Como o aprendizado de máquina está se tornando um divisor de águas no setor de saúde?

O aprendizado de máquina está impulsionando grandes melhorias e inovações no setor de saúde. Está acelerando os avanços em operações clínicas, desenvolvimento de medicamentos, cirurgia e gerenciamento de dados.

A pandemia de Covid-19 levou ainda mais o setor de saúde a adotar ativamente essa tecnologia moderna.

Mais importante, os pacientes devem se beneficiar ao máximo, pois a tecnologia pode melhorar seus resultados de saúde analisando os melhores planos de tratamento para eles. O ML é capaz de detectar doenças em estágio inicial com mais precisão, ajudando a reduzir o número de reinternações em hospitais e clínicas.

Neste artigo, descobriremos as principais aplicações do aprendizado de máquina na área da saúde e como essa tecnologia está redefinindo o setor com seus benefícios excepcionais.

Vamos começar!

Principais aplicações do aprendizado de máquina na área da saúde

Desde maximizar a eficiência do hospital até fazer um diagnóstico preciso, as tecnologias de ML provaram ser uma benção para o setor de saúde. Aqui estão alguns dos principais aplicativos de aprendizado de máquina no setor de saúde para interagir melhor com os usuários e gerar mais receita.

Tratamento personalizado

Oferecer tratamentos personalizados é um dos principais casos de uso de aprendizado de máquina no domínio da saúde. Ele permite que as organizações de saúde forneçam atendimento personalizado ao paciente, analisando o histórico médico, os sintomas e os testes dos pacientes. Usando ML em medicina e saúde, os médicos podem desenvolver tratamentos personalizados e prescrever medicamentos que visam doenças específicas em pacientes individuais.

Com o ML, as organizações de saúde também podem ter acesso à análise baseada em registros eletrônicos de saúde do paciente. Isso ajuda os médicos a tomar decisões mais rápidas sobre o tipo de tratamento mais adequado ao paciente.

Além disso, o aprendizado de máquina na área da saúde pode ajudar os médicos a descobrir se o paciente está pronto para as mudanças necessárias na medicação. Isso ajuda a induzir o tratamento certo desde o início.

Detecção de fraude

De acordo com o Departamento de Justiça dos EUA, 3% dos pedidos de assistência médica no país são fraudulentos. Isso se converte em cem bilhões de dólares perdidos anualmente. Usando modelos de aprendizado de máquina , o setor de saúde pode detectar reivindicações inválidas antes de serem pagas e acelerar a aprovação, o processamento e o pagamento de reivindicações válidas. Além de detectar fraudes de seguros, o ML também evita o roubo de dados de pacientes.

As principais organizações de saúde, como a Harvard Pilgrim Health, estão adotando tecnologias de IA e ML para erradicar fraudes na área de saúde. Eles estão usando sistemas de detecção de fraude baseados em ML para identificar reclamações e detectar comportamentos suspeitos.

Detectando doenças em estágios iniciais

Há muitas doenças que você precisa detectar nos estágios iniciais para identificar o plano de tratamento e ajudar os pacientes a garantir um bom modo de vida.

Uma combinação de algoritmos supervisionados e não supervisionados sob aprendizado de máquina fornece melhor assistência aos médicos na detecção precoce de doenças. O ML compara os novos dados com os dados antigos sobre uma doença específica e, se os sintomas mostrarem uma bandeira vermelha, os médicos podem agir de acordo.

Cirurgia assistida por robô

Os robôs cirúrgicos movidos a ML revolucionaram as cirurgias em termos de precisão e velocidade. Esses sistemas podem realizar procedimentos cirúrgicos complicados com perda de sangue reduzida, efeitos colaterais ou riscos de dor. Além disso, a recuperação pós-operatória é muito mais rápida e fácil.

O Maastricht University Medical Center é um dos melhores exemplos de aprendizado de máquina em saúde. Ele vem usando um robô cirúrgico movido a ML para suturar pequenos vasos sanguíneos, com espessura não superior a 0,03 milímetros.

Usando ML em medicina e saúde, profissionais e cirurgiões obtêm acesso a informações e insights em tempo real sobre a condição de saúde atual de um paciente. Isso, por sua vez, permite que os profissionais de saúde tomem decisões inteligentes antes, durante e após os procedimentos para garantir os melhores resultados. Leia aqui para saber como o futuro do trabalho será moldado pelos robôs .

Análise de erros em prescrições

Só nos EUA, 5.000 a 7.000 pessoas morrem anualmente por causa de erros de prescrição. Esses erros geralmente resultam de interfaces de EHR defeituosas – os médicos escolhem os medicamentos errados em um menu suspenso ou ficam confusos nas unidades de dosagem. Nesses casos, as tecnologias de ML podem ser salvadoras.

Os modelos de ML analisam dados históricos de EHR e comparam novas prescrições com eles. Essas prescrições que se desviam dos padrões típicos são sinalizadas, para que os médicos possam revisá-las e ajustá-las.

Por exemplo, o Brigham and Women's Hospital usa um sistema baseado em ML para identificar erros de prescrição. Ao longo de um ano, o sistema identificou 10.668 erros em potencial e 79% deles eram clinicamente valiosos, de modo que o hospital conseguiu economizar US$ 1,3 milhão em custos relacionados à saúde.

Juntamente com a economia de custos, um sistema de detecção de erros com tecnologia de ML aumenta a qualidade do atendimento, evitando a overdose de medicamentos e riscos à saúde.

[Leia também: Guia de otimização de EHR para tornar sua oferta de assistência médica eficiente ]

Auxílio em pesquisas e ensaios clínicos

Pesquisas e ensaios clínicos são processos caros e demorados. Há uma boa razão por trás disso – novos medicamentos e procedimentos médicos devem ser comprovados como seguros antes de serem amplamente utilizados. No entanto, há casos em que a solução precisa ser lançada o mais rápido possível – como com as vacinas para COVID-19.

Felizmente, os algoritmos de aprendizado de máquina podem tornar o processo mais curto. Esses algoritmos podem ajudar a determinar a melhor amostra para o estudo, coletar mais pontos de dados, analisar os dados contínuos dos participantes do estudo e reduzir os erros baseados em dados.

Descoberta e criação de medicamentos

É um dos principais benefícios do aprendizado de máquina na área da saúde . O ML tem a capacidade de descobrir novos medicamentos que oferecem grande valor econômico para produtos farmacêuticos, hospitais e novas vias de tratamento para pacientes. Também torna o processo de criação de medicamentos mais rápido e extremamente econômico.

A Atomwise é uma dessas empresas farmacêuticas que faz uso de supercomputadores, que erradicam a terapia dos bancos de dados de estrutura molecular. Em 2015, a Atomwise usou sua tecnologia de aprendizado profundo para descobrir os medicamentos atuais no mercado que poderiam ser redesenhados para o tratamento do vírus Ebola. Eles encontraram com sucesso dois medicamentos que podem ajudar a reduzir os riscos da epidemia.

A análise que levaria vários anos aconteceu em um dia por meio da tecnologia baseada em Atomwise ML.

[Leia também: Como a transformação digital está remodelando o setor de saúde ?]

Automatizando o diagnóstico por imagem

Hospitais e clínicas usam ML para reconhecer anormalidades em diferentes tipos de imagens médicas , como ressonâncias magnéticas ou exames radiológicos. O reconhecimento de imagem ajuda os médicos a diagnosticar infecções hepáticas e renais, tumores, melhorar o prognóstico do câncer e muito mais.

O melhor exemplo de percepção visual com ML é a ferramenta utilizada pelo Hospital Universitário UVA. Utilizando algoritmos de ML , a ferramenta analisa imagens de biópsia de crianças para diferenciar entre doença celíaca e enteropatia ambiental, fazendo isso de forma tão confiável quanto os médicos.

Agora que analisamos os principais aplicativos de aprendizado de máquina e casos de uso de aprendizado de máquina no setor de saúde, vamos mergulhar nos desafios de implementar tecnologias de ML relevantes para o setor de saúde.

Desafios da adoção do ML na área da saúde

A ampla implementação de tecnologias inovadoras como IA e ML vem com vários desafios. Da falta de dados de qualidade à segurança do paciente, existem vários obstáculos para o setor de saúde que utiliza software e tecnologias baseados em ML.

Então, vamos dar uma olhada neles:

Segurança do paciente

As decisões tomadas pelos algoritmos de aprendizado de máquina dependem completamente dos dados em que foram aprendidos. Se a entrada não for confiável ou estiver errada, o resultado também estará errado. A decisão equivocada pode prejudicar o paciente ou até mesmo causar sua morte.

Falta de dados de qualidade

Os resultados que você obtém dos algoritmos de aprendizado de máquina dependem da qualidade dos dados inseridos neles. Infelizmente, os dados médicos nem sempre são tão precisos e padronizados como muitas vezes precisam ser. Existem lacunas nos registros, imprecisões nos perfis e outras dificuldades. Portanto, antes de aplicar uma ferramenta de aprendizado de máquina, você precisa gastar tempo coletando, limpando, validando e estruturando dados para seus propósitos.

Preocupações com a privacidade

Outro desafio importante da implementação de IA e aprendizado de máquina na área da saúde está na quantidade de dados coletados que contêm informações confidenciais ou confidenciais. Isso, por sua vez, exige que medidas de segurança adicionais sejam implementadas. Portanto, é crucial procurar a empresa de desenvolvimento de software de ML certa que possa oferecer várias opções de segurança para garantir que os dados de seus clientes sejam tratados adequadamente.

O futuro do ML na área da saúde

O futuro do ML no setor de saúde parece brilhante. Apesar de alguns desafios, o ML já está aprimorando a experiência do paciente, a prática médica dos médicos e as operações da indústria farmacêutica. E a jornada está apenas começando. De acordo com a Grand View Research , espera-se que a IA e o ML globais no mercado de saúde se expandam a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 38,4% de 2022 a 2030.

Os crescentes conjuntos de dados de informações digitais relacionadas à saúde do paciente, a crescente demanda por medicina personalizada e a crescente demanda por reduzir as despesas com cuidados são algumas das principais forças motrizes do crescimento do mercado.

Além disso, nos próximos anos, poderá haver robôs programados que auxiliarão os médicos na sala de cirurgia. As tecnologias baseadas em ML na área da saúde podem permitir que os médicos minimizem o risco durante as operações, indo até os mínimos detalhes do tratamento.

O aprendizado de máquina no setor de saúde também está permitindo “biópsias virtuais” e avançando no campo inovador da radiômica. Aproveitar o aprendizado de máquina e as ferramentas de IA para obter insights pode criar alertas mais rápidos e precisos para os profissionais de saúde.

A IA e o aprendizado de máquina na área da saúde também podem fornecer avisos antecipados para condições como convulsões ou sepse, que geralmente exigem análise intensiva de conjuntos de dados altamente complexos.

Aproveitar o ML para pontuação de risco, suporte à decisão clínica e alerta precoce são algumas das áreas significativas de desenvolvimento para essa abordagem revolucionária.

O aprendizado de máquina certamente expandirá sua base na área da saúde nos próximos anos. Portanto, profissionais de saúde e médicos devem começar a utilizar o aprendizado de máquina a seu favor.

Como a Appinventiv pode ajudar sua empresa a adotar o aprendizado de máquina?

Na Appinventiv, nossa equipe de profissionais pode ajudar a desenvolver soluções de software personalizadas baseadas em aprendizado de máquina, considerando seus objetivos de negócios de saúde. Nosso conhecimento técnico e experiência no setor podem ajudá-lo a dar vida à sua visão.

Um dos nossos projetos de sucesso neste campo é o aplicativo YouCOMM desenvolvido para conectar pacientes internados com enfermeiros para assistência médica em tempo real. O sistema permite que os pacientes liguem/notifiquem a equipe por meio de gestos de cabeça ou comandos de voz.

Desde o lançamento do aplicativo, mais de 5 redes de hospitais nos EUA estão executando a solução YouCOMM.

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