Estudo e projeção de mercado apontam expansão do uso de IA generativa na saúde
A IA generativa processou conjuntos complexos de dados médicos mais rapidamente do que equipes tradicionais em um estudo sobre parto prematuro, enquanto o mercado dessa tecnologia na saúde atingiu US$ 2,92 bilhões em 2024. A projeção é de que o setor chegue a US$ 30,68 bilhões até 2033, com expansão do uso em fluxos clínicos, imagens médicas, descoberta de medicamentos e medicina de precisão.
IA generativa poderia processar enormes conjuntos de dados médicos muito mais rapidamente do que equipes tradicionais de ciência da computação, e o mercado global de IA generativa na saúde atingiu US$ 2,92 bilhões em 2024 e deve alcançar US$ 30,68 bilhões até 2033, com crescimento a uma taxa composta anual de crescimento (CAGR) de 35,1% durante o período de previsão de 2025-2033. Pesquisadores testaram se a IA generativa poderia lidar com conjuntos de dados médicos complexos tão bem quanto especialistas humanos, enquanto o crescimento do mercado é impulsionado pela adoção crescente de tecnologias avançadas de IA para aprimorar a tomada de decisão clínica, a descoberta de medicamentos, as imagens médicas e o engajamento dos pacientes.
Em um teste inicial em condições reais do uso da inteligência artificial na pesquisa em saúde, cientistas da UC San Francisco e da Wayne State University descobriram que a IA generativa poderia processar enormes conjuntos de dados médicos muito mais rapidamente do que equipes tradicionais de ciência da computação e, em alguns casos, produzir resultados ainda melhores. Para comparar diretamente o desempenho, os pesquisadores atribuíram tarefas idênticas a diferentes grupos. Algumas equipes dependeram inteiramente da expertise humana, enquanto outras usaram cientistas trabalhando com ferramentas de IA. O desafio era prever parto prematuro usando dados de mais de 1.000 gestantes.
O sistema gerou código computacional funcional em minutos, algo que normalmente levaria várias horas ou até dias para programadores experientes. Apenas 4 dos 8 chatbots de IA produziram código utilizável. Devido a essa rapidez, os pesquisadores em início de carreira conseguiram concluir seus experimentos, verificar seus achados e submeter seus resultados a um periódico em poucos meses. O estudo foi publicado na Cell Reports Medicine em 17 de fevereiro.
Os pesquisadores compilaram dados de microbioma de cerca de 1.200 gestantes cujos desfechos foram acompanhados em nove estudos separados. Mais de 100 equipes em todo o mundo participaram de uma competição global de crowdsourcing chamada DREAM, desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina projetados para detectar padrões ligados ao parto prematuro. A maioria dos grupos concluiu seu trabalho dentro da janela de três meses da competição, mas foram necessários quase dois anos para consolidar os achados e publicá-los.
Os sistemas de IA analisaram dados do microbioma vaginal para identificar sinais de parto prematuro e examinaram amostras de sangue ou da placenta para estimar o estágio da gestação. A IA generativa permite a criação de dados médicos sintéticos, planos de tratamento personalizados, documentação clínica automatizada e análises preditivas, melhorando a eficiência e a precisão em todo o sistema de saúde.
O crescimento também é impulsionado pelo aumento dos investimentos de prestadores de serviços de saúde, empresas farmacêuticas e companhias de tecnologia, juntamente com avanços em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e plataformas de saúde baseadas em nuvem. O foco crescente em medicina de precisão, eficiência operacional e redução de custos também está impulsionando ainda mais o crescimento global. Entre os principais participantes globais do mercado estão IBM, Google LLC, Microsoft, OpenAI, NVIDIA Corporation, Oracle, Johnson & Johnson Services, Inc., NioyaTech e Saxon.
O mercado está registrando forte adoção da IA generativa para automatizar a documentação clínica e tarefas administrativas. A Microsoft ampliou suas soluções de IA generativa para a saúde por meio da Nuance, introduzindo ferramentas avançadas de documentação clínica e de IA ambiente. A Google Cloud lançou ferramentas de IA generativa para análise de dados de saúde, insights em imagens médicas e otimização de fluxos de trabalho clínicos. A Tempus AI avançou a pesquisa em IA generativa para medicina de precisão, incluindo análise de dados genômicos e recomendações de tratamento personalizadas.