Machine learning na saúde: veja o que está sendo aplicado e inove!

Machine learning na saúde: veja o que está sendo aplicado e inove!

O dia a dia das pessoas vem sendo impactado, de alguma maneira, pela grande evolução que a tecnologia obteve nas últimas décadas. O que você talvez não saiba é que a inteligência artificial e o machine learning na saúde prometem mudar a forma com que a sociedade cuida do seu próprio bem-estar.Muitos estabelecimentos, instituições e, até mesmo, profissionais estão mudando suas práticas de acordo com esse conceito, oferecendo diagnósticos, condutas e tratamentos muito mais eficientes, sobretudo do ponto de vista epidemiológico.Confira o conteúdo abaixo e aprenda um pouco mais sobre esse tema tão interessante!

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Qual a relação entre medicina e tecnologia?

Não deveria ser novidade para ninguém que a medicina e a tecnologia caminham juntas, historicamente, em prol da humanidade, principalmente pela busca constante de novas opções para elevar os níveis de bem-estar e de formas de aumentar as chances de uma melhor qualidade de vida para as populações de todo o planeta.Não são apenas os médicos e cientistas que dedicam suas vidas para isso, mas também instituições, universidades, laboratórios e demais estabelecimentos e profissionais da área. Com o desenvolvimento de técnicas mais precisas de análise de dados e do aprendizado de máquinas por inteligência artificial, o futuro parece muito promissor nesse quesito.

Mas afinal, o que é o Machine Learning?

Diante dessa realidade, o machine learning surge como um elemento que promete ser preponderante na área e que vem convertendo em realidade aquilo que antes parecia apenas um sonho ou coisa de filmes de ficção científica. Os termos, traduzidos do inglês, significam algo como o “aprendizado da máquina”.Trata-se de uma vertente da inteligência artificial, que se vale de um método que une a análise de dados e a construção de modelos analíticos. Isso é baseado na ideia de que os sistemas, computadores e seus softwares podem aprender com as informações que recebem, identificando padrões e até mesmo tomando decisões, com base nos modelos criados.No entanto, isso não acontece de qualquer forma. Tudo depende de um processo interativo entre o homem e a máquina. O aprendizado é conduzido por analistas de dados que, a partir dos resultados obtidos, criam ou aperfeiçoam novos algoritmos a fim de melhorar o seu desempenho.Vale ressaltar que, em função das novas tecnologias computacionais, o machine learning de hoje não é como o de alguns anos atrás. O Big Data, que é justamente a incrível quantidade de informações armazenadas por conta dos novos sistemas de processamento e de armazenamento, elevou consideravelmente as possibilidades nessa área.As máquinas de hoje podem aprender com as computações anteriores e produzir disposições e resultados confiáveis, passíveis de repetição. O repertório de respostas que os médicos e cientistas podem encontrar nos softwares e equipamentos alcançam um modelo de eficiência muito maior do que qualquer ser humano seria capaz de fazer.

Qual a verdadeira importância do machine learning?

O grande interesse que o aprendizado das máquinas vem despertando, assim como a mineração de dados do big data, ocorre pelos mais variados motivos. Um deles, definitivamente, é que o número crescente do volume e da variedade de informações disponíveis — em conjunto com a enorme capacidade de processamento que a nuvem trouxe — abre um mar de possibilidades para adotar ações mais assertivas.Além disso, com a evolução da tecnologia, o processamento computacional tende a ficar mais barato e poderoso. Desse modo, é aberta a chance de produzir, de forma mais rápida e automática, modelos capazes de analisar elementos maiores e mais complexos. Como consequência, são gerados resultados que possibilitam descobrir oportunidades e evitar riscos desconhecidos.

Como o machine learning funciona na prática?

Trazendo o machine learning para um cenário mais prático, imagine a seguinte situação: uma operadora de planos de saúde percebe que uma determinada instituição tem feito despesas muito elevadas e fora da curva com um determinado tipo de patologia, que não parece ser endêmica na sua área de atuação.Um software específico pode minerar os registros de dados que o hospital, os consultórios ou mesmo cada profissional emitiu sobre seus pacientes. A partir das informações selecionadas, é possível encontrar inconsistências ou criar campanhas e ações preventivas voltadas para um determinado grupo de usuários.

O que esperar do futuro do machine learning na saúde?

Sabendo o seu significado e entendendo a sua relação com o setor da saúde. Conheça, a seguir, as principais expectativas que cientistas e demais profissionais da área têm com essa união!

Maior integração dentro do SUS

Essa ferramenta abre uma série de possibilidades muito interessantes para o Sistema de Saúde do Brasil. Como sabemos, o SUS enfrenta, historicamente, muitas dificuldades para o seu funcionamento, seja por conta das condições precárias, que parte da nossa população é submetida, pela má gestão ou mesmo em função de desvios de verba.Da perspectiva assistencial, o machine learning pode ajudar o médico a ser mais eficiente, com a mineração e a interpretação de informações que possam melhorar a jornada do paciente. Outra questão é a análise de dados clínicos no país, que promete direcionar melhor os recursos disponíveis, gerando até mesmo uma redução de custos.

Precisão no resultado de exames

A tecnologia também promete trazer maior precisão aos exames e, em vários países, muitos pesquisadores e cientistas já estão desenvolvendo algoritmos específicos para isso.Essas ferramentas utilizam os bancos de dados disponíveis para encontrar e identificar possíveis alterações potencialmente patológicas. A ideia é que os programas possam aprender com o maior recebimento de subsídios e elementos, mesmo sem a interação humana, fazendo com que eles possam reconhecer padrões.

Associação de dados diagnósticos

Por fim, outra possibilidade muito interessante da integração entre o machine learning e o big data é a associação de dados para diagnósticos. Isso quer dizer que as máquinas e ferramentas que podem aprender e se desenvolver, mesmo sem a influência de um ser humano, para usar o banco de informações disponíveis, fazendo diversas interpretações.Dessa forma, quando um médico digitar um prontuário nos Estados Unidos, por exemplo, ele estará atualizando o banco de dados em tempo real. Assim, essas informações ficarão disponíveis para outros profissionais ao redor do mundo, o que permite identificar padrões, conhecer condutas, debater tratamentos e muito mais!Como você pôde ver ao longo desse conteúdo, o machine learning na saúde abre possibilidades incríveis e promete fazer com que as pessoas tenham ainda mais qualidade de vida e possam desfrutar de um organismo funcional e saudável por muito mais tempo!Gostou de aprender sobre o assunto? Quer ver mais conteúdos como este? Então não perca mais tempo e assine a nossa newsletter!

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