IA
pegadas digitais
À medida que a coleta de dados de saúde se torna mais sofisticada, os pacientes deixam pegadas digitais cada vez mais detalhadas nas informações de saúde coletadas rotineiramente, como o registro eletrônico de saúde. As pegadas digitais criam padrões que podem ser identificados e usados para encontrar indivíduos não diagnosticados, acelerando seu tempo de diagnóstico e tratamento adequado. Por fim, o uso de dados de saúde anteriores para conduzir diagnósticos futuros pode ajudar um número maior de pacientes a receber:
CUIDADO E TRATAMENTO ADEQUADOS
REDUZINDO ERROS DE MEDICAÇÃO
AUMENTANDO A SEGURANÇA DO PACIENTE
OTIMIZANDO OS GASTOS DE SAÚDE
MELHORANDO A QUALIDADE DE VIDA DO PACIENTE
No caso da endometriose, pouco se sabe sobre os padrões que podem definir um diagnóstico potencial, tornando os fatores individuais difíceis de reconhecer durante a jornada diagnóstica. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem identificar padrões de dados intrincados e sutis e dar sentido a essas pegadas digitais complexas por meio de métodos analíticos avançados e empiricamente orientados para criar clareza e quantificar o risco de endometriose para um paciente individual.
Realidade aumentada
O projeto FEMaLe trará a revolução com a aplicação de Realidade Aumentada (AR) no trato com a endometriose. Uma de suas principais características é a introdução de AR em cirurgia laparoscópica em ambiente hospitalar para melhorar o diagnóstico e a remoção cirúrgica de endometriose leve a moderada. Usaremos inteligência artificial, big data e realidade aumentada para guiar a visão dos cirurgiões, aprimorando assim a precisão cirúrgica ao tornar visível a anatomia interna de um órgão, permitindo procedimentos cirúrgicos mais eficazes, precisos e eficientes. FEMaLE abre caminho para a cirurgia minimamente invasiva com um grande impacto potencial nos sistemas de saúde cirúrgicos em todo o mundo e melhora a qualidade de vida dos pacientes.