Quais os impactos do Machine Learning na área da saúde?
A transformação da saúde nas mãos da Inteligência Artificial e do Machine Learning trará, sem dúvida, benefícios para o hospital. Algumas organizações de prestadores de serviços de saúde estão usando Machine Learning e outras formas de Inteligência Artificial para fornecer aos médicos os melhores caminhos de atendimento baseados em evidências.O objetivo de um grupo pode ser melhorar o plano de atendimento de um paciente com base em análises personalizadas, ou ainda ser uma fusão adicional de caminhos de cuidados baseados em evidências com utilização histórica e resultados para oferecer o melhor atendimento ao paciente. Para tanto, as empresas provedoras podem usar determinantes sociais da saúde combinados com aprendizado de máquina para fornecer serviços clinicamente significativos. Mas como isso funciona na prática?Como funciona o Machine Learning na área da saúde?Machine Learning refere-se a aprendizado de máquina. Na prática, são mecanismos que permitem que uma máquina melhore seu desempenho e funções ao longo do tempo por meio da experiência. O aprendizado de máquina é possibilitado por uma série de algoritmos que, a partir de noções básicas, conseguirão tomar determinada decisão ou realizar ações aprendidas ao longo do tempo. O aprendizado de máquina é uma aplicação de Inteligência Artificial que usa algoritmos e estatísticas para encontrar padrões em grandes quantidades de dados. Os dados podem ser qualquer coisa: imagens, números, palavras, etc. O software de aprendizado de máquina analisa esses dados e, em seguida, “aprende” com eles, aplicando padrão a partir dos quais consegue fazer previsões.Um exemplo, é o setor de saúde que sempre se beneficiou dos avanços tecnológicos e de suas ofertas. De marcapassos e raios-X a RCP eletrônica e muito mais, a saúde conseguiu agregar valor à sociedade e sua evolução imensamente devido ao papel da tecnologia. Portanto, avançando nesta fase de avanços está a Inteligência Artificial (IA) e suas tecnologias aliadas, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e muito mais.Qual o impacto do Machine Learning na saúde?Existem várias dimensões desse impacto na área da saúde. Muitas vezes, a IA usa um banco de dados da Web que permite que médicos e profissionais acessem milhares de recursos de diagnóstico. Como os médicos foram profundamente educados em seu campo e estão atualizados com as pesquisas atuais, o uso da IA agiliza muito um resultado, otimizando o conhecimento clínico. Esse novo mecanismo pode apresentar muitos medos, especialmente no cenário clínico, de eventualmente substituir ou reduzir a necessidade de médicos humanos. No entanto, pesquisas e dados recentes mostraram que essa ferramenta tem mais chances de beneficiar e melhorar o diagnóstico clínico.O aprendizado de máquina está passando por uma rápida evolução. Seu uso traz vantagens evidentes e significativas em muitas áreas, mesmo que, como muitas vezes acontece, seja acompanhado de medos e desconfianças sobre a extensão dos impactos potencialmente imprevisíveis que poderia ter em nossas vidas. Até o momento, é inegável que o aprendizado de máquina fornece suporte significativo à saúde, capacitação de negócios e, em certos aspectos, segurança. Mas, vale ressaltar que as máquinas não vão substituir o trabalho dos médicos que continua sendo de extrema importância, mas com certeza ajudam para conseguir melhorar o diagnóstico de doenças, por exemplo. Por isso, a seguir, explicamos melhor quais são esses benefícios na área da saúde.Quais os principais benefícios do Machine Learning na saúde?Na área da saúde, o Machine Learning pode ser usado para ajudar a diagnosticar doenças. É usado principalmente para ajudar a detectar câncer de mama usando imagens de ultra-som ou raios-x, além disso, há outros benefícios como:Reduz o tempo de diagnósticoIdentificar e diagnosticar doenças e outros problemas médicos é um dos muitos desafios de saúde aos quais o aprendizado de máquina está sendo aplicado.Espera-se que pesquisas adicionais possam continuar a mostrar o quão viável essa tecnologia seria para ampla adoção clínica, bem como o quanto ela poderia melhorar os resultados dos cuidados de saúde para os pacientes.Por exemplo, alguns aplicativos médicos já usam aprendizado de máquina, com outras tecnologias, para dar suporte à detecção de câncer.Reduzir erros de medicaçãoErros de medicação podem causar um efeito dominó de problemas para o paciente, farmácia, médico e seguradoras. Os erros não são difíceis de detectar após terem ocorrido. Gatilhos, abordagens baseadas em regras, revisão de registros médicos eletrônicos e auditorias de eventos podem identificar o que deu errado e quando. Mas essas abordagens são demoradas para as partes envolvidas.Análise de doenças específicas A insuficiência cardíaca é outro dos diagnósticos que apresentam maiores problemas de reinternações, mortalidade e/ou internações. Nesse sentido, existem sistemas que avaliam o processo de cuidar, identificando o tipo de comorbidade que os pacientes apresentam, bem como detectando padrões.Além disso, existem outros benefícios como:
- Redução de custos com exames, indicando os mais decisivos para a obtenção de cada diagnóstico;
- Aprimorar modelos diagnósticos e de prevenção;
- Diminuição da equipe operacional necessária para atender a demanda, já que um médico passa a definir o diagnóstico com mais precisão e em um tempo menor de consulta, podendo atender mais pacientes;
- Otimização de processos de sequenciamento genético de vírus em pesquisas e desenvolvimento de tratamentos e medicamentos;
- Aplicação de processos preditivos de atendimento remoto, com programação periódica para reavaliação de quadros.
Com a Genesis, implementar o Machine Learning na saúde fica muito mais fácil!Portanto, os sistemas de saúde lidam com uma enorme quantidade de dados. A aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) permitirá aproveitar essas informações, resolvendo problemas que até agora não tinham solução, descobrindo interações desconhecidas e gerando novos conhecimentos.Para fazer isso, conte com a ajuda de uma empresa reconhecida: a Genesis! Afinal, já são quase 300 sistemas implantados por uma empresa especializada em Sistemas de Engenharia Clínica, Manutenção Predial, Facilities, Manutenção Industrial, Calibração RBC e BI com Inteligência Artificial.Como viram, as principais vantagens da utilização de Machine Learning aplicada ao setor da saúde é:
- Maior eficiência e eficácia;
- Melhorar os resultados alcançando uma melhor qualidade de vida para pacientes e médicos;
- Redução do tempo de descoberta e análise.
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