Entenda os impactos do machine learning em saúde

A proposta da machine learning em saúde é uma estratégia que vem ganhando adeptos continuamente. Isso porque seus fundamentos e aplicações são notáveis e eficientes no ambiente clínico.

Além disso, trazem precisão para o atendimento e o diagnóstico, fazem previsão do prognóstico do paciente e mensuram as principais condutas terapêuticas a fim de minimizar consideravelmente as chances de erros médicos.

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Afinal, o que é machine learning em saúde?

Grosso modo, pode-se conceituar o termo como “aprendizado da máquina”, mas as potencialidades dessa ferramenta se baseiam em um compilado de sistemas informatizados e inserção de dados pelos usuários para facilitar a tomada de decisão.

Por meio dos equipamentos que já utilizam essa metodologia é possível cruzar os dados clínicos dos pacientes com as referências epidemiológicas obtidas nos sítios governamentais em saúde e formular diversas hipóteses sobre um evento clínico.

Isso significa que o uso do machine learning em saúde fornecerá conclusões mais apuradas do que se fossem analisadas isoladamente, trazendo mais segurança ao profissional de saúde quando tomar as decisões pelo paciente.

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Como o machine learning pode ser aplicado?

As tecnologias em saúde ainda estão em pleno desenvolvimento, mas alguns resultados já foram obtidos com a utilização dessa metodologia. A Google, por exemplo, elaborou uma ferramenta com possibilidade de detectar precocemente o câncer de mama em homens e mulheres, por meio de um algoritmo e da análise das biópsias usadas nesse estudo.

Outro exemplo é a análise visual dos indivíduos com diabetes para prever a possibilidade de desenvolvimento de retinopatia diabética, condição que pode levar à cegueira e comprometer significativamente a qualidade de vida.

Outros campos da medicina também estão investigando a aplicação do machine learning, tais como: cardiologia, patologia e a radiologia, esta última com grande potencial para identificar as falhas na interpretação das imagens obtidas.

Quais são os impactos da machine learning em saúde?

O conhecimento científico está em constante mudança, devido à descoberta de novas informações, que podem refutar as já existentes ou complementar os saberes para otimizar o trabalho dos profissionais clínicos.

Ademais, com a inserção plena dos recursos tecnológicos no campo da saúde, a possibilidade de integração dos sistemas e o estudo estatístico dos problemas clínicos, as chances de erro de diagnóstico e condutas têm diminuído muito.

Por isso, a ferramenta machine learning trará um aprendizado diferenciado para os profissionais do cuidado ao paciente, facilitando inclusive a comunicação mais rápida entre todos os envolvidos.

Dessa forma, será possível aproximar as pessoas que estão distantes geograficamente por meio de recursos de comunicação mais eficientes, prever resultados clínicos em longo prazo com embasamento científico e estatístico e trazer esperança para os doentes com pouco expectativa de cura ou sobrevida.

A estratégia de implantação da machine learning em saúde é uma revolução dos campos relacionados ao diagnóstico, acompanhamento e estabelecimento de condutas clínicas. As pesquisas ainda estão em desenvolvimento, mas já é possível aproveitar os recursos clínicos e tecnológicos disponíveis e avaliar constantemente a efetividade desses programas ou as mudanças necessárias para a real aplicação.

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