Machine learning e a revolução dos diagnósticos na área médica

Machine learning e a revolução dos diagnósticos na área médica

O uso do machine learning na saúde ganha espaço espaço, […]

By Published On: 01/07/2021
machine learning na saúde

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

machine learning na saúde

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.

machine learning na saúde

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

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.

Redação

Equipe de jornalistas da redação do Futuro da Saúde.

About the Author: Redação

Equipe de jornalistas da redação do Futuro da Saúde.

Leave A Comment

Recebar nossa Newsletter

NATALIA CUMINALE

Sou apaixonada por saúde e por todo o universo que cerca esse tema -- as histórias de pacientes, as descobertas científicas, os desafios para que o acesso à saúde seja possível e sustentável. Ao longo da minha carreira, me especializei em transformar a informação científica em algo acessível para todos. Busco tendências todos os dias -- em cursos internacionais, conversas com especialistas e na vida cotidiana. No Futuro da Saúde, trazemos essas análises e informações aqui no site, na newsletter, com uma curadoria semanal, no podcast, nas nossas redes sociais e com conteúdos no YouTube.

Artigos Relacionados

Redação

Equipe de jornalistas da redação do Futuro da Saúde.