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Sobre

  • Inteligência Artificial - Saúde.

O que é a IA na Saúde?

(*Definição de trabalho em elaboração)

A resposta para esta pergunta passa pela definição de trabalho a ser elaborada por este grupo. Várias são as fontes com definições a respeito de "Inteligência Artificial" e também sua contextualização em Saúde. Entre as bases para a definição de IA na Saúde serão consideradas as definições em publicações científicas, as adotadas por agências reguladoras, de fomentação científica e publicações que representem entidades de classe entre outras a serem definidas pelos membros deste grupo. 

Motivação para o tema

A humanidade passa por um momento de intensa incorporação de soluções automatizadas por meio de algoritmos, cuja natureza pode ser considerada como pertencente ao campo de Inteligência Artificial. Estas soluções permeiam vários setores da nossa sociedade e são partes integrais de serviços que são fornecidos à população - principalmente em setores da sociedade que envolvem finanças, entretenimento e telecomunicações entre outros. Aqui serão consideradas questões relacionadas às aplicações de Inteligência Artificial (IA) na Saúde, desde os conceitos éticos até questões de aplicabilidade. Estabelecer as conexões e aplicações possíveis com educação em saúde, cibersegurança e pesquisa. Identificar as integrações e interdependência com  outros campos de conhecimento como Internet das Coisas (IoT), Internet Médica das Coisas (IoMT), dados do mundo de real na saúde (RWD), evidências do mundo real (RWE).

Objetivo

Entender quais principais problemas e qual a fronteira de conhecimento para guiar pesquisa e ensino de Inteligência Artificial na área da Saúde. Promover a elaboração de um documento norteador a partir de um fórum para estudar IA em Saúde nas  áreas de assistência, pesquisa, ensino e gestão. Como parte do CT-Saúde Digital, este grupo é um espaço de trabalho para convergência de idéias com temática voltada para aplicações, considerações éticas, desafios, linhas de investigação científica e de prospecção tecnológica de AI em Saúde, trazendo exemplos em contexto internacional e considerando a realidade de nosso país - e em particular o SUS. A elaboração deste texto visa criar uma base racional sobre o tema e contribuir para a construção de visões técnicas que orientem novos investimentos em pesquisa, desenvolvimento e inovação no Sistema RNP e fora dele.

Liderança do GE

  • Edson Amaro Jr <edson.junior@einstein.br>

Composição do GE

O comitê é formado por pesquisadores acadêmicos das áreas de informática, informações em Saúde, telemedicina e Telessaúde, e computação aplicada à saúde, membros do CT-SD e convidados da comunidade. (*Esta página deverá ser atualizada periodicamente para apontar os participantes).

Lista de discussão

Agenda

Este grupo deverá se reunir mensalmente entre Maio e Novembro para realizarmos este trabalho.

  • 16/05 - 16h: Primeira reunião do GE 3. Link da gravação: Reunião de 16-05-2022 (seleção)
    • Agenda: apresentação da proposta de trabalho e dos participantes
  • (2ª segunda-feira do mês às 16h, exceto feriado)
  • Próximas reuniões:
  • 13/06 - 16h: Segunda reunião do GE 3:
    • Agenda: divisão das tarefas com apoio Design Thinking
  • 11 de julho
  • 15 de agosto
  • 19 de setembro
  • 10 de outubro
  • 21 de novembro
    *pendente apenas confirmação de demais membros * de maneira que fecharemos as datas acima a partir da segunda reunião em Junho

Conferência Web

Sala virtual:  https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/CT-SD

Documentos de Referência e Leitura

Artigos científicos e outros sites

Visão do Futuro

Formato sugerido para a elaboração do relatório: 

  1. Introdução
    • Escopo e limitações
  2. Metodologia
  3. Panorama / Contexto
  4. Recomendações
    • Problemas, Desafios e Dores identificadas
    • Tendências tecnológicas e aplicações emergentes
    • Tendências de curto ou médio prazo com o potencial de estender os serviços da RNP
    • Tendências disruptivas de médio ou longo prazo, com o potencial de criar novos produtos/serviços ou modelos de negócio
  5. Visão de futuro do CT
    • Curto prazo (1 ano)
    • Médio prazo (2 - 5 anos)
    • Longo prazo (6 - 10 anos)

Acesso ao documento compartilhado:


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