O Uso Da Máquina De Aprendizagem Na Saúde

Os problemas que ocorrem na área da saúde costumam ser complexos e difíceis de descrever. Por um lado, o desenvolvimento dinâmico da medicina estimula a busca de novos modelos de procedimentos diagnósticos e terapêuticos. Ainda assim, por outro lado, conjuntos de dados cada vez maiores tornam difícil explorar e analisar.

Conseqüentemente, o setor de saúde está se tornando cada vez mais interessado no aprendizado de máquina. Neste artigo, veremos alguns dos aplicativos de saúde de soluções baseadas em ML e seus benefícios.

O aprendizado de máquina é um campo de pesquisa em rápido crescimento e com um grande futuro. Esta parte da ciência da IA ​​desempenha um dos papéis mais significativos em muitas áreas de nossas vidas, incluindo saúde. Por exemplo, o número de pacientes em hospitais está proliferando, o que significa que está se tornando cada vez mais difícil analisar e registrar todos os dados dos pacientes.

O aprendizado de máquina oferece uma excelente solução para esse problema: facilita a automação da análise de dados e fortalece o sistema de saúde. Os aplicativos de aprendizado de máquina na área de saúde também incluem detecção e diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos e medicina personalizada.

O objetivo de implementar soluções de ML na saúde

O objetivo final do aprendizado de máquina é tornar as máquinas e algoritmos mais eficientes e confiáveis. No setor de saúde, o trabalho da máquina não é substituir o médico, mas ajudá-lo a fornecer melhores serviços e cuidados. Portanto, vamos dar uma olhada em exemplos individuais do uso de aprendizado de máquina na área de saúde.

Personalização de tratamento
Uma das áreas mais importantes do aprendizado de máquina na área de saúde é o tratamento personalizado. O objetivo da terapia personalizada é melhorar os serviços de saúde individuais usando dados muito pessoais e técnicas de análise. As ferramentas de aprendizado de máquina para cálculos e estatísticas desenvolvem sistemas de tratamento personalizados com base nas informações genéticas e nos sintomas dos pacientes.

Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados permitem a criação de sistemas de tratamento personalizados usando as informações médicas de pacientes individuais.

A medicina percorreu um longo caminho, de uma abordagem generalizada ao tratamento com antibióticos de amplo espectro para o tratamento de doenças e um processo preventivo que considera a variabilidade individual dos genes, ambiente e estilo de vida de cada pessoa.

Ao combinar dados clínicos, farmacêuticos e socioeconômicos com algoritmos de aprendizado de máquina, os pesquisadores podem observar padrões de eficácia em tratamentos individuais e identificar variações genéticas que podem estar relacionadas a doenças, sucesso ou fracasso.

Gestão de serviços de saúde
Desde a automação de front office e relatórios de rotina até a análise de pesquisas de marketing farmacêutico, o aprendizado de máquina prospera em muitas áreas de operações e gerenciamento. Porém, hoje, a jornada dentro do hospital gera muitas tarefas administrativas com diferentes processos impactando médicos, enfermeiros e pacientes, que complicam a viagem e geram custos elevados.

O aprendizado de máquina está sendo usado por médicos e equipes de saúde cada vez mais usando inteligência artificial para automatizar essas tarefas administrativas para simplificar a viagem do paciente ao hospital, melhorar o atendimento, redirecionar a equipe médica em seus estudos médicos ou otimizar custos.

Assistentes virtuais apoiando pacientes
Assistentes virtuais são uma solução cada vez mais popular no setor de saúde por meio de chatbots ou aplicativos dedicados. Em particular, vemos o surgimento de assistentes virtuais baseados em aprendizado de máquina para apoiar os pacientes em todas as vias de atendimento.

Há uma tendência de enfermeiras virtuais que estão sempre disponíveis, respondendo às perguntas dos pacientes imediatamente e fornecendo conselhos. Esses assistentes virtuais podem registrar interações e registros de doenças para que os médicos possam usá-los em seu tratamento.

Além de apoiar o paciente, o objetivo desses assistentes virtuais é gerar economia substancial, limitando, por exemplo, as visitas ao hospital ou o estresse relacionado ao atendimento médico.

Essa nova abordagem para o desenvolvimento de medicamentos é necessária porque as diretrizes atuais pressupõem que cada composto tem um propósito específico e bem pesquisado, limitando o desenvolvimento de medicamentos a pequenos grupos de compostos. Além disso, a suposição tem sido que a “melhor” combinação é a primeira a chegar aos ensaios clínicos.

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