Conheça as aplicações do machine learning na área da saúde

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Machine learning (ML) é uma área da inteligência artificial que atribui aos computadores a capacidade de aprender de forma automática. Essa aprendizagem é adquirida por meio do processamento de uma grande quantidade de dados, que são usados pelo sistema para obter experiência e constante aperfeiçoamento. O objetivo é usar resultados de experiências antigas para tomar melhores decisões no futuro.

O machine learning na área da saúde assume aquelas tarefas que tomam o tempo e aumentam a carga de trabalho dos profissionais. Os pacientes também são beneficiados, já que podem contar com diagnósticos e tratamentos mais precisos.

Quer conhecer mais utilidades do machine learning para a saúde? Continue a leitura para conferir!

Apoio em diagnósticos

Obter um diagnóstico preciso a partir de um grande volume de dados é um problema que os profissionais da saúde enfrentam. As ferramentas baseadas no machine learning são um importante auxílio nesse sentido, pois conseguem processar esses dados automaticamente em questão de segundos, dando mais tempo para o médico se concentrar em outras tarefas.

Os programas são apresentados a uma enorme quantidade de dados digitalizados, como ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas e eletrocardiogramas, para que aprendam a interpretá-los. Dessa forma, seus algoritmos conseguem identificar padrões nessas informações que apontam para doenças.

Também é possível usar uma combinação de dados de diferentes fontes para prever doenças e acompanhar o progresso do paciente. Por exemplo, são usados o histórico do paciente, seus exames, suas avaliações periódicas e seus sinais vitais em tempo real para identificar riscos de ataque cardíaco, acidente vascular e outras complicações.

Ferramenta da Google para detectar câncer de mama

Em 2017, a Google apresentou ao mundo sua mais nova ferramenta para detecção de câncer de mama, capaz de reconhecer padrões celulares a partir de amostras de tecidos. A proposta da ideia é otimizar a localização de tumores que tenham se espalhado para os linfonodos próximos à mama.

Tecnologia brasileira

A Universidade Federal de São Paulo (USP) já utiliza as aplicações do Machine Learning em suas pesquisas. Recentemente, alunos da universidade desenvolveram o software Blue, capaz de prever o risco de diabetes e doenças cardiovasculares. A tecnologia usa um banco de dados hospitalares e laboratoriais, extraídos do Departamento de Informática do SUS (DataSUS).

Tratamentos personalizados

Cada paciente responde a um tratamento de forma diferente. Por isso, cada caso que chega na clínica ou hospital precisa ser avaliado separadamente, para que o médico consiga elaborar um tratamento que atenda às necessidade específicas de cada um.

No entanto essa é uma tarefa cansativa e propensa a erros, já que inúmeros fatores devem ser levados em consideração nesse processo. Isso tudo causa um certo impacto na qualidade de vida do paciente, que ainda precisa se acostumar aos tratamentos.

Com o machine learning, é possível automatizar esse processo, pois seus algoritmos conseguem prever como o paciente vai responder a um certo tratamento. O sistema usa pacientes anteriores como referência, comparando seus tratamentos com os resultados obtidos. O médico pode, então, usar o resultado dessa comparação para personalizar sua abordagem.

Automação de tarefas administrativas

A tecnologia já facilitou muito os trabalhos administrativos, principalmente no que diz respeito ao registro eletrônico de informações. Porém boa parte dessas tarefas ainda precisam ser executadas manualmente pelos profissionais da saúde, que se sentem sobrecarregados tendo que registrar, revisar e atualizar tantas informações constantemente.

Essas atividades podem muito bem ser atribuídas a um sistema baseado em machine learning, que consegue executá-las com muito mais rapidez e eficiência. Além de economizar o tempo dos médicos, essa inteligência facilita o acesso a dados clínicos de pacientes, melhora o fluxo de trabalho e torna as informações mais precisas.

Desenvolvimento de medicamentos

Encontrar substâncias com potencial de cura e desenvolver medicamentos a partir delas são processos demorados e que exigem muitos recursos, como investimento financeiro e anos de trabalho árduo em pesquisadores.

A quantidade de dados gerada em cada pesquisa é imensa, sendo que nem mesmo os softwares mais usados atualmente são capazes de processá-los com tanta eficiência. Com o machine learning isso deixa de ser um obstáculo, pois é possível gerar resultados rápidos e precisos, a partir de dados coletados ao longo de décadas de estudos.

Os algoritmos do machine learning conseguem encontrar a origem biológica da doença e possíveis alvos para o seu tratamento, além de compostos que interajam com esse alvo da maneira desejada. Eles também facilitam a escolha de candidatos ideais para testes clínicos e identificam a presença de biomarcadores, que confirmam se a pessoa realmente tem a doença e em qual nível de severidade.

Previsão de doenças

Tecnologias baseadas em machine learning já são usadas para prever surtos de doenças no mundo inteiro. Com auxílio de redes neurais artificiais, cientistas conseguem agrupar dados coletados de satélites, redes sociais, páginas da web e muitas outras fontes, para saber em quais regiões podem ocorrer malária, dengue, zika e doenças infecciosas graves, por exemplo.

Conhecer a dinâmica de doenças graves é de extrema importância para organizações que lidam com a saúde da população, uma vez que isso permite adotar medidas preventivas para evitar o contágio e transmissão. No caso de pessoas que foram acometidas pela doença, é possível detectá-la nos primeiros estágios e já dar início ao tratamento antes que o quadro piore.

Tais procedimentos resultariam em uma grande economia para os cofres públicos, já que os investimentos em prevenção suprimem parte dos gastos com tratamentos caros, quando eles existem. Outro aspecto positivo é o aumento da qualidade de vida da população, principalmente em áreas carentes que normalmente ficam mais expostas às doenças infectocontagiosas.

Solução da Google para a área da saúde

Um dos grandes problemas na área da saúde é a dificuldade de acesso aos dados de pacientes, que surgem de diversas fontes e em diferentes modalidades. Em muitos casos, as organizações têm acesso a apenas uma parcela dos históricos médicos, o que acaba comprometendo os tratamentos pela falta de informações precisas.

Pensando nisso, a Google criou a API Healthcare, uma aplicação do Google Cloud que utiliza produtos de análise de machine learning para unificar dados de saúde entre as organizações de maneira inteligente. A solução é totalmente segura, pois contém ferramentas que dão à organização total controle sobre seus dados, além de garantias contra perdas, criptografia e muitas outras utilidades.

O machine learning na área da saúde traz inúmeras inovações, que de forma alguma têm o propósito de substituir a atuação dos médicos, mas, sim, de facilitar o seu trabalho. As máquinas só conseguem interpretar informações para as quais foram ensinadas. O conhecimento e experiência desses profissionais continua sendo essencial para os avanços no que diz respeito ao bem-estar da população.

A tecnologia sempre rende artigos muito interessantes, principalmente em assuntos que são de interesse do público em geral. Por que não levar esses conhecimentos sobre machine learning a mais pessoas? Compartilhe agora mesmo este artigo em suas redes sociais!

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