Como o aprendizado de máquina está redefinindo o setor de saúde

A indústria global de saúde está crescendo. De acordo com pesquisas recentes, espera-se que ultrapasse a marca de US$ 2 trilhões este ano, apesar das perspectivas econômicas lentas e das tensões comerciais globais. Os seres humanos, em geral, estão vivendo vidas mais longas e saudáveis.

Há uma maior conscientização sobre a doação de órgãos vivos. Robôs estão sendo usados ​​para remoções de vesícula biliar, substituições de quadril e transplantes de rim. O diagnóstico precoce de câncer de pele com mínimo erro humano é uma realidade. Cirurgias reconstrutivas de mama permitiram que sobreviventes de câncer de mama participassem da reconstrução de suas glândulas.

Todos esses empregos eram impensáveis ​​sessenta anos atrás. Agora é um momento emocionante para o setor global de saúde, à medida que avança em sua jornada para o futuro.

No entanto, como a população mundial de 7,7 bilhões provavelmente chegará a 8,5 bilhões em 2030, atender às necessidades de saúde pode ser um desafio. É aí que avanços significativos no aprendizado de máquina (ML) podem ajudar a identificar riscos de infecção, melhorar a precisão dos diagnósticos e projetar planos de tratamento personalizados.

fonte: Deloitte Insights – Perspectivas globais de saúde para 2020

Em muitos casos, essa tecnologia pode até melhorar a eficiência do fluxo de trabalho em hospitais. As possibilidades são infinitas e emocionantes, o que nos leva a um segmento essencial do artigo:

Aplicação de aprendizado de máquina na área da saúde

Você entende o conceito do índice LACE?

Projetado em Ontário em 2004, identifica pacientes que correm risco de readmissão ou morte dentro de 30 dias após a alta hospitalar. O cálculo é baseado em quatro fatores – tempo de permanência do paciente no hospital, acuidade de admissão, doenças concomitantes e atendimentos de emergência.

O índice LACE é amplamente aceito como um barômetro de qualidade de atendimento e é baseado na teoria do aprendizado de máquina. Usando os registros de saúde anteriores dos pacientes, o conceito ajuda a prever seu estado de saúde futuro. Ele permite que os profissionais médicos aloquem recursos em tempo hábil para reduzir a taxa de mortalidade.

Áreas da saúde evoluindo devido ao aprendizado de máquina

Esse avanço tecnológico começou a lançar as bases para uma colaboração mais próxima entre as partes interessadas do setor, opções de cirurgia acessíveis e menos invasivas, terapias holísticas e novos modelos de prestação de cuidados. Aqui estão cinco exemplos de inovações de ML atuais e emergentes:

1. Descoberta de drogas

Desde a triagem inicial de compostos de medicamentos até o cálculo das taxas de sucesso de um medicamento específico com base em fatores fisiológicos dos pacientes – o Knight Cancer Institute em Oregon e o Projeto Hanover da Microsoft estão atualmente aplicando essa tecnologia para personalizar combinações de medicamentos para curar câncer no sangue.

O aprendizado de máquina também deu origem a novas metodologias, como medicina de precisão e sequenciamento de última geração, que podem garantir que um medicamento tenha o efeito certo nos pacientes. Por exemplo, hoje, profissionais médicos podem desenvolver algoritmos para entender processos de doenças e tratamentos inovadores para doenças como diabetes tipo 2.

2. Recrutamento Otimizado de Pacientes para Ensaios Clínicos

A inscrição de voluntários para ensaios clínicos não é fácil. Muitos filtros devem ser aplicados para ver quem está apto para o estudo. Com o aprendizado de máquina, é fácil coletar dados do paciente, como registros médicos anteriores, comportamento psicológico, histórico de saúde da família e muito mais.

Além disso, a tecnologia também é usada para monitorar as métricas biológicas dos voluntários e os possíveis malefícios dos ensaios clínicos a longo prazo. Com esses dados convincentes em mãos, os profissionais médicos podem reduzir o período de teste, reduzindo assim os custos gerais e aumentando a eficácia do experimento.

3. Tratamentos personalizados

Cada corpo humano funciona de forma diferente. As reações a um alimento, remédio ou estação são diferentes. É por isso que temos alergias. Quando esse é o caso, por que personalizar as opções de tratamento com base nos dados médicos do paciente ainda é um pensamento tão estranho?

O aprendizado de máquina ajuda os profissionais médicos a determinar o risco para cada paciente, dependendo de seus sintomas, registros médicos anteriores e histórico familiar usando sensores microbio. Esses dispositivos minuciosos monitoram a saúde do paciente e sinalizam anormalidades sem viés, permitindo assim recursos mais sofisticados de medição da saúde.

4. Detecção Precoce do Câncer de Pele

A Cisco relata que a conexão máquina a máquina na área da saúde global está crescendo a uma taxa de 30% CAGR – que é a mais alta em comparação com qualquer outro setor!

O aprendizado de máquina é usado principalmente para minerar e analisar dados de pacientes para descobrir padrões e realizar o diagnóstico de tantas condições médicas, sendo uma delas o câncer de pele.

Mais de 5,4 milhões de pessoas nos EUA são diagnosticadas com esta doença anualmente. Infelizmente, o diagnóstico é um processo virtual e demorado. Baseia-se em longas triagens clínicas, compostas por biópsia, dermatoscopia e exame histopatológico.