Startup brasileira gera impactos na saúde com sua ferramenta plug and play
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O mercado de inteligência artificial se renova dia após dia e, com ele, novos negócios vão surgindo. O último que tem chamado a atenção é o modelo de IA as a service, ou seja, inteligência artificial como serviço. O motivo? Empresas que desejam acelerar os seus negócios, mas que ainda caminham devagar no que diz respeito à IA, estão procurando startups que disponibilizam esta ferramenta.
O que as startups oferecem a essas empresas são sistemas automatizados e capazes de entender as necessidades dos consumidores em áreas tão diversas quanto saúde e finanças. Com a IA, o atendimento acontece de forma personalizada, levando em conta aspectos locais e com muito mais precisão.
Estima-se que esse mercado já movimenta US$ 9,7 bilhões globalmente (mais de R$ 51 bilhões) e que apresentará crescimento de 33% ao ano até 2032, quando deverá atingir a marca de US$ 124 bilhões (R$ 652 bilhões), segundo estudo da consultoria Global Markets Insight. No Brasil, analistas ainda não estimaram as previsões sobre o volume do mercado de IA as a service, mas avaliam que ele já é realidade, devido a presença de startups focadas no nicho.
Uma delas que está atenta à nova demanda é a Sofya: um Large Language Model (LLM) clínico programável voltado para a medicina. A inteligência artificial de raciocínio clínico plug and play, projetada para estruturar dados médicos, interpretar resultados de diagnóstico de vários testes e auxiliar em decisões clínicas complexas, tem conseguido abreviar e dar eficiência aos encargos administrativos. Com uma acurácia de 91%, a ferramenta hoje se apresenta como um antídoto contra o estresse, trazendo alívio para a rotina exaustiva dos profissionais em diversos hospitais.
De acordo com Igor Couto, CEO e fundador da Sofya, o projeto tem como missão permitir que a rotina médica seja menos burocrática, abrindo espaço para que os esforços dos profissionais sejam destinados ao atendimento do paciente. “Os médicos lidam diariamente com uma alta densidade de narrativas. Dar-lhes este nível de estrutura ajuda a aliviar a pressão e a sobrecarga na prestação de cuidados, além de garantir um salto na qualidade e personalização do cuidado com o paciente”.
Por meio de sua pesquisa, Sofya aborda uma necessidade prática nos fluxos de trabalho clínicos, pavimentando o caminho para insights e inteligência mais profundas sobre o atendimento ao paciente no futuro. Para este trabalho, a ferramenta empregou um modelo básico multilíngue de código aberto para resolver o desafio da estruturação de dados do paciente.
Atualmente, a solução atua com três padrões destinados a subtarefas distintas. Contando com uma precisão de 91%, cada uma delas é focada em um aspecto diferente da informação do paciente: o resumo clínico, a impressão clínica e a estruturação de encontros médicos. Segundo Igor Couto, “além da especialização para os fluxos de trabalho clínico, enfrentamos desafios como tamanho do contexto, expansão do conjunto de dados e experimentação rápida e econômica”.
