{"id":329711,"date":"2021-02-18T01:00:00","date_gmt":"2021-02-18T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/inteligencia-artificial-e-grandes-dados-tambem-uma-tendencia-em-dermatologia\/"},"modified":"2021-02-18T01:00:00","modified_gmt":"2021-02-18T00:00:00","slug":"inteligencia-artificial-e-grandes-dados-tambem-uma-tendencia-em-dermatologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/inteligencia-artificial-e-grandes-dados-tambem-uma-tendencia-em-dermatologia\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial e &#8220;grandes dados&#8221; &#8211; tamb\u00e9m uma tend\u00eancia em dermatologia"},"content":{"rendered":"<p><strong>Especialmente no campo do reconhecimento de imagem m\u00e9dica, as aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e3o bem desenvolvidas, o que constitui um campo de aplica\u00e7\u00e3o muito interessante para a dermatologia. Para uma implementa\u00e7\u00e3o adequada das inova\u00e7\u00f5es digitais, os regulamentos das autoridades sanit\u00e1rias e as recomenda\u00e7\u00f5es nas orienta\u00e7\u00f5es s\u00e3o instrumentos regulamentares importantes. H\u00e1 muita coisa a acontecer a este respeito neste momento.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial (IA) \u00e9 cada vez mais utilizada na medicina para apoiar a per\u00edcia humana, \u00e9 muito actual na COVID-19 vezes e espera-se que se torne cada vez mais importante no futuro  <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Fig. 1). <\/span>Com as tecnologias de IA, os computadores podem ser treinados para processar grandes quantidades de dados e reconhecer certos padr\u00f5es nos dados  <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Resumo 1). <\/span>O potencial destas aplica\u00e7\u00f5es, bem como os poss\u00edveis perigos na interac\u00e7\u00e3o entre a intelig\u00eancia humana e artificial, s\u00e3o objecto de numerosos estudos actuais. No Congresso Anual virtual da EADV deste ano, peritos internacionais resumiram os resultados actuais neste campo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\" size-full wp-image-15206\" alt=\"\" src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/abb1_dp6_s55.png\" style=\"height:633px; width:600px\" width=\"1100\" height=\"1161\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"oportunidades-e-riscos-das-aplicacoes-digitais-no-sector-da-saude\">Oportunidades e riscos das aplica\u00e7\u00f5es digitais no sector da sa\u00fade<\/h2>\n<p>Na sua palestra, o engenheiro e empres\u00e1rio Jacques Biot, ex-presidente da \u00c9cole Polytechnique, Paris, mostrou que as aplica\u00e7\u00f5es baseadas na intelig\u00eancia artificial (IA) no sector da sa\u00fade n\u00e3o s\u00f3 abrigam certos riscos mas tamb\u00e9m muitas oportunidades e podem contribuir para poupar recursos [1]. Tendo em conta o volume crescente de dados, as solu\u00e7\u00f5es para uma gest\u00e3o eficiente dos dados est\u00e3o a ganhar import\u00e2ncia e podem ser um elemento importante da medicina personalizada, segundo uma publica\u00e7\u00e3o de Matheney et al. publicada este ano. [2]. No contexto da implementa\u00e7\u00e3o das tecnologias digitais no sector da sa\u00fade, os regulamentos s\u00e3o um instrumento importante. Muita coisa aconteceu recentemente nos EUA nesta \u00e1rea. Em Abril de 2018, a FDA (US Food and Drug Administration) aprovou um dispositivo m\u00e9dico que utiliza algoritmos de IA para a detec\u00e7\u00e3o precoce da retinopatia. \u00c9 a primeira aprova\u00e7\u00e3o da FDA de um dispositivo que pode ser utilizado independentemente da avalia\u00e7\u00e3o de um m\u00e9dico [3]. Al\u00e9m disso, a FDA desenvolveu um quadro regulamentar espec\u00edfico para a implementa\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de IA em software m\u00e9dico (&#8220;software as a medical device&#8221;, SaMD) como parte do &#8220;Digital Health Innovation Action Plan&#8221; [4]. A tradu\u00e7\u00e3o das descobertas cient\u00edficas em aplica\u00e7\u00f5es cl\u00ednicas, incluindo a certifica\u00e7\u00e3o pelas autoridades sanit\u00e1rias, \u00e9 um dos maiores desafios no campo da sa\u00fade digital. Em resumo, as aplica\u00e7\u00f5es de IA desempenhar\u00e3o um papel cada vez mais importante na medicina de precis\u00e3o, optimizando a utiliza\u00e7\u00e3o de recursos e permitindo \u00e0s pessoas o acesso aos servi\u00e7os de sa\u00fade independentemente da sua localiza\u00e7\u00e3o. A colabora\u00e7\u00e3o multidisciplinar \u00e9 essencial para o desenvolvimento e implementa\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es digitais vi\u00e1veis, incluindo a regula\u00e7\u00e3o pelas autoridades sanit\u00e1rias e outros organismos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-15207 lazyload\" alt=\"\" data-src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/ubersicht1_dp6_s56.png\" style=\"--smush-placeholder-width: 755px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 755\/1040;height:551px; width:400px\" width=\"755\" height=\"1040\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"diagnostico-de-cancro-da-pele-assistido-por-ia\">Diagn\u00f3stico de cancro da pele assistido por IA<\/h2>\n<p>Josep Malvehy, MD, Departamento de Dermatologia, Hospital Universit\u00e1rio de Barcelona [5] falou sobre a utiliza\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es digitais no diagn\u00f3stico de les\u00f5es pigmentadas. O facto de o apoio de uma ferramenta de IA poder aumentar a precis\u00e3o da avalia\u00e7\u00e3o diagn\u00f3stica \u00e9 demonstrado pelos resultados de uma experi\u00eancia liderada pela MedUni Vienna publicada este ano na revista Nature [6]. No processo, 302 m\u00e9dicos foram apresentados com imagens dermatosc\u00f3picas de les\u00f5es de pele benignas e malignas, primeiro sem e depois com o apoio da intelig\u00eancia artificial, para avalia\u00e7\u00e3o. Havia tr\u00eas variantes: No primeiro caso, a IA mostrou ao examinador as probabilidades de todos os diagn\u00f3sticos poss\u00edveis, no segundo caso a probabilidade de uma mudan\u00e7a maligna, e no terceiro caso uma selec\u00e7\u00e3o de imagens semelhantes com diagn\u00f3sticos conhecidos, compar\u00e1veis a uma pesquisa de imagem atrav\u00e9s do Google. Verificou-se que, no primeiro caso, a colabora\u00e7\u00e3o com a IA melhorou a precis\u00e3o diagn\u00f3stica dos examinadores em mais de 10%. Estes resultados confirmam as conclus\u00f5es de estudos anteriores. Em&nbsp;de um estudo publicado no ano passado por Tschandl et al. no qual 511 profissionais da medicina humana competiram contra 139 algoritmos de reconhecimento de imagem (77 laborat\u00f3rios diferentes em todo o mundo) para avaliar les\u00f5es pigmentadas como parte do Desafio ISIC da Colabora\u00e7\u00e3o Internacional de Imagens de Pele [7]. As m\u00e1quinas aprenderam com uma base de dados de imagens contendo mais de 10.000 imagens de microscopia de luz de sete classes diferentes de les\u00f5es cut\u00e2neas pigmentadas. Na experi\u00eancia, todos os participantes foram apresentados aleatoriamente com 30 imagens cada um numa plataforma em linha a partir de um conjunto de novas fotografias n\u00e3o dispon\u00edveis na base de dados de imagens. Embora os programas de reconhecimento de imagem tenham alcan\u00e7ado resultados ligeiramente melhores, n\u00e3o podem substituir os humanos com as suas capacidades actuais, os autores concluem, porque diagnosticar um doente implica tamb\u00e9m observar o curso da doen\u00e7a e interpret\u00e1-lo no contexto geral. Mas estes dois estudos mostram o potencial das aplica\u00e7\u00f5es da IA como instrumento de apoio no campo do diagn\u00f3stico do cancro da pele. Em conclus\u00e3o, o orador voltou a salientar a import\u00e2ncia dos regulamentos para o desenvolvimento e utiliza\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es num contexto de &#8220;mundo real&#8221;.  <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Caixa).  <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-15208 lazyload\" alt=\"\" data-src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/kasten_dp6_s56.png\" style=\"--smush-placeholder-width: 1100px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1100\/399;height:218px; width:600px\" width=\"1100\" height=\"399\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>Fonte:&nbsp;EADV 2020<\/em><br \/>\n&nbsp;<\/p>\n<p>Literatura:<\/p>\n<ol>\n<li>Biot J: Consequ\u00eancias da aprendizagem profunda para o sistema de sa\u00fade. Jacques Biot, Paris. Intelig\u00eancia artificial e grandes dados, EADV Viena (Virtual), 29.10.2020<\/li>\n<li>Matheny ME, et al: Intelig\u00eancia Artificial nos Cuidados de Sa\u00fade. Um relat\u00f3rio da Academia Nacional de Medicina. JAMA 2020; 323(6): 509-510.<\/li>\n<li>U.S. Food &amp; Drug Administration: FDA permite a comercializa\u00e7\u00e3o de dispositivo baseado em intelig\u00eancia artificial para detectar certos problemas oculares relacionados com a diabetes, www.fda.gov\/news-event. \u00daltima chamada 02.11.2020<\/li>\n<li>U.S. Food &amp; Drug Administration: Software as a Medical Device (SaMD), www.fda.gov\/medical-devices\/digital-health-center-excellence<\/li>\n<li>Malvehy J&nbsp;: Diagn\u00f3stico de les\u00f5es pigmentadas. Josep Malvehy, MD, Artificial intelligence and big data, EADV Viena (Virtual), 29.10.2020<\/li>\n<li>Tschandl P, et al.: Colabora\u00e7\u00e3o humano-computador para o reconhecimento do cancro de pele. Nature Medicine 2020; 26: 1229-1234.<\/li>\n<li>Tschandl P, et al.: Compara\u00e7\u00e3o da precis\u00e3o dos leitores humanos versus algoritmos de aprendizagem por m\u00e1quinas para a classifica\u00e7\u00e3o das les\u00f5es cut\u00e2neas pigmentadas: um estudo aberto, baseado na web, internacional, de diagn\u00f3stico. Lancet Oncol 2019; 20(7): 938-947.<\/li>\n<li>Krittanawong C, et al: Deep learning for cardiovascular medicine: a practical primer. Eur Heart J 2019; 40(25): 2058-2073.<\/li>\n<li>Keutzer L, Simonsson USH: Medical Device Apps: An Introduction to Regulatory Affairs for Developers. JMIR Mhealth Uhealth 2020; 8(6): e17567.<\/li>\n<li>Medical Device Regulation (MDR [EU]) 2017\/745, , \u00faltimo acesso 02.11.2020<\/li>\n<li>Digital Switzerland, www.digitalerdialog.ch\/de\/neue-schwerpunkte-fur-die-digitale-schweiz, \u00faltimo acesso 02.11.2020<\/li>\n<li>Interpharma, www.interpharma.ch\/themen\/fuhrend-in-forschung-entwicklung\/mit-hochwertigen-gesundheitsdaten-medizinischen-fortschritt-sichern\/kuenstliche-intelligenz-ki\/, \u00faltimo acesso 02.11.2020<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>DERMATOLOGIE PRAXIS 2020; 30(6): 55-56 (publicado 9.12.20, antes da impress\u00e3o).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Especialmente no campo do reconhecimento de imagem m\u00e9dica, as aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e3o bem desenvolvidas, o que constitui um campo de aplica\u00e7\u00e3o muito interessante para a dermatologia. 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