Os impactos do Machine Learning na saúde



O principal objetivo do Machine Learning na saúde é usar resultados de experiências antigas para identificar padrões e oferecer alternativas para que seja tomada a melhor decisão, sempre com base em dados.

Por conceito, Machine Learning (ML), em português, significa “O Aprendizado da Máquina”. É uma área da inteligência artificial que atribui aos computadores a capacidade de aprender de forma automática.

Basicamente, o sistema é capaz de aprender por meio do processamento de uma grande quantidade de dados, que podem ser imagens, números e diversos outros contextos, o que permite constante aperfeiçoamento.

Entre as principais possibilidades, é possível utilizar equipamentos que dispõem dessa metodologia para cruzar informações com um banco de dados de pacientes, contendo a relação de seus sintomas e diagnósticos para encontrar padrões.

Assim, é possível descobrir o que acometeu o paciente levando em conta os sintomas que ele apresenta.

Isso quer dizer que o uso de Machine Learning na saúde permite conclusões mais assertivas. O que traz mais segurança e eficiência ao profissional de saúde para que ele tome as melhores decisões.

A transformação digital na saúde com o Machine Learning

Pode-se dizer que a transformação digital é uma aliada da automatização de processos que precisam ser reformulados para acompanhar a evolução dos hábitos comportamentais da sociedade pós-moderna.

Na saúde, algumas instituições já fazem uso da tecnologia para diminuir gastos operacionais e melhorar a qualidade do atendimento ao paciente. E dessa forma, todo mundo se beneficia de algum jeito.

Os inúmeros avanços do setor nos últimos anos, principalmente devido à pandemia de Covid-19 que acelerou a transformação digital na saúde, mostrou que a tecnologia tem atuação fundamental para a medicina em um futuro mais próximo do que se espera.

Aliás, o Machine Learning é uma boa prova disso! Devido à inserção de recursos tecnológicos no setor e, também, graças à interoperabilidade, o Machine Learning na saúde contribui para, entre outras coisas, diminuir as chances de erro de condutas médicas e, além disso, aumentar a possibilidade de diagnósticos mais precisos.

As aplicações do Machine Learning na saúde

Agora que você conhece os possíveis impactos gerados pelo uso de Machine Learning na saúde, chegou a hora de entender como aplicar este conceito nas instituições.

Abaixo, listamos as aplicações mais comuns e as possibilidades fundamentais do Machine Learning na saúde. Veja:

Diagnósticos mais precisos

As equipes médicas sempre enfrentam dificuldade para obter um diagnóstico preciso a partir de um grande volume de dados. No entanto, com o uso do Machine Learning na saúde, é possível acessar dados e cruzar informações em questão de segundos.

Os algoritmos utilizados pelo sistema são capazes de identificar padrões nos bancos de dados e conseguem interpretá-los, apontando as possíveis causas de doenças e enfermidades. Além de sugerir as possibilidades de tratamento.

Só para se ter um exemplo, em 2017, o Google apresentou ao mundo uma ferramenta para detectar câncer em homens e mulheres. O sistema é capaz de identificar os padrões celulares dos tecidos humanos e as células anormais. Durante o seu uso, a solução apresentou quase 90% de chance de acerto na análise da biópsia, contra 73% de chance de um patologista acertar o diagnóstico.

No Brasil, a Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP-USP) também utiliza as aplicações de Machine Learning em suas pesquisas. Além disso, ela desenvolveu um sistema que cruza dados do Departamento de Informática do SUS (DataSUS) e é capaz de prever o risco de diabetes e doenças cardiovasculares.

Atendimento dinâmico e eficiente

A falta de comunicação entre a equipe médica e o paciente pode comprometer o diagnóstico preciso de determinada enfermidade. Entretanto, o uso da Inteligência Artificial (IA) associado ao Machine Learning consegue dirimir este problema.

Hoje em dia, já é possível contar com o uso de chatbots para ajudar no processo de atendimento ao paciente. Eles possibilitam a busca por orientação médica, encaminhamentos e diagnósticos utilizando banco de dados armazenados no aprendizado da máquina.

Também é possível utilizar essa ferramenta na marcação de consultas online, que ficam disponíveis 24h por dia, sete dias por semana.

Automação de processos administrativos

O uso da tecnologia facilita também o trabalho administrativo de uma instituição de saúde, principalmente em relação ao registro das informações do paciente. A maioria dos processos realizados por esse setor ainda são executados de forma manual, o que gera um alto volume de trabalho e sobrecarga dos colaboradores, além de serem suscetíveis a erros.

Com o uso do Machine Learning na saúde, essas atividades podem ser executadas com muito mais rapidez e eficiência. Tornando o processo mais seguro, economizando tempo e, mais ainda, evitando as glosas hospitalares.

Tratamento personalizado para cada paciente

As equipes médicas precisam avaliar cada caso individualmente, porque todo paciente pode reagir a um tratamento de forma diferente. Mas, o grande ponto de atenção desse processo é que, além de ser uma tarefa cansativa e propensa a erros, isso tudo causa impacto na qualidade de vida do paciente.

Utilizando o Machine Learning na saúde, é possível automatizar essa tarefa. Já que o sistema é capaz de prever se um paciente irá reagir a determinado tipo de tratamento, levando em conta suas informações de vida e saúde, que são cruzadas com banco de dados o tempo todo.

Neste caso, as ferramentas que utilizam Machine Learning conseguem pegar referências de pacientes anteriores e comparar os resultados dos tratamentos para ajudar o médico a construir uma abordagem mais personalizada, de acordo com as necessidades de seu paciente.

Existem, ainda, outras possibilidades de uso do Machine Learning na saúde, como:

  • Previsibilidade de doenças;
  • Sequenciamento genético;
  • Desenvolvimento de medicamentos.

Benefícios do uso de Machine Learning na saúde

A utilização de Machine Learning na saúde, apesar de recente, já evoluiu bastante. No entanto, com a avaliação constante dos recursos clínicos e tecnológicos disponibilizados pelo sistema, a tendência é que o aprendizado da máquina permita aplicações em todos os processos do atendimento ao paciente.

Em síntese, para as instituições de saúde, os benefícios do uso do Machine Learning são:

  • Redução do tempo de diagnóstico;
  • Menores custos com exames;
  • Redução de custos para o setor financeiro das instituições de saúde;
  • Aplicação de processos de atendimento remoto, como marcação de consultas, obtenção de resultados de exames e análise prévia de sintomas para diagnósticos mais rápidos;
  • Otimização de processos de sequenciamento genético de vírus em pesquisas e desenvolvimento de tratamentos e medicamentos.

Já para os pacientes, o uso de Machine Learning na saúde pode trazer inúmeros benefícios, como:

  • Atendimento online e acesso a ferramentas de direcionamento, de acordo com os sintomas apresentados;
  • Maior precisão no diagnóstico, incluindo a possibilidade de detectar doenças mais graves logo no início da enfermidade, diminuindo o agravamento dos casos;
  • Atendimento personalizado, humanizado e com foco no paciente.

Nos próximos anos, se a evolução tecnológica e a transformação digital continuarem na velocidade em que estão, o uso do Machine Learning na saúde trará resultados ainda mais positivos para o setor e permitirá salvar mais vidas.

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