se sintam uma prioridade.

Com certeza, investir em uma complexa tecnologia de hardware baseada em IA pode ser muito caro para pequenas organizações de saúde com financiamento limitado. No entanto, existem muitas maneiras acessíveis de alavancar a IA e até mesmo usá-la para cortar custos a longo prazo, mesclando software de assistência médica e IA para otimizar os fluxos de trabalho da área de saúde.

Com a saúde sendo um dos nossos setores de foco, a Mind Studios tem o prazer de ajudá-lo a criar uma solução de software eficiente ou aprimorar uma já existente com a tecnologia de IA. Sinta-se à vontade para entrar em contato e nossa equipe de desenvolvimento de negócios o ajudará a criar uma estratégia que atenda às suas necessidades e ao seu orçamento.

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