Com a explosão populacional mundial, o setor de saúde deve se adaptar e desenvolver as tecnologias mais inovadoras para reunir e analisar dados clínicos massivos e informações sobre pacientes. Não se trata mais de reunir ressonâncias magnéticas, ultrassons e mesas cirúrgicas. Trata-se de trazer o Machine Learning (ML) e a Inteligência Artificial (IA) para gerar valor a todos os dados gerados pelo sistema de saúde.
O Machine Learning em Medicina vai tornar a saúde mais inteligente. Este poderoso subconjunto de Inteligência Artificial já pode ser familiar a muitas pessoas, com o seu uso no reconhecimento de voz usado por assistentes e na criação de experiências de compra online personalizadas por meio de sua capacidade de aprender associações. No entanto, o Machine Learning demonstrou um potencial verdadeiramente impactante na área da saúde – especialmente na área de diagnóstico médico.
O objetivo do Machine Learning é tornar a medicina mais ágil, eficiente e confiável do que antes, em parceria com o cérebro e o conhecimento do médico porque um paciente sempre precisa de um toque humano e cuidado. Mas uma máquina automatizada pode fornecer o serviço da melhor maneira. Abaixo, confira algumas das principais aplicações de Machine Learning na área de saúde.
Os tratamentos personalizados são desenvolvidos pela introdução das informações médicas do paciente em um algoritmo apropriado. Com o uso de Machine Learning, ferramentas estatísticas e computacionais, o aplicativo cria uma estratégia de tratamento personalizada formada a partir de seus sintomas e predisposições genéticas.
Os especialistas indicam que os próximos anos serão revolucionários em relação às tecnologias de saúde baseadas em Machine Learning que podem reduzir significativamente os custos de saúde.
Conhecendo a história do paciente e a detecção precoce da doença, os profissionais médicos podem recomendar o tratamento certo com mais rapidez e assertividade. Mas os dados também permitem que as empresas farmacêuticas realizem campanhas direcionadas para promover medicamentos e tratamentos, ou fazer recomendações apoiadas por dados que podem ajudar a conscientizar os pacientes não diagnosticados.
Isso não apenas ajuda as empresas farmacêuticas a aumentar suas vendas, mas também pode apoiar a identificação de indivíduos em risco devido à detecção precoce dos sintomas da doença por meio das campanhas.
O diabetes é uma das doenças comuns e perigosas. Além disso, esta doença é uma das principais causas para criar qualquer outra patologia grave e para a morte. Esta doença pode danificar várias partes do corpo, como rins, coração e nervos. O objetivo de usar uma abordagem de Machine Learning neste campo é detectar o diabetes em um estágio inicial e salvar os pacientes.
O fígado é o segundo órgão interno mais importante do nosso corpo. Ele desempenha um papel vital no metabolismo e gerar várias doenças hepáticas, como cirrose, hepatite crônica, câncer de fígado e assim por diante.
Recentemente, os conceitos de Machine Learning e mineração de dados foram usados para prever doenças hepáticas. É uma tarefa muito desafiadora prever doenças usando dados médicos volumosos. No entanto, os pesquisadores estão se esforçando ao máximo para superar esses problemas usando conceitos de Deep Learning, como redes neurais, classificação, clustering e muitos mais.
O Machine Learning tem várias aplicações potenciais úteis para ajudar a moldar e direcionar a pesquisa de ensaios clínicos. A aplicação de análises preditivas avançadas na identificação de candidatos para testes clínicos poderia se basear em uma gama muito mais ampla de dados do que atualmente, incluindo mídia social e visitas ao médico, por exemplo, bem como informações genéticas ao buscar populações específicas. Isso resultaria em testes mais assertivos com menos pessoas, mais rápidos e com menor custo
De acordo com a consultoria McKinsey, existem muitos aplicativos de ML para ajudar a aumentar a eficiência dos ensaios clínicos, incluindo encontrar os melhores tamanhos de amostra para aumentar a eficiência; endereçamento e adaptação às diferenças em locais para recrutamento de pacientes, e uso de registros médicos eletrônicos para reduzir erros de dados (entrada duplicada, por exemplo).
Saúde digital é uma tendência emergente no setor de saúde. Empresas farmacêuticas e de tecnologia têm desenvolvido aplicativos móveis que podem controlar os parâmetros relacionados à saúde, registrar prescrições de medicamentos, melhorar a conformidade e lembrar os pacientes sobre as próximas consultas médicas. Medicamentos digitais são produtos farmacêuticos que combinam medicamentos com um sensor de ingestão usado para monitorar se o paciente seguiu corretamente as orientações médicas.
Esses sistemas não são projetados apenas para registrar e armazenar dados, mas também para compartilhar informações com profissionais de saúde, reduzindo assimetrias de comunicação entre pacientes e médicos.
O Machine Learning terá um grande papel no desenvolvimento de aplicativos de saúde digital mais eficazes, por exemplo, incorporando modelos que podem enviar alertas e informações na hora certa para a pessoa certa. Em última análise, isso resultará em maior segurança do paciente.
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