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Exemplos de aplicações de aprendizagem de máquinas na área da saúde

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As organizações de todas as indústrias estão sendo perturbadas pela digitalização e pela força de trabalho remota. A mineração de dados, colaboração e soluções acionáveis derivadas dos dados estão se tornando uma prioridade. Muitas organizações estão aproveitando os benefícios da aprendizagem de máquinas, grandes dados e inteligência artificial para enfrentar o desafio de grandes conjuntos de dados. O aprendizado de máquinas pode ser encontrado no setor de saúde para ajudar a atender às demandas médicas e melhorar as operações, ao mesmo tempo em que reduz os custos. O uso da aprendizagem de máquinas pode ajudar os prestadores de serviços de saúde a melhor detectar, diagnosticar e tratar doenças, ao mesmo tempo em que proporciona um atendimento mais preciso e personalizado.

O que é aprendizado de máquinas?

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As aplicações de aprendizagem de máquinas podem aprender com conjuntos de dados sem a necessidade de intervenção humana. As aplicações são construídas com algoritmos ou um conjunto de instruções para a execução de tarefas específicas. Os algoritmos ML podem melhorar sua precisão de previsão de forma independente. A principal função dos algoritmos é representar, avaliar e otimizar os dados. Eles encontram o melhor modelo para criar resultados de forma eficaz e precisa. Há quatro categorias principais de algoritmos de aprendizagem de máquinas: supervisionados, não supervisionados, semi-supervisionados e algoritmos de reforço.

Você pode encontrar evidências da aplicação da aprendizagem de máquinas na vida cotidiana. Os motores de busca usam ML para criar melhores experiências para o usuário. A mídia social usa a metodologia em motores de recomendação para fazer sugestões e conexões. Assistentes virtuais como o Alexa são alimentados por reconhecimento de fala e ML. Os Chatbots em seus sites favoritos são alimentados pelo processamento de linguagem natural.

A indústria da saúde tem colocado a aprendizagem de máquinas em bom uso. O aprendizado de máquinas melhora as ferramentas de diagnóstico com reconhecimento de imagem médica, identificando anormalidades ou pontos incomuns sem preconceitos. O aprendizado profundo tem levado a grandes avanços na forma como os médicos tratam doenças únicas. Os algoritmos de classificação podem pentear através de bancos de dados para fazer sugestões sobre protocolos de tratamento com base no que é aprendido de casos similares.

Análise Predictiva

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A aplicação da aprendizagem de máquinas, informática de saúde e análise preditiva ajuda a melhorar os processos de assistência médica, inovar as ferramentas de apoio à decisão clínica e melhorar os resultados dos pacientes. Um modelo de aprendizagem de máquina pode realizar a recuperação de informações da informática de saúde e fazer previsões sobre resultados de saúde através da análise preditiva. Uma melhor compreensão dos médicos sobre um diagnóstico e tratamento precisos leva a um atendimento mais personalizado.

Manutenção de registros

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O aprendizado de máquinas ajuda a simplificar a manutenção de registros, especificamente os registros eletrônicos de saúde (EHRs). A utilização de inteligência artificial no gerenciamento dos EHR é uma forma inteligente de melhorar o atendimento ao paciente, reduzir os custos administrativos e otimizar as operações. Os médicos podem aproveitar o processamento de linguagem natural para ditar e registrar notas clínicas em vez de passar horas escrevendo manualmente em gráficos. Os algoritmos ML no gerenciamento de EHR fornecem aos médicos suporte à decisão clínica, análise automatizada de imagem e tecnologias integradas de telesaúde.

Os EHRs são fundamentais para o ajuste à digitalização na indústria da saúde. A inteligência artificial automatiza as tarefas demoradas e repetitivas de documentação clínica, entrada de pedidos e classificação através de entradas. As ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL) de reconhecimento de fala e ditados melhoram drasticamente o processo de documentação.

Dispositivos vestíveis

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Os dispositivos de aptidão física viáveis têm aumentado de popularidade ao longo dos anos, especialmente desde que a pandemia COVID-19 se instalou. Os dispositivos vestíveis coletam informações valiosas sobre o usuário, como batimentos cardíacos, calorias consumidas e queimadas, e as medidas tomadas. A capacidade de coletar e analisar estes dados sobre o usuário, além de informações sobre aplicações relacionadas e dispositivos de monitoramento de saúde, dá uma perspectiva única da saúde.

O campo da aprendizagem de máquinas oferece inúmeras inovações na indústria de cuidados com a saúde. A automação da recuperação de informações e a análise de grandes conjuntos de dados resulta em melhores cuidados com a saúde por um custo menor. A aplicação da aprendizagem de máquinas para fazer previsões sobre os resultados dos pacientes ajuda a reduzir a taxa de regressão e melhorar os resultados do tratamento. Dispositivos que podem ser usados ajudam os usuários a tomar conta de sua saúde diariamente, rastreando seus sinais vitais e sua atividade física. Quando os dados coletados de dispositivos vestíveis são analisados, os prestadores de serviços de saúde podem obter informações sobre os riscos potenciais à saúde.

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Christopher Stern
Christopher Stern is a Washington-based reporter. Chris spent many years covering tech policy as a business reporter for renowned publications. He has extensive experience covering Congress, the Federal Communications Commission, and the Federal Trade Commissions. He is a graduate of Middlebury College. Email:[email protected]

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