O setor de saúde sempre se beneficiou dos avanços tecnológicos e de suas ofertas. De marcapassos e raios-X a RCPs eletrônicas e muito mais, a saúde conseguiu agregar valor à sociedade e sua evolução imensamente devido ao papel da tecnologia. Levando a evolução adiante nesta fase de avanços está a Inteligência Artificial (IA) e suas tecnologias aliadas, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, PNLE muito mais.
De mais maneiras do que imaginávamos, os conceitos de IA e aprendizado de máquina estão ajudando médicos e cirurgiões a salvar vidas preciosas sem problemas, detectar doenças e preocupações antes mesmo de seu advento, gerenciar melhor os pacientes, envolver-se de forma mais eficaz em seu processo de recuperação e muito mais. Por meio de soluções orientadas por IA e modelos de aprendizado de máquina, organizações em todo o mundo podem oferecer melhor assistência médica às pessoas.
Mas como exatamente essas duas tecnologias estão capacitando hospitais e profissionais de saúde? Quais são as aplicações tangíveis do mundo real dos casos de uso que os tornam inevitáveis? Bem, vamos descobrir.
O papel do aprendizado de máquina na área da saúde
Para os não iniciados, o aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que permite que as máquinas aprendam conceitos de forma autônoma, processem dados e forneçam os resultados desejados. Por meio de diferentes técnicas de aprendizado, como aprendizado não supervisionado, aprendizado supervisionado e muito mais, os modelos de aprendizado de máquina aprendem a processar dados por meio de condições e cláusulas e chegar a resultados. Isso os torna ideais para produzir insights prescritivos e preditivos.
Esses insights ajudam imensamente no lado organizacional e administrativo da prestação de serviços de saúde, como gerenciamento de pacientes e leitos, monitoramento remoto, gerenciamento de compromissos, criação de escalas de serviço e muito mais. Diariamente, os profissionais de saúde gastam 25% de seu tempo em tarefas redundantes, como gerenciamento e atualização de registros e processamento de solicitações, o que os impede de fornecer assistência médica conforme necessário.
A implementação de modelos de aprendizado de máquina pode trazer automação e eliminar a intervenção humana nos locais em que são menos necessários. Além disso, o aprendizado de máquina também ajuda a otimizar o envolvimento e a recuperação do paciente, enviando alertas e notificações oportunas aos pacientes sobre seus medicamentos, consultas, coleta de relatórios e muito mais.
Além desses benefícios administrativos, existem outros benefícios práticos do aprendizado de máquina em saúde. Vamos explorar o que são.
Aplicações do mundo real de aprendizado de máquina
Detecção de Doenças e Diagnóstico Eficiente
Um dos principais casos de uso do aprendizado de máquina na área da saúde está na detecção precoce e no diagnóstico eficiente de doenças. Preocupações como distúrbios hereditários e genéticos e certos tipos de câncer são difíceis de identificar nos estágios iniciais, mas com soluções de aprendizado de máquina bem treinadas, eles podem ser detectados com precisão.
Esses modelos passam por anos de treinamento de visão computacional e outros conjuntos de dados. Eles são treinados para detectar até mesmo as menores anomalias no corpo humano ou em um órgão para acionar uma notificação para análise posterior. Um bom exemplo desse caso de uso é o IBM Watson Genomic, cujo modelo de sequenciamento baseado em genoma desenvolvido por computação cognitiva permite maneiras mais rápidas e eficazes de diagnosticar problemas.
Gestão Eficiente de Registros de Saúde
Apesar dos avanços, a manutenção do prontuário eletrônico ainda é uma preocupação que assola o setor de saúde. Embora seja verdade que se tornou muito mais fácil em comparação com o que usamos coletivamente anteriormente, os dados de saúde ainda estão por toda parte.
Isso é bastante irônico porque os registros de saúde precisam ser centralizados e simplificados (não vamos esquecer da interoperabilidade também). No entanto, muitos detalhes cruciais que desaparecem dos registros estão bloqueados ou errados. No entanto, a influência do aprendizado de máquina está mudando tudo isso, pois os projetos do MathWorks e do Google estão ajudando na atualização automática de registros até mesmo offline por meio de tecnologias de detecção de caligrafia. Isso garante que os profissionais de saúde em todas as verticais tenham acesso oportuno aos dados do paciente para realizar seu trabalho.
Detecção de Diabetes
O problema com uma doença como o diabetes é que muitas pessoas a têm por um período prolongado sem apresentar nenhum sintoma. Então, quando eles realmente experimentam os sintomas e efeitos do diabetes pela primeira vez, já é muito tarde. No entanto, instâncias como essas podem ser evitadas por meio de modelos de aprendizado de máquina.
Um sistema baseado em algoritmos como Naive Bayes, KNN, Decision Tree e outros pode ser usado para processar dados de saúde e prever o início do diabetes por meio de detalhes da idade de um indivíduo, escolhas de estilo de vida, dieta, peso e outros detalhes cruciais. Os mesmos algoritmos também podem ser usados para detectar doenças hepáticas com precisão.
Modificação Comportamental
A saúde está além do tratamento de doenças e enfermidades. É sobre bem-estar geral. Muitas vezes, nós, como seres humanos, revelamos mais sobre nós mesmos e o que passamos com nossos gestos corporais, posturas e comportamento geral. Modelos orientados por aprendizado de máquina agora podem nos ajudar a identificar essas ações subconscientes e involuntárias e fazer as mudanças necessárias no estilo de vida. Isso pode ser tão simples quanto wearables que recomendam que você mova seu corpo após longos períodos de tempo ocioso ou aplicativos que solicitam que você corrija suas posturas corporais.
Descobrindo novas drogas e medicamentos
Muitas das principais doenças de saúde ainda não têm cura. Embora existam preocupações imediatas com risco de vida, como câncer e AIDS de um lado, também existem doenças crônicas que podem consumir indivíduos por toda a vida, como doenças autoimunes e distúrbios neurológicos.
O aprendizado de máquina está ajudando imensamente organizações e fabricantes de medicamentos a criar medicamentos para as principais doenças com mais rapidez e eficácia. Por meio de ensaios clínicos simulados, sequenciamento e detecção de padrões, as empresas agora podem acelerar seus processos de experimentação e observação. Muitas terapias e remédios não convencionais também estão sendo desenvolvidos em paralelo à medicina convencional com a ajuda do aprendizado de máquina.
Resumindo
O aprendizado de máquina está reduzindo significativamente o tempo necessário para que nós, humanos, alcancemos a próxima fase da evolução. Agora estamos avançando em um ritmo mais rápido do que chegamos aqui. Com mais casos de uso, experimentos e aplicativos, poderíamos discutir como o câncer foi curado ou como uma pandemia devastadora evitou devido a um simples aplicativo de smartphone nos próximos anos. AI in Assistência médica está revolucionando a indústria médica.
