Não adianta fugir: a inteligência artificial tem invadido todos os aspectos do nosso cotidiano. Na medicina, não é diferente: o mercado global de IA na saúde está projetado para chegar a US$ 185,84 bilhões até 2029, segundo a Mordor Intelligence. Embora esse dado seja focado na saúde humana, ele reflete o potencial de crescimento da IA em áreas relacionadas, como a medicina veterinária.
Essa projeção já se manifesta na realidade de muitas clínicas veterinárias, transformando a forma como os profissionais da área diagnosticam e tratam doenças em animais. Com o avanço de softwares de IA, especialmente na análise de exames, a precisão e a eficiência dos diagnósticos têm alcançado patamares inéditos, beneficiando tanto os veterinários quanto os animais sob seus cuidados.
Diagnóstico por imagem: precisão e agilidade
Exames como radiografias, ultrassonografias e ressonâncias magnéticas são essenciais para identificar doenças, mas a interpretação desses exames pode ser complexa e demandar tempo. É aí que entra a Inteligência Artificial. Softwares equipados com algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de analisar imagens médicas com uma precisão impressionante, identificando padrões que podem passar despercebidos pelo olho humano.
Em artigo publicado neste ano na revista Nature Medicine, foi analisado um sistema de IA capaz de aumentar as chances de detecção de casos de câncer de mama a partir de análises de mamografias. Ao longo do estudo, a taxa de detecção foi 17,6% mais alta nos diagnósticos em que a ferramenta foi usada. Na medicina veterinária, espera-se que a IA atinja níveis semelhantes.
Por exemplo, a IA pode detectar anomalias em radiografias torácicas, como tumores ou fraturas, ou identificar alterações sutis em ultrassonografias que indicam problemas cardíacos ou renais. Essa tecnologia não apenas acelera o processo de diagnóstico, mas também reduz a margem de erro, permitindo que os veterinários iniciem tratamentos mais rapidamente e com maior confiança.
Apoio à tomada de decisão clínica
Além da análise de imagens, a IA tem sido utilizada para auxiliar na tomada de decisões clínicas. Sistemas inteligentes podem cruzar dados de exames com informações de bancos de dados globais, sugerindo diagnósticos e tratamentos com base em evidências científicas atualizadas. Isso é particularmente útil em casos complexos ou raros, onde o conhecimento específico pode ser limitado.
Por exemplo, um software de IA pode analisar os resultados de exames de sangue e urina, comparando-os com milhares de casos semelhantes já documentados. Com base nessa análise, o sistema pode sugerir possíveis diagnósticos e até mesmo recomendar protocolos de tratamento personalizados.
A avaliação da dor também é sempre um desafio para os profissionais, já que os animais não expressam sensações de forma verbal. Pensando nisso, pesquisadores da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da Unesp, em colaboração com a Fapesp, já estão usando algoritmos como regressão logística e redes neurais para desenvolver um aplicativo baseado em IA, capaz de avaliar a ocorrência e a intensidade de dores em animais.
Essas abordagens não só aumentam a eficiência do veterinário, mas também melhoram a qualidade do cuidado oferecido ao animal.
Benefícios operacionais para clínicas e hospitais veterinários
Ao automatizar tarefas repetitivas, como a análise de exames, os profissionais podem dedicar mais tempo ao atendimento direto aos pacientes e à comunicação com os tutores. Além disso, a precisão dos diagnósticos reduz a necessidade de repetir testes e procedimentos adicionais, diminuindo custos e aumentando a satisfação dos clientes.
Outro ponto importante é a capacidade da IA de aprender continuamente. Conforme mais dados são inseridos no sistema, os algoritmos se tornam cada vez mais precisos e adaptáveis. Isso significa que, com o tempo, a tecnologia se torna ainda mais eficiente, beneficiando toda a cadeia de cuidados veterinários.
Desafios e considerações éticas
Apesar dos avanços, a implementação da IA na medicina veterinária não está isenta de desafios. A precisão dos diagnósticos depende da qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos. E é essencial garantir que esses dados sejam representativos e livres de vieses. Além disso, é importante lembrar que a IA não substitui o julgamento clínico do veterinário, mas sim o complementa. A tecnologia deve ser vista como uma ferramenta de apoio, e não como uma solução definitiva.
Questões éticas também devem ser consideradas, como a privacidade dos dados dos pacientes e a transparência no uso de algoritmos. Os tutores devem ser informados sobre como a IA é utilizada no diagnóstico e tratamento de seus animais, garantindo que haja confiança no processo.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, é fundamental que os profissionais da área estejam preparados para integrar essas ferramentas em sua prática diária, mas sempre com um olhar crítico. O futuro da medicina veterinária é, sem dúvida, inteligente.
