# data[].attributes.body
É o desenvolvimento de uma nova tecnologia ou a continuidade de uma tecnologia já existente.
Na saúde a tecnologia emergente tem impactado muito, principalmente na definição de diagnóstico e na escolha de tratamentos personalizados e adequados.

Principais características da tecnologia emergente

Novidade radical
Crescimento relativamente rápido
Coerência
Impacto proeminente
Incerteza e ambiguidade

Algumas das principais aplicações da Tecnologia Emergente:

Melhoria na comunicação
Registros médicos
Melhor atendimento ao paciente
Aplicativos de saúde
Telemedicina.

# data[].attributes.attachment_caption
José Cechin fala sobre o uso da IA na saúde

# data[].attributes.body
Na saúde é um termo genérico que descreve a aplicação de algoritmos de aprendizado de maquina e outras tecnologias cognitivas.
Algumas das funcionalidades:
Diagnóstico e Detecção assistido por IA;
Análise de  grandes volumes de dados clínicos;
Personalização de tratamentos.
Seus benefícios:
Redução de erros; Redução de custos;
Melhoria na precisão dos diagnósticos;
Avanço na medicina de precisão.

# data[].attributes.attachment_link.title
José Cechin fala sobre o uso da IA na saúde

# data[].attributes.body
Os robôs vem desempenhando várias atividades na área da saúde. Existem diversos tipos de robôs na área da saúde:
Robô cirurgico: eles existe um menor risco de complicações durante uma cirurgia; recuperação mais rápida e menos dolorosa; aumenta a eficiência e a precisão dos procedimentos;
Robô de serviço: realizam atividades básicas, por meio de inteligência artificial e sensores, a fim de agilizar o lado operacional das organizações;
Robô exoesqueléticos: dispositivo mecânico usado por um ser humano para determinados fins ou aplicações;
Robô de reabilitação: são especializados em ajudar os pacientes a recuperar habilidades perdidas, bem como o controle  e a autonomia corporais;
Robô  social: são robôs equipados com IA e aprendizado de máquina, além de sensores e câmeras que processam palavras  e ações humanas, foram criados para sustentar interações mais complexas com os humanos.

# data[].attributes.attachment_caption
Qual é a diferença entre Realidade Aumentada e Realidade Virtual?

# data[].attributes.body
Tem o potencial de transformar o setor de saúde ao oferecer métodos inovadores de tratamentos e diagnósticos.
RA- experiência aumentando no mundo real, smartphone ou óculos.
Exemplo: um sistema de RA que sobrepõe imagens médicas a um paciente durante uma cirurgia para ajudar a orientar a técnica d cirurgião.

RV- experiência imersiva no mundo virtual, exige um fone de ouvido.
Exemplo: terapia de exposição virtual para tratamentos mentais.
Suas principais vantagens:
Aprimorar o treinamento médico;
Melhora os resultados dos pacientes;
Oferece cuidados de saúde acessíveis;
Melhora a satisfação do paciente e
Promove avanços na pesquisa médica.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
SHUTTERSTOCK

Aplicação de design. Realidade Aumentada.

Assine a revista National Geographic agora com 17% de desconto 36€ 29,95€

Numa sociedade tão ligada à tecnologia como a que vivemos, encontramo-nos completamente imersos numa encruzilhada entre o digital e o físico, em que as fronteiras entre a realidade e as experiências virtuais são, por vezes, muito mais ténues do que parecem. Neste contexto, há dois conceitos que foram coroados como identificadores deste panorama: a Realidade Aumentada (RA) e a Realidade Virtual (RV).

Estas são duas tecnologias que prometem transformar a forma como percepcionamos e interagimos com o mundo que nos rodeia. No entanto, estes termos podem muitas vezes ser confundidos, com a linha entre os dois a ser ténue. Quais são as verdadeiras características que diferenciam a RA da RV?

O QUE É A REALIDADE AUMENTADA?

O termo RA refere-se a uma tecnologia que utiliza o mundo à sua volta como base e, através de "adicções" digitais, modifica-o adicionando determinados elementos artificiais, criando uma espécie de ambiente misto. É como se, de alguma forma, o mundo virtual se completasse com o mundo real que todos temos à nossa volta. São tecnologias que, a todo o momento, permitem continuar a ver tudo o que temos à nossa frente, mas com informação virtual sobreposta. Daí o nome aumentado.

ISTOCK

As aplicações que permitem ver o design dos móveis com base numa imagem de uma sala vazia fazem parte da realidade aumentada.

Um exemplo desses mecanismos virtuais são as aplicações de arquitectura, que permitem ver como ficariam determinadas estruturas ou mobiliário num espaço real ou numa sala vazia. Também incluem aplicações de estrelas que lhe dizem que constelação ou planeta é, bastando para isso focar o céu com o seu telemóvel. De facto, um exemplo de realidade virtual que tomou o mundo de assalto foi o jogo Pokemon Go, que permitia "caçar pokemon" que a aplicação adicionava virtualmente ao seu próprio ambiente.

O QUE É A REALIDADE VIRTUAL?

O conceito de realidade virtual inclui todas as tecnologias que ocultam directamente o ambiente real, mostrando-lhe apenas um ambiente totalmente criado digitalmente. Com este tipo de realidade, não é possível ver o que está à nossa frente, ao lado ou atrás de nós, mas, no máximo, podemos ver r ecriações virtuais do ambiente ou avatares que recriam imagens virtuais da pessoa com quem estamos a falar.

É muito utilizada em videojogos que utilizam óculos totalmente imersivos. É também uma tecnologia que recentemente tem vindo a ganhar destaque na formação de médicos, bombeiros e pilotos, pois permite-lhes ensaiar como agir em várias situações num ambiente criado directamente para simular momentos de emergência.

ISTOCK

Os videojogos que isolam completamente o utilizador do ambiente que o rodeia com óculos imersivos e som surround fazem parte da realidade virtual.

DIFERENÇAS ENTRE REALIDADE VIRTUAL E REALIDADE AUMENTADA

Ambas reflectem tecnologias que se baseiam em processos computacionais semelhantes e têm o mesmo objectivo subjacente: servir o utilizador com uma experiência melhorada ou enriquecida. Ambas permitem experiências únicas, esperadas e divertidas, em que o utilizador pode controlar a sua própria realidade, alcançando camadas profundas de interacção digital. No entanto, existem muitas outras propriedades que as diferenciam, tornando-as, ao mesmo tempo, realidades com um historial completamente diferente.

Por exemplo, a realidade aumentada procura melhorar as experiências reais através da adicção de componentes virtuais que expandem a informação existente, enquanto a realidade virtual se baseia na criação do seu próprio mundo, que é completamente gerado artificialmente por um computador. Além disso, os modos de acesso a cada uma delas são muito diferentes: enquanto a realidade virtual tem dispositivos de grandes dimensões que isolam o utilizador da realidade, a realidade aumentada tem dispositivos mais pequenos e leves, como telemóveis ou tablets, com os quais é fácil interagir.

No entanto, não há uma competição ou corrida para ver qual é a melhor: cada uma funciona de forma diferente da outra, pelo que muitas vezes simplesmente se combinam, proporcionando ao utilizador e ao público uma experiência muito mais única e envolvente. Estas são conhecidas como realidades mistas e podem ser vistas, por exemplo, nas versões mais recentes dos hologramas. O HoloLens é um desses softwares que incorpora estas combinações, apresentando ao utilizador um visualizador que sobrepõe hologramas digitais ao ambiente real. Desta forma, o público pode ver e manipular hologramas de objectos no seu próprio ambiente de trabalho, andar à sua volta e observá-los de diferentes ângulos, mantendo sempre a consciência do ambiente real.

# data[].attributes.attachment_link.title
Qual é a diferença entre Realidade Aumentada e Realidade Virtual?

# data[].attributes.attachment_link.description
Embora possam parecer semelhantes, a realidade aumentada e a realidade virtual são conceitos diferentes. Eis como os distinguir.

# data[].attributes.headline
Evolução das tecnologias digitais de informação e comunicação 

# data[].attributes.subject
Evolução das tecnologias digitais de informação e comunicação 

# data[].attributes.body
Refere-se às tecnologias que influenciam a execução e a intervenção em processos de informação e  comunicação. O desenvolvimento de todos esses elementos, impulsionaram o aumento da produtividade e promoveram a conectividade global.
Essa tecnologia pode ser dividida em 5 gerações:
Tecnologias do reprodutível: Reprodução em massa de informações.
Tecnologias da difusão: Rádio e televisão,  comunicação em grande escala.
Tecnologias do disponível: Mídias segmentadas, como televisão a cabo e DVD.
Tecnologias do acesso: Surgimento da Internet,  facilidade de acesso a informação.
Tecnologias da conexão continua: Mobilidade de comunicação,  celulares e tablets.

# data[].attributes.body
Rede de objetos físicos incorporados a sensores, softwares e outras tecnologias com a função de conectar e compartilhar dados.
Alguns benefícios é monitoramento contínuo dos sinais vitais,  dispositivos vestiveis para a saúde, gerenciamento remoto de medicamentos acompanhamento e temos real de pacientes crônicos e prevenção de complicações de saúde.

# data[].attributes.attachment_link.description
A Internet das Coisas (IoT) é uma rede de objetos físicos que usam sensores e APIs para se conectarem e trocarem dados pela Internet. Conheça as tecnologias que viabilizam a IoT – e explore os benefícios comerciais, os casos de uso e muito mais.

# data[].attributes.attachment_caption
A Construção de Metaversos já é Realidade. (VOCÊ VAI FICAR DE FORA?) - NVIDIA GTC 2022

# data[].attributes.body
Um local onde o mundo real é aumentando.
Suas vantagens:
Quebra de barreiras de distância e os longos tempos de espera;
Melhorar o atendimento virtual;
Melhorar o diagnóstico eo tratamento médicos e
Mais treinamentos para profissionais de saúde.
Suas desvantagens:
A nova tecnologia é sempre um desafio;
Preocupação com a segurança de dados e
Adultos mais idosos podem ter dificuldade de usar o metaverso.

# data[].attributes.attachment_link.title
A Construção de Metaversos já é Realidade. (VOCÊ VAI FICAR DE FORA?) - NVIDIA GTC 2022

# data[].attributes.attachment_caption
Impressão 3D na Medicina: Planejamento de Cirurgias de Quadril

# data[].attributes.body
Serve para construir diversos objetos,sua tecnologia avançada permite tratamentos mais eficazes, diagnósticos ais precisos, aumentando a eficiência em geral.
É  eficaz  no planejamento pré operatória; cirurgia personalizada; Melhoria dos instrumentos cirúrgicos; criação de próteses; implantes impressos em 3D e na odontologia digital 3D
.

# data[].attributes.attachment_link.title
Impressão 3D na Medicina: Planejamento de Cirurgias de Quadril

# data[].attributes.body
São grandes volumes de informações que auxiliam no gerenciamento do desempenho. Seu objetivo é resolver problemas,  analisar métodos e tratamentos mais rapidamente, prevenir epidemias, reduzir custose analisar dados para melhorar o cuidado com o paciente

# data[].attributes.attachment_caption
Machine learning: o que é e por que é tão importante - Tecnoblog

# data[].attributes.body
É  uma inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam com os dados e identifiquem padrões com pouca intervenção humana. Seu uso está  centrado na melhoria da qualidade do atendimento e dos resultados de saúde do paciente.
Alguns exemplos  de uso:
Previsão de doenças;
Visualizações de dados biomédicos;
Melhoria dos diagnósticos;
Registros de saúde precisos;
Cirurgia assistida por IA;
Opções de tratamento personalizado;
Pesquisa médica e melhoria de ensaios clínicos e
Desenvolver medicamentos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Algumas tecnologias passam a fazer parte do nosso dia a dia de um jeito tão silencioso que a gente dificilmente percebe. Um exemplo é o machine learning, que pode ser traduzido como aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina: esse é um conceito associado à inteligência artificial, razão pela qual é cada vez mais destacado pela mídia. Apesar disso, pouca gente compreende a ideia.

Se é o seu caso, não se preocupe: nas próximas linhas, você descobrirá o que é machine learning e conhecerá algumas aplicações que já adotam tecnologias do tipo.

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

Vamos começar esclarecendo um detalhe que causa confusão: muita gente pensa que machine learning e inteligência artificial significam a mesma coisa, mas não é bem assim. Na verdade, a inteligência artificial é um conceito amplo que inclui o aprendizado de máquina como um dos seus recursos.

Mas, então, o que é inteligência artificial? Há várias definições para a ideia. Uma que é bastante aceita é a de que a inteligência artificial consiste em mecanismos computacionais que se baseiam no comportamento humano para resolver problemas. Em outras palavras, a tecnologia faz o computador "pensar" como uma pessoa para executar tarefas.

É verdade que essa é uma explicação simplista, afinal, um sistema inteligente não precisa, necessariamente, ser algo próximo do raciocínio humano. De todo modo, não deixa de existir alguma lógica aí. Nós, humanos, somos capazes de analisar dados, encontrar padrões ou tendências neles, de fazer análises mais apuradas a partir daí e, então, utilizar as conclusões para tomar decisões. De certo modo, a inteligência artificial segue esse mesmo princípio.

Normalmente, quanto mais executamos uma tarefa, mais habilidosos ficamos nela. Isso é resultado da nossa capacidade de aprender. A repetição ou a execução frequente de procedimentos relacionados funciona como um treinamento para nós. Algo parecido ocorre nos sistemas de inteligência artificial: dados disponíveis publicamente (a partir da web, por exemplo) ou registrados em plataformas próprias servem de treinamento para os algoritmos de inteligência artificial.

Como esse treinamento é feito? Não existe uma forma, há vários algoritmos para esse fim. Tudo depende da aplicação e das organizações ou pessoas que estão por trás deles. Aqui, o que mais importa é saber que é neste momento que o machine learning passa a fazer sentido.

O que é machine learning, então?

Machine learning também é um conceito com várias definições possíveis. Aqui vai uma que nos permite assimilar bem sua essência: aprendizado de máquina é um sistema que pode modificar seu comportamento autonomamente tendo como base a sua própria experiência - o treinamento que abordamos anteriormente. A interferência humana aqui é mínima.

A tal modificação comportamental consiste, basicamente, no estabelecimento de regras lógicas, vamos dizer assim, que visam melhorar o desempenho de uma tarefa ou, dependendo da aplicação, tomar a decisão mais apropriada para o contexto. Essas regras são geradas com base no reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados.

Pense em uma pessoa que digita a palavra bravo em um site de busca. O serviço precisa analisar uma série de parâmetros para decidir se exibe resultados equivalentes a enfurecido ou a corajoso, dois significados possíveis. Entre os numerosos parâmetros disponíveis está o histórico de pesquisa do usuário: se minutos antes ele tiver buscado por coragem, por exemplo, o segundo significado é o mais provável.

Esse é um exemplo muito simples, mas que ilustra alguns aspectos importantes do machine learning. Para começar, é importante que sistemas do tipo façam análises com base em uma quantidade significativa de dados, coisa que os buscadores têm de sobra por conta dos milhões de acessos que recebem e que, consequentemente, servem de treinamento.

Outro aspecto ilustrado ali é a constante entrada de dados que favorece a identificação de novos padrões. Suponha que a palavra bravo passe a ser uma gíria associada a um movimento cultural. Com o machine learning, o mecanismo de pesquisa conseguirá identificar padrões que apontam para o novo significado do termo e, depois de algum tempo, estará apto a considerá-lo nos resultados das buscas.

Há várias abordagens para o machine learning. Uma bastante conhecida é chamada de deep learning ou aprendizagem profunda. Nela, grandes quantidades de dados são tratadas a partir de várias camadas de redes neurais artificiais (algoritmos inspirados na estrutura de neurônios do cérebro) que resolvem problemas muito complexos, como reconhecimento de objetos em imagens.

Exemplos de uso do machine learning

O uso do machine learning nas mais diversas aplicações só tende a crescer. Não é por capricho, mas por necessidade: muitos recursos tecnológicos que temos hoje só funcionam ou são viáveis por conta da inteligência artificial. Eis alguns exemplos:

- Banco de dados autônomo: com auxílio do machine learning, bancos de dados autônomos lidam de modo automatizado com várias tarefas até então realizadas por um administrador (DBA), permitindo que o profissional cuide de outras atividades e diminuindo o risco de indisponibilidade da aplicação por falha humana;

- Combate a fraudes em sistemas de pagamento: diversas tentativas de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamentos são geradas a cada segundo no mundo todo; felizmente, o machine learning tem permitido que sistemas de combate a fraudes barrem a maior parte dessas ações;

- Tradução de textos: uma tradução nunca pode ser feita ao pé da letra; é preciso levar em conta contextos, expressões regionais e outros parâmetros. Graças ao machine learning, os tradutores automáticos estão ficando cada vez mais precisos;

- Recomendação de conteúdo: plataformas de streaming de vídeo e áudio usam o machine learning para analisar o histórico de conteúdo reproduzido ou rejeitado pelo usuário para dar a ele recomendações condizentes com os seus gostos.

*****

Apesar de os conceitos de inteligência artificial e machine learning terem surgido há muito tempo, só agora a gente vê uso em larga escala dessas tecnologias. Mas, acredite, ainda estamos só no começo. Se elas são muito úteis e impressionantes atualmente, imagine quando estiverem mais treinadas e aperfeiçoadas.

Esse conteúdo foi útil?

Aprendizado de máquina (machine learning)Branded Oracle

# data[].attributes.attachment_link.title
Machine learning: o que é e por que é tão importante - Tecnoblog

# data[].attributes.attachment_link.description
A inteligência artificial já é realidade em diversas aplicações; o machine learning é parte fundamental disso

# data[].attributes.headline
Evolução Tecnologia da Informação na Saúde 

# data[].attributes.subject
Evolução Tecnologia da Informação na Saúde 

# data[].attributes.body
Gregos Antigos: Registros de curas bem - sucedidas.
Séculos XVI e XVII: Escritos médicos detalhados.
Década de 1920: Documentação cuidadosa das observações médicas.
Década de 1060: Surgimento da oportunidade de registros eletrônicos.
Década de 1980: Introdução do computador pessoal e início da era moderna da informática em saúde.
Década 1990: Surgimento da World Wide Web e adoção do padrão CID-10.
Anos 2000: Introdução da computação em nuvem na área da saúde.
Década de 2010: Crescente acúmulo de dados para melhorar decisões clínicas  e operacionais.

# data[].attributes.attachment_caption
As tecnologias da informação podem revolucionar o cuidado com a Saúde?

# data[].attributes.headline
Benefícios das Tecnologias  de Comunicação da Informação na Saúde 

# data[].attributes.subject
Benefícios das Tecnologias  de Comunicação da Informação na Saúde 

# data[].attributes.body
Cuidado centrado no paciente
Melhoria na qualidade do atendimento
Qualificação dos profissionais da saúde  e pacientes
Novo relacionamento paciente-profissional  de saúde
Otimização do tempo através da telemedicina
Monitoramento de ameaças à saúde pública

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Muito provavelmente, os benefícios mais visíveis do avanço do conhecimento científico estejam na saúde. Uma pessoa nascida no final do século XVIII muito provavelmente morreria antes de completar 40 anos de idade. Alguém nascido hoje em um país desenvolvido deverá viver mais de 80 anos e, embora a desigualdade seja muita, mesmo nos países mais pobres da África subsaariana, a expectativa de vida, atualmente, é de mais de 50 anos.

A ciência e a tecnologia são os fatores-chave para explicar a redução da mortalidade por várias doenças, como as infecciosas, e o consequente aumento da longevidade dos seres humanos. Até o primeiro quarto do século passado, doenças como pneumonia, tuberculose e diarreia eram as principais causas de morte, responsáveis por quase 30% da mortalidade nos Estados Unidos. Nos anos 1900, as doenças infecciosas matavam entre setecentas e oitocentas a cada 100 mil pessoas, todos os anos. Foi a descoberta da penicilina a principal responsável pela queda na mortalidade por esse tipo de doença, que, atualmente, mata menos de cinquenta em cada 100 mil habitantes.
Principais desafios que precisam ser enfrentados pelos países na área da saúde, segundo os tomadores de decisão (Em % dos respondentes)
Fonte: Economist Intelligence Unit.

Atualmente, o aumento da longevidade tem trazido outros problemas, tais como condições de saúde crônicas e mais complexas. Na medida em que a população envelhece e a demanda por melhores condições de vida continua a aumentar, os custos com a saúde crescem substancialmente. Entre 2000 e 2015, os gastos mundiais em saúde passaram de 8,6 para quase 10% do produto interno bruto (PIB) mundial. Nos países desenvolvidos, esse valor é ainda maior: nos Estados Unidos, por exemplo, chega a 17% do PIB.

De fato, tomadores de decisão entrevistados pela Unidade de Inteligência da revista The Economist em vários países revelaram que a questão que mais os preocupa (a 39% dos respondentes) em relação ao tema são os custos dos sistemas de saúde. A desigualdade do acesso aos serviços de saúde e o cuidado com os idosos aparecem em segundo e terceiro lugares, a preocupar 29% e 23% dos respondentes, respectivamente.

As tecnologias da informação representam uma alternativa promissora para a redução dos custos, para a ampliação do acesso e para a melhoria dos serviços de saúde. As promessas são muitas, a ponto de a revista The Economist publicar, em fevereiro de 2018, um artigo afirmando que uma revolução na saúde está chegando. O uso de aplicativos de celulares e aparelhos para monitorar condições crônicas de saúde, como diabetes, e alertar os pacientes da necessidade de providências antes que a situação se torne emergencial são alguns dos exemplos mais simples de como essas tecnologias podem ser impactantes.

Cada vez mais os pacientes terão mais controle e conhecimento sobre sua própria saúde, o que tende a melhorar a prevenção de ocorrências agudas. Os aplicativos também podem estimular atitudes mais saudáveis, em termos de alimentação e de exercícios, atuando na prevenção de doenças e condições crônicas de saúde. Até mesmo como método contraceptivo, aplicativos de celular já estão sendo utilizados. Recentemente, as agências reguladoras europeias aprovaram um aplicativo para ser utilizado para esse fim, com um nível de confiança similar ao dos métodos contraceptivos tradicionais.

Muito mais promissoras, contudo, são as tecnologias que podem ser desenvolvidas a partir da enorme e crescente disponibilidade de informações sobre doenças e pacientes. O uso e o compartilhamento dos registros médicos dos pacientes são peças-chave para isso. O acesso total do paciente a esses registros e a possibilidade de compartilhá-los com os profissionais de sua confiança pode ser uma grande ferramenta para a redução nos custos dos cuidados com a saúde. Muitos dos gastos com saúde são ineficientes, derivados da escassez de informação e da repetição de exames desnecessários. O acesso e o compartilhamento dos registros médicos têm um enorme potencial de reduzir esses custos.

Em um prazo mais longo, o uso dos registros de saúde de milhões de pessoas para fins de pesquisa pode revolucionar nossa compreensão sobre as doenças e a forma como diagnosticamos uma série de problemas de saúde. Estima-se que cerca de 250 mil mortes por ano, nos Estados Unidos, são derivadas de erros médicos. O uso de ferramentas de inteligência artificial pode ajudar a estabelecer protocolos de atendimento mais consistentes e menos sujeitos a falhas. No futuro, a inteligência artificial pode, por exemplo, prover diagnósticos automáticos baseados nos sintomas informados, ou mensurados por aparelhos de monitoramento da saúde em tempo real.

Um exemplo de como a grande quantidade de dados disponíveis está sendo utilizada para o diagnóstico de doenças é uma empresa chamada Guardant Health, uma startup que está analisando uma grande quantidade de dados médicos a fim de desenvolver uma maneira de diagnosticar o câncer a partir de exames de sangue. Se bem-sucedida, a empresa pode reduzir os custos do diagnóstico da doença, demandando menor utilização de equipamentos de imagem, que possuem alto custo de utilização.
A medicina de precisão, personalizada para cada paciente em função de seu perfil genético, estilo de vida e indicadores de saúde, é outro ramo de avanço tecnológico que é possibilitado pela enorme disponibilidade de dados sobre pacientes e doenças. Todas essas rotas tecnológicas são disruptivas e encerram um potencial enorme de redução de custos e de aumento da eficiência na atenção à saúde, algo que é de interesse de toda a sociedade.
Não é difícil perceber, contudo, que a vantagem competitiva para inovar nesse mercado é o acesso à informação. Os registros médicos dos pacientes, tanto quanto as tecnologias para tratamento dos dados por meio de algoritmos ou modelos estatísticos, serão o grande diferencial competitivo de empresas que queiram inovar nessa área. Não é por acaso que as gigantes de tecnologia da informação, Apple e Google, estão entrando fortemente nesse mercado.

A Apple, por exemplo, está desenvolvendo um aplicativo chamado Health Records, cujo objetivo é facilitar o acesso do paciente ao conjunto dos seus registros médicos, provenientes dos mais diversos provedores de serviços, como exames de sangue, imagens, vacinas etc. A Google detém várias startups com foco na saúde, como a Alphabet, e uma empresa britânica, chamada DeepMind. Esta última, especializada em aprendizado de máquina, tem desenvolvido, por exemplo, algoritmos voltados à detecção precoce de problemas de visão que possam levar à cegueira. Além disso, em parceria com um grande hospital britânico, que compartilhou os registros médicos dos seus pacientes, desenvolveu um método para identificar pacientes com risco acentuado de falha renal.

Os potenciais e as promessas dessas novas tecnologias são gigantescos e podem ser extremamente benéficos para toda a sociedade. Dado isso, como os países poderiam estimular o surgimento e acelerar a difusão dessas tecnologias? Como fazer isso salvaguardando a privacidade dos pacientes e impedindo a concentração de informação e de conhecimento nas mãos de poucas empresas?

O setor de saúde é extremamente regulado. Então, o primeiro grande desafio é justamente o regulatório. Novos dispositivos de monitoramento de sinais vitais e da saúde dos pacientes, por exemplo, necessitam ser aprovados pelas agências reguladoras. Da mesma forma, novos medicamentos ou tratamentos personalizados. Como tornar essas agências ágeis e eficientes para fazer frente ao progresso acelerado das novas tecnologias é um desafio no mundo todo.

Outra questão crucial é a relação entre acesso à informação e privacidade, derivada da utilização massiva de registros médicos de pacientes, seja para pesquisa, seja para prescrições de tratamentos e procedimentos. Como possibilitar o avanço do conhecimento propiciado pelo uso desses dados ao mesmo tempo em que se garante a privacidade e o sigilo das informações individuais? Mais importante ainda, é preciso pensar em como garantir que a informação não fique concentrada em poucas empresas, o que reduziria a inovação no futuro.

Um desafio adicional, especialmente no caso dos países em desenvolvimento, é a infraestrutura para a coleta e o armazenamento de informações. O Sistema Único de Saúde (SUS), por exemplo, é o maior sistema público de saúde do mundo, e, por isso, uma fonte gigantesca de informações sobre saúde. No entanto, a implementação de prontuários eletrônicos esbarra em coisas simples, como a disponibilidade de infraestrutura básica na ponta: computadores, sistemas e acesso à banda larga.

Todos esses são aspectos críticos em que a atuação ágil e eficiente dos governos pode significar a diferença entre ser ou não um player relevante nessa área, e entre colher ou não os benefícios das novas tecnologias.

# data[].attributes.attachment_link.title
As tecnologias da informação podem revolucionar o cuidado com a Saúde?

# data[].attributes.attachment_link.description
O Centro de Pesquisa em Ciência, Tecnologia e Sociedade do Ipea reúne pesquisadores oriundos de diferentes áreas do conhecimento focados no estudo dos impactos que a ciência e a tecnologia têm na sociedade

# data[].attributes.attachment_caption
Novas tecnologias: tendências e o que esperar para o futuro | CNN Brasil

# data[].attributes.body
Redes 6G
Sistemas de Artificial Generativos
Computação Quântica e Web3

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Toda vez que uma nova tecnologia chega, ela traz com ela mudanças e impactos na sociedade como um todo. Elas transformam a forma como trabalhamos, aprendemos, nos comunicamos e fazemos negócios.

Diferente da evolução humana, a evolução das máquinas anda em passos muito mais rápidos e, naturalmente, as pessoas precisam aprender a lidar com isso.

Realidade virtual, Big Data e drones são alguns exemplos de novas tecnologias que já fazem parte do cotidiano.

Mas o que está por vir em 2023? Blockchain, plantação vertical, impressão 4D representam nomes do futuro.

E qual é a importância de tudo isso? Entenda melhor a seguir.

Qual a importância das novas tecnologias?

Tecnologias novas são extremamente importantes porque elas têm o potencial de melhorar significativamente a qualidade de vida das pessoas em muitas áreas diferentes - a depender de como são usadas.

Abaixo estão alguns dos principais benefícios que as novas tecnologias podem trazer:

melhoria da eficiência: as novas tecnologias mundiais podem tornar muitas atividades mais eficientes, reduzindo o tempo necessário para executar tarefas e automatizando muitos processos. Isso pode levar a uma maior produtividade e a uma redução de custos;

democratização do conhecimento: uma nova tecnologia também pode democratizar o conhecimento, permitindo que pessoas de diferentes partes do mundo tenham acesso a informações valiosas e aprendam novos assuntos. Isso pode levar a uma maior igualdade de oportunidades educacionais e uma melhor qualidade de vida para as pessoas;

melhoria da comunicação: tecnologias novas, quando se pensa em toda a era da internet, por exemplo, podem melhorar a comunicação entre as pessoas, permitindo que elas se conectem rapidamente com quem não está próximo fisicamente. Isso pode levar a uma maior colaboração e troca de ideias, bem como uma melhor compreensão entre as culturas.

A cada nova invenção, mais possibilidades surgem.

Novas tecnologias que estão gerando grandes impactos no mundo

Mas afinal, quais são as novas tecnologias que têm gerado grandes impactos no mundo? Alguns dos tipos de tecnologias atuais que se pode citar são:

Realidade virtual e aumentada;

Inteligência artificial;

Drones;

Internet das Coisas (IoT);

Big Data;

Impressão 3D;

Robótica.

A seguir, entenda o que cada uma é, para que serve e como está sendo aplicada.

Realidade virtual e aumentada

A realidade virtual (VR) e a realidade aumentada (AR) são tecnologias que criam uma experiência imersiva em um ambiente virtual ou uma sobreposição de informações digitais em um ambiente real.

A VR é amplamente utilizada em jogos, treinamentos de simulação, design de produtos, terapia e entretenimento, enquanto a AR tem sido aplicada em publicidade, compras, saúde, educação e turismo.

Essa tecnologia está evoluindo rapidamente e tornando-se cada vez mais acessível, permitindo que as empresas criem experiências mais envolventes e personalizadas para seus clientes.

Inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que máquinas aprendam e realizem tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de fala, visão computacional, processamento de linguagem natural e tomada de decisão.

A IA tem sido aplicada em muitos setores, incluindo saúde, finanças, transporte, segurança e varejo, onde pode ajudar a automatizar tarefas repetitivas, fornecer insights valiosos e melhorar a eficiência e a produtividade.

A IA está se tornando cada vez mais sofisticada e pode ajudar a resolver alguns dos desafios mais complexos enfrentados pela sociedade. Alguns exemplos são assistentes virtuais como a Alexa e o famoso Chat GPT, que auxilia na criação de conteúdo.

Drones

Os drones são veículos aéreos não tripulados (UAVs) que podem ser controlados remotamente ou programados para realizar tarefas específicas.

Eles têm sido amplamente utilizados em setores como agricultura, construção, entrega, fotografia e videografia.

Os drones permitem uma inspeção mais segura e eficiente de estruturas, a entrega rápida de produtos e serviços, bem como o registro de imagens e vídeos de locais de difícil acesso.

A tecnologia continua a evoluir, e espera-se que os drones se tornem ainda mais comuns em nossas vidas cotidianas.

Internet das Coisas (IoT)

A Internet das Coisas (IoT) refere-se a um sistema de dispositivos interconectados que se comunicam uns com os outros e com a internet, coletando e compartilhando dados em tempo real.

Essa tecnologia tem sido aplicada em muitos setores, incluindo transporte, manufatura, saúde, energia e agricultura.

A IoT pode ajudar a otimizar processos, melhorar a segurança, reduzir o desperdício de recursos e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Com a evolução da tecnologia, espera-se que a IoT se torne ainda mais integrada no cotidiano e, principalmente, mais acessível - pois atualmente não é usada em larga escala pelas pessoas.

Big Data

O Big Data refere-se ao enorme volume de dados que são coletados diariamente de diversas fontes, incluindo dispositivos móveis, mídias sociais, sensores e outros dispositivos IoT.

A análise de Big Data permite que as empresas descubram padrões, identifiquem tendências e tomem decisões com base em insights valiosos.

A tecnologia tem sido aplicada em muitos setores, incluindo finanças, saúde, varejo, logística e até mesmo em áreas de governo.

Com a crescente quantidade de dados disponíveis, espera-se que a análise de Big Data continue a ser uma ferramenta importante para empresas e organizações que desejam permanecer competitivas em seus mercados.

Impressão 3D

A impressão 3D é uma tecnologia que permite a criação de objetos físicos a partir de um modelo digital tridimensional. Essa tecnologia é capaz de produzir objetos em diferentes materiais, como plástico, metal, cerâmica e até mesmo tecidos humanos.

Ela tem sido utilizada em diversos setores, como na indústria automotiva, aeroespacial, médica e de construção civil. Por exemplo, na área médica, é possível criar uma prótese ou órtese personalizada, de acordo com as medidas e características específicas do paciente.

Ela também tem sido aplicada em prototipagem rápida e personalização de produtos no mercado, permitindo a produção em massa de produtos altamente personalizados e exclusivos de variados nichos.

Robótica

A robótica é uma área do conhecimento que permite a criação de robôs que podem realizar tarefas de forma autônoma ou com supervisão humana.

Essa tecnologia é capaz de automatizar processos em diferentes setores, como na indústria, saúde, segurança, entre outros. A robótica tem sido utilizada para tarefas de alta precisão e repetitivas, permitindo a produção em larga escala de produtos e a redução de erros humanos.

Além disso, essa nova tecnologia tem sido aplicada em setores como a exploração espacial, cirurgia, limpeza de áreas perigosas e em tarefas de resgate em situações de emergência.

Novas tecnologias para ficar de olho em 2023

Pensando em 2023, há também uma série de novas tecnologias para ficar de olho - não só porque são inovadores, mas também porque pretendem ganhar força nesse período. Conheça algumas delas.

Blockchain

O blockchain é uma tecnologia que permite o armazenamento e compartilhamento de informações de forma segura e descentralizada.

Através dele, é possível criar registros digitais de transações e informações, que são validados por uma rede de usuários e armazenados em blocos interligados.

Essa tecnologia tem sido aplicada em diversos setores, como na área financeira - o uso mais conhecido -, onde se usa para a criação de criptomoedas e em transações seguras e transparentes.

Também tem sido aplicada na cadeia de suprimentos, na área de saúde e em votações eleitorais, garantindo a integridade e transparência das informações.

5G

A tecnologia 5G é a próxima geração de redes móveis, que promete uma conexão mais rápida e estável.

Ela permite que mais dispositivos sejam conectados simultaneamente e oferece maior capacidade de transferência de dados, abrindo caminho para novas tecnologias como carros autônomos, realidade virtual e IoT.

A tecnologia 5G tem sido implementada em todo o mundo, oferecendo uma melhoria significativa na experiência do usuário em serviços de streaming, jogos online e outras aplicações de alta demanda de dados.

Impressão 4D

A impressão 4D é uma tecnologia que permite a criação de objetos que se transformam ao longo do tempo em resposta a determinados estímulos. Isso é possível através do uso de materiais inteligentes que podem se auto-organizar e configurar em diferentes formas.

Essa tecnologia tem sido aplicada em áreas como a medicina, onde é possível criar dispositivos que se adaptam ao ambiente interno do corpo, e na construção civil, onde materiais podem se auto-ajustar em resposta a mudanças ambientais.

Metaverso

Em 2023, o metaverso com certeza será uma tendência. Ele funciona como uma nova forma de ambiente digital imersivo, que busca criar um universo paralelo em que os usuários possam interagir de forma mais completa com o mundo digital.

Através do uso de tecnologias como realidade virtual e inteligência artificial, o metaverso permite a criação de ambientes digitais que podem ser aplicados em jogos, educação e até mesmo em ambientes de trabalho.

A ideia é criar um espaço em que as pessoas possam interagir de forma mais natural com o mundo digital, aumentando a imersão e a capacidade de comunicação.

Plantação vertical

A plantação vertical é uma tecnologia que permite o cultivo de plantas em ambientes fechados, em que elas crescem verticalmente em camadas.

Isso é possível através do uso de tecnologias como iluminação LED, controle de temperatura e umidade, e sistemas automatizados de rega e fertilização.

Essa tecnologia tem sido aplicada em áreas urbanas, onde o espaço é limitado, e em regiões áridas ou com condições climáticas adversas, onde o cultivo convencional pode ser inviável.

Além disso, a planta vertical pode ter um menor impacto ambiental, já que reduz a necessidade de transporte de alimentos e pode utilizar técnicas de cultivo mais sustentáveis.
Acompanhe tudo que há mais de novo em tecnologia com a CNN

# data[].attributes.attachment_link.title
Novas tecnologias: tendências e o que esperar para o futuro | CNN Brasil

# data[].attributes.attachment_link.description
As novas tecnologias têm transformado a forma como trabalhamos, aprendemos, nos comunicamos e fazemos negócios. Veja exemplos e tendências para o futuro!

# data[].attributes.body
Conjunto de técnicas materiais e intelectuais, práticas, atitudes, modos de pensamento e valores que se desenvolveram junto ao crescimento do ciberespaço. Inclui a interconexão mundial de computadores e as pessoas que navegam nele.

# data[].attributes.body
Web 1.0: Primeira geração da Internet,  caracterizada por páginas estáticas com interação limitada.
Web 2.0: Introduziu uma nova forma de interação,  possibilitando atividades como blogs e redes sociais

# data[].attributes.body
Educação  a distância (EAD): Modelo de aprendizagem virtual potencializando pela cibercultura.
Princípios básicos da cibercultura: Liberação da emissão,  conexão e reconfiguração.

# data[].attributes.attachment_caption
Panorama | O uso da tecnologia na saúde | 13/02/2019

# data[].attributes.body
Comunicação: Facilitada por e-mail, videochamadas  e redes sociais.
Educação: Transformada pelo acesso à informação e pela educação online.
Saúde: Avanços em diagnósticos, tratamentos e acesso à informação sobre saúde.
Produtividade: Aumentada pela capacidade dos computadores de resolver tarefas complexas.

# data[].attributes.attachment_link.title
Panorama | O uso da tecnologia na saúde | 13/02/2019

# data[].attributes.body
Nascidos entre 2010 e 2024, são altamente familiarizados com a tecnologia desde cedo e tendem a passar mais tempo na educação.
Seu aprendizado é influenciado pela tecnologia desde a infância,  com acesso fácil à informação via Internet  e dispositivos móveis.