O uso do machine learning na saúde ganha espaço espaço, em especial na área médica. Com a utilização de inteligência artificial e acesso a bancos de dados cada vez maiores, as máquinas já conseguem ser mais precisas que a avaliação humana para diagnósticos na medicina. 

Em bom português, machine learning significa aprendizado de máquina. Basicamente, é uma tecnologia em que computadores são programados para aprender através de respostas já esperadas – que podem ser imagens, números, entre diversos outros contextos – e a criar as próprias regras. 

Falando de forma mais clara, machine learning utiliza inteligência artificial e se baseia em algoritmos. Assim, o sistema aprende com os dados, identifica padrões e toma decisões (ou oferece alternativas para que elas sejam tomadas). 

A tecnologia de machine learning permite que os conjuntos de dados sejam treinados antes de serem colocados em prática. À medida que o software ou o aplicativo de machine learning é testado, vai gradativamente melhorando conforme as experiências. 

Inicialmente esse treinamento é observado, e as falhas de associações são corrigidas. Essas falhas sempre existem, em maior ou menor escala.

Pelo excesso de dados, fica impossível de todos eles, com seus padrões e associações, serem analisados apenas pela observação humana. Assim, novamente, a tecnologia se faz totalmente necessária. Com o tempo, o machine learning é utilizado em tempo real, aprende sozinho e fica mais preciso nos resultados. 

Impactos do machine learning nos diagnósticos médicos

Entre as vantagens do uso de machine learning na saúde, estão os diagnósticos, agora com mais rapidez e precisão. E isso não somente nos exames, mas também nos resultados.

De que forma isso ocorre com o uso do machine learning? O software consegue encontrar padrões para cada doença que está dentro do banco de dados de sintomas dos pacientes. 

Vale ressaltar que esse banco é extremamente extenso. Logo, através da própria inteligência artificial, é possível verificar uma doença pelos sintomas apresentados e coletados pelo banco de dados. Isso gera inúmeros benefícios, como a eficácia na triagem, o tratamento correto, a redução de custos, o controle de doenças, a melhora da qualidade de vida do paciente, a maior produtividade dos profissionais e serviços e a possibilidade de atender mais pacientes. E isso é só o começo do uso do machine learning na saúde.

Em 2017, o Google lançou uma ferramenta que detecta indícios de câncer, tanto em mulheres quanto em homens. Essa ferramenta consegue identificar os padrões celulares dos tecidos humanos e as células que estão fora do comum – anormais. A probabilidade de acerto de um patologista normalmente ficaria em 73%. Já na análise da biópsia, essa ferramenta chegou perto dos 90%.

Deep Learning e Diagnósticos

Para os diagnósticos da área médica também é utilizado o deep learning. Trata-se de uma tecnologia de aprendizagem profunda que utiliza algoritimos ainda mais complexos do que os utilizados pelo machine learning.

O deep learning se baseia no princípio das redes neurais, tentando imitar o cérebro humano na forma de compreender novas informações, gerando assim resultados. Desse modo, consegue analisar imagens de forma mais efetiva.

Na Universidade de Brasília, o deep learning tem sido utilizado para identificar as espécies de vetores da doença de Chagas. O mesmo software é bastante utilizado na área da dermatologia, que acaba abrangendo muitas patologias que são analisadas e diagnosticadas através de imagens. O diagnóstico é assistido por computador, o que acaba facilitando e colaborando na decisão clínica. 

O deep learning consegue diferenciar, através das complexas imagens, as áreas que correspondem às células musculares cardíacas daquelas que fazem parte do tecido conjuntivo, que quando em excesso, caracterizam a fibrose. Essa é uma das muitas ferramentas do machine learning na saúde que têm sido aplicadas no diagnóstico não somente do câncer, citado anteriormente, como também no da leishmaniose e da tuberculose. Essa última é uma das doenças que ainda hoje mais ocasiona óbitos no mundo todo.

Todos esses benefícios estão integrados, independente da área médica: oftalmologia, cardiologia, radiologia, ginecologia, patologia. Portanto, o estudo e o uso do machine learning na saúde estão cada vez mais proeminente. Pois quando um médico tem uma avaliação incompleta ou ainda possui dúvidas, ele utiliza essa ferramenta e gera uma eficácia e precisão muito maior.

Futuro e desafios do machine learning na saúde

Por tudo que já está ocorrendo e com a constante evolução da tecnologia, acontecerá muita coisa no futuro da saúde. Desse modo, a tendência é que os serviços melhorem cada vez mais. 

Quem sabe, em alguns anos:

• A triagem dos pacientes tenha ainda mais precisão, podendo verificar de forma mais profunda e detalhada os dados coletados. Pode chegar ao ponto de incluir informações genéticas. Um exemplo de possibilidades futuras seria o diagnóstico precoce do Alzheimer, que tem sido um desafio para os médicos. Isso porque atualmente exige testes de memória e cognitivos. Nesse contexto, o uso do machine learning poderia futuramente ser capaz de realizar o processamento de imagens de ressonância magnética de forma muito mais ágil, gerando um diagnóstico mais preciso e detalhado.
• Todos os dados e informações se integrem ainda mais, deixando a comunicação entre paciente, médicos e outros profissionais cada vez mais clara e eficiente.
• Os acompanhamentos de testes de laboratório possam ser feitos 100% em tempo real, com resultados velozes e sem muito investimento.
• A modelagem preditiva identifique moléculas que possam ser canalizadas e/ou transformadas em medicamentos e soluções para combater processos biológicos.

Tendências do machine learning na saúde

Aos poucos, o tempo para salvar vidas poderá diminuir. Com a telemedicina, que está cada vez mais implementada, a tendência é disponibilizar uma quantidade de profissionais muito maior – 24 horas por dia, todos os dias da semana e em qualquer lugar.

O foco na parte clínica também poderá aumentar mais. A tecnologia do machine learning não irá substituir o médico, mas aprimorará sua experiência. Com ela, o atendimento terá mais velocidade e suporte. Dessa forma, o médico pode focar no atendimento clínico e ampliar a atenção ao paciente.

A tecnologia do machine learning também deve focar na biomedicina e no aperfeiçoamento de dispositivos e de terapias. Além disso, há estudos com equipamentos que atuam na comunicação e reabilitação de pacientes doentes. 

No Brasil, no ramo da neurologia, existem contextos onde essa tecnologia está mais forte. Portanto, esses equipamentos estabelecem e geram linguagens inovadoras de comunicação entre pessoas que não podem se comunicar, devido a alguma doença. 

Esses são alguns exemplos de como a tecnologia é capaz de revolucionar a saúde através do uso do machine learning. Futuramente, o machine learning na saúde vai funcionar como assistente pessoal do médico. Poderá ajudá-lo a monitorar os pacientes em tempo real ou em um diagnóstico não conclusivo. Isso já está evoluindo no campo da anestesia, segundo contou o CEO da Anestech, Diógenes Silva, ao Futuro da Saúde. “Ao cuidar da jornada de dados, você chega em um ponto onde a máquina aprende e enxerga coisas que a gente não vê, o que nos ajuda a ter uma melhor performance”.

Por fim, com o uso da nuvem e o machine learning na saúde, o acesso à medicina será levado a milhões de indivíduos no mundo. Com isso, a qualidade de vida das pessoas deve aumentar, gerando um impacto que talvez nem consigamos imaginar.

Conteúdos sobre tecnologia e inovação no Futuro da Saúde

O Futuro da Saúde é um hub de conteúdo digital criado pela jornalista especializada Natalia Cuminale. Além deste site, onde você encontra mais conteúdos como este sobre tecnologia e inovação na área da saúde, temos ainda um podcast. Confira abaixo o episódio com a médica intensivista Mariana Perroni, uma das principais vozes da inovação no país. E não esqueça de nos seguir nas redes sociais: Instagram e Youtube.