Machine Learning na saúde: O que é e qual a importância para a sua clínica

A aplicação do Machine Learning na saúde é uma das práticas revolucionárias que estão marcando o avanço da Medicina, embora muitas instituições não saibam como esse algoritmo pode proporcionar um impacto positivo por permitir o uso da Inteligência Artificial em seus sistemas.

Essa tecnologia está moldando novas formas de realizar atendimentos, diagnósticos e procedimentos médicos, agregando inovação às técnicas convencionais, possibilitando alternativas mais assertivas, práticas e até mesmo simplificadas.

No entanto, nem todos os profissionais e gestores entendem como essas inovações que estão sendo aplicadas no setor funcionam, podendo deixar de priorizar plataformas que utilizam esse recurso em suas instituições.

Nesse caso, é importante entender melhor algumas das principais disciplinas que incidem sobre a área médica, para investir com confiança nas ferramentas estruturadas com base nessas novas tecnologias.

Pensando nisso, preparamos um guia completo sobre Machine Learning na saúde, um dos principais pilares de desenvolvimento de tecnologia da atualidade.

Entenda como ela funciona e quais os benefícios que podem ser aplicados nos serviços de atendimento e auxílio a diagnóstico nas instituições de saúde.

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O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma disciplina da área da Inteligência Artificial, que possibilita o desenvolvimento de análise lógica em máquinas e sistemas, por meio da identificação de padrões e análise preditiva.

Esse algoritmo é um dos diversos existentes e traz programações que são treinadas a partir de um amplo conjunto de dados, implementados, inicialmente, por um usuário. 

Com isso, a aplicação que é estruturada com Machine Learning é capaz de avaliar essas informações e melhorar gradualmente a partir do número de experiências às quais é submetido.

Posteriormente, seu sistema inteligente passa a retornar resultados mais precisos e autônomos, sem a necessidade de inserção de um novo conjunto de dados.

As avaliações que acontecem dentro do sistema são feitas a partir da estrutura de uma rede neural semelhante à mente humana, que encontra os pesos necessários para balancear as equações de análise. Assim, passa a comparar os resultados e fazer suposições de raciocínio lógico.

Após as primeiras etapas de alimentação de informações, o aplicativo passa a ser usado em tempo real, para aprender sozinho.

Embora essa tecnologia tenha surgido na área da ciência da computação, atualmente se estende para outros segmentos, o que possibilitou a implementação do Machine Learning na saúde, por exemplo.

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Qual a importância do Machine Learning na saúde?

A implementação do Machine Learning na saúde é fundamental para que a instituição possa utilizar inovações científicas e tecnológicas baseadas na inteligência artificial, especialmente quanto à realização de novos procedimentos e maneiras de analisar e diagnosticar os pacientes.

Com sistemas que utilizam esse algoritmo, é possível treinar os softwares para encontrar probabilidades mais precisas.

Além disso, a tendência dessa tecnologia é evoluir e aprender com as suas experiências, tornando-a mais produtiva a cada uso.

Na prática, os profissionais poderão confiar nesse sistema inteligente para encontrar resultados mais rapidamente, reduzindo o tempo e a complexidade de suas avaliações, elevando as taxas de sucesso da instituição.

Isso reflete diretamente na qualidade do serviço oferecido ao paciente, além de trazer práticas mais assertivas e a possibilidade de atuar em larga escala no futuro.

Ainda, vale mencionar que o Machine Learning na saúde possibilita uma redução de custos operacionais, ao passo que torna as escalas de atendimento mais amplas, ágeis e acessíveis.

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Machine Learning x Machine Teaching na saúde: Quais as principais diferenças?

Além do Machine Learning na saúde, outro conceito que está se popularizando no setor é o Machine Teaching - ou “ensino das máquinas”. Embora partam do mesmo princípio, suas características são diferentes.

De forma básica, o aprendizado das máquinas é um algoritmo que entende os dados e busca aprender a encontrar pesos para suas equações neurais. Com isso, pode aprender e evoluir seu raciocínio a fim de realizar determinadas atividades.

A partir disso, surgem novas vertentes, como o Machine Teaching, que redireciona essa tecnologia, deixando de lado a aleatoriedade dos eventos que ela utiliza para aprender e focar em um conhecimento específico.

Assim, em vez do sistema inteligente ser alimentado por especialistas e utilizado pelos profissionais de maneira passiva, esses colaboradores também podem interagir de maneira ativa, alimentando a solução com base nos dados que deseja trabalhar.

Uma reprodução prática dessa aplicação ocorreu com a parceria entre a NeuralMed e Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo, com um projeto pioneiro que oferece aos alunos acesso aos conceitos de Inteligência Artificial, por meio das soluções de NLP da empresa. 

A ideia é desenvolver habilidades técnicas e possibilitar a cocriação de algoritmos, com base no Machine Teaching. Isto é, o sistema ensinando aos usuários, enquanto também aprende mecanicamente.

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Como aplicar o Machine Learning na saúde?

A popularização do algoritmo do Machine Learning na saúde está crescendo e se expandindo para diferentes áreas, o que permite ampliar o leque de possibilidades nesse segmento.

Nesse caso, vale a pena conhecer algumas opções de aplicação dessa tecnologia e como elas operam de maneira diferente:

Gestão de saúde

Atualmente, um dos principais usos dessa inteligência artificial é na gestão de saúde, incluindo atividades de administração de pacientes, profissionais e fluxo de atividades.

A partir da avaliação sistêmica desses softwares, por exemplo, é possível priorizar casos mais urgentes, otimizando o tempo de médicos e auxiliares.

Enquanto isso, instituições ou áreas especializadas, como a radiologia, também podem utilizar esse recurso para analisar o paciente, por meio de exames e laudos, obtendo um diagnóstico mais preciso e, com isso, gerenciando os processos do hospital a fim de aumentar a produtividade e organização.

Predição de doenças e diagnósticos

Além de utilizar o diagnóstico inteligente para melhorar a gestão de atendimento, o Machine Learning na saúde também pode ser usado para a predição de doenças.

Isso porque o software realiza avaliações automáticas, que aprimoram suas probabilidades. Isso pode auxiliar na previsão antecipada de alguns diagnósticos ou acometimentos a partir da alimentação do seu banco de dados e da identificação mais assertiva de pesos nas suas redes neurais.

Por exemplo, o sistema inteligente com esse algoritmo pode identificar padrões onde determinado número de pacientes apresentou um sintoma em comum, o que indicaria uma possível manifestação em maior escala.

Inclusive, esse recurso passou a ser utilizado por diversas clínicas e hospitais durante a pandemia de coronavírus, uma vez que o sistema aprendeu a identificar sintomas dessa doença, diferenciando-a de outras condições a partir desse tipo de avaliação.

Automação de tarefas

Por fim, vale a pena mencionar que uma das principais aplicações do Machine Learning na saúde é a automação de tarefas. Afinal, trata-se de uma plataforma inteligente e mecânica, o que permite agilizar algumas funções.

É o caso da avaliação de diagnósticos ou exames de imagem, por exemplo. Assim que os exames são emitidos pela máquina, o sistema realiza a identificação de padrões e torna a análise do profissional mais rápida.

Ainda, diversos hospitais já estão aplicando softwares com essa inovação em seus sistemas integrados, automatizando a triagem de pacientes com base nos alertas emitidos de forma inteligente pelo algoritmo.

Essa mecanização de algumas rotinas permite aumentar a produtividade da instituição e da equipe de profissionais, direcionando os recursos para atividades mais complexas.

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Benefícios do machine learning na medicina

Ainda, vale a pena mencionar alguns dos benefícios que o Machine Learning na saúde pode trazer.

Uso de inteligência artificial

Antes de mais nada, o Machine Learning é um dos algoritmos mais populares que desenvolvem os sistemas de inteligência artificial, com soluções inovadoras, que passam a ser aplicadas na medicina.

Nesse caso, adotar programas com essa tecnologia permite que o hospital utilize modernidades como essa em suas rotinas, de forma mais acessível e simplificada.

Além disso, é importante desvincular a inteligência artificial na saúde somente para grandes procedimentos, sendo uma ferramenta que já pode ser usada em atividades mais simples do dia a dia.

Redução de erros

Uma das principais vantagens do Machine Learning é a sua capacidade inteligente de avaliar padrões e retornar dados precisos, aprendendo com as experiências.

Isso possibilita uma redução significativa de erros no fluxo de operações, desde a leitura de exames e imagens, até a análise de diagnósticos, que é feita mais rapidamente.

Além de contar com a confiabilidade de uma máquina inteligente, que apresenta probabilidades com o mínimo de falhas, também se trata de um programa que aprende sozinho, aumentando, ainda mais, a sua precisão e assertividade.

Economia de gastos

O Machine Learning na saúde é um investimento que pode trazer a redução de uma série de custos, especialmente quanto ao uso de recursos.

Isso porque softwares como esse agilizam os atendimentos e auxiliam no diagnóstico, diminuindo, por exemplo, a necessidade de utilizar determinado equipamento por mais tempo que o necessário.

Ainda, embora uma máquina não substitua um profissional médico, ela possibilita o direcionando de colaboradores para outras áreas, otimizando os gastos com pessoal.

Atendimento em escala

Finalmente, é fundamental reforçar a possibilidade de atendimento em escala, utilizando o Machine Learning na saúde. 

Com essa tecnologia, os hospitais e centros de saúde podem aumentar seus serviços sem ter uma expansão de gastos. Isso acontece porque as rotinas se tornam mais otimizadas e a produtividade cresce.

Por exemplo, o sistema inteligente com esse algoritmo pode realizar a triagem de casos mais urgentes, direcionando-os para a fila, o que agiliza a avaliação do profissional, permitindo o atendimento de mais pacientes.

Essa prática pode ser replicada para vários setores, não apenas emergenciais, permitindo um aumento dos serviços em escala, com a mesma qualidade e precisão.

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Vale a pena investir em sistemas baseados em Machine Learning em hospitais?

Tecnologias com o Machine Learning na saúde já estão em uso e trazem diversos benefícios para as instituições de saúde. Por isso, vale a pena considerar esse investimento.

Além de ser um algoritmo que acompanha as inovações na medicina, ele vai ficando cada vez mais potente com o tempo, tornando as ações mais assertivas e melhorando o atendimento ao paciente.

Enquanto isso, também permite otimizar diversas áreas, promovendo vantagens na realização de exames e elaboração de diagnósticos.

Por isso, é interessante avaliar a implementação de softwares integrados à Inteligência Artificial na sua instituição para potencializar, ainda mais, os seus resultados.

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