Nos últimos anos, escutamos bastante sobre inteligência artificial (IA) e seus inúmeros benefícios e vantagens. De fato, os investimentos constantes em pesquisas e os resultados promissores comprovam que o futuro é cada vez mais tecnológico e orientado por dados.

Dentre as principais aplicações da IA, está o Machine Learning – em português, aprendizado de máquina. Basicamente, ele coleta dados, aprende com eles e melhora automaticamente. E isso sem ser necessariamente programado.

Sem dúvida, essa tecnologia pode ser aplicada com sucesso em diversas áreas. Inclusive, na medicina. Como exemplo, ela possibilita diagnósticos mais rápidos e precisos, auxiliando assim no controle e tratamento de várias doenças.

Mas, há outras vantagens da Machine Learning na medicina. Quer saber quais? É só continuar lendo esse post.

Machine Learning – o que é

O Machine Learning é focado no desenvolvimento de softwares que acessam dados e os usam para aprender por si mesmos. Esse processo de aprendizagem profunda tem início com observações dos dados com o objetivo de encontrar padrões e, assim, fornecer os melhores resultados sozinho.

Para isso, a máquina é treinada com uma grande quantidade de dados e algoritmos para desenvolver a habilidade de aprender como executar a tarefa automaticamente, sem intervenção humana ou com poucas instruções.

Machine Learning na medicina

Com toda a certeza, uma das principais vantagens atualmente do Machine Learning na medicina é na área de diagnósticos. Isso porque oferece maior precisão na análise e mais rapidez tanto na realização dos exames quanto na disponibilidade dos resultados.

E como isso funciona? Por meio de um extenso banco de dados de sintomas de pacientes, é possível encontrar padrões para cada doença. Dessa maneira, o software consegue verificar se o indivíduo possui determinada enfermidade de acordo com os sintomas que apresenta.

E tudo isso gera diversos benefícios:

• Processo de triagem mais eficaz;
• Controle de doenças, impedindo ou retardando a sua progressão, impactando diretamente na qualidade de vida do paciente;
• Escolha correta de tratamentos efetivos;
• Maior produtividade de médicos e dos serviços de saúde;
• Redução de custos operacionais e de gastos individuais;
• Possibilidade de atender mais pessoas;
• Mais qualidade, acessibilidade, agilidade e efetividade para pacientes, médicos e organizações.

Machine Learning – pesquisas

Atualmente, há diversos estudos que desenvolvem Machine Learning na medicina. O Google, por meio da sua startup Verily, desenvolveu um software que consegue identificar retinopatia diabética e edema macular diabético ao analisar fotos de pacientes com sinais dessas doenças.

No Brasil, um trabalho feito pela Universidade de São Paulo (USP) e a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) criou uma ferramenta que identifica automaticamente a probabilidade de glaucoma. Para tanto, avalia uma alta quantidade de dados oriundos de laudos de pacientes com suspeita da doença.

Machine Learning – Eyer

Além disso, as novas tecnologias lançadas recentemente podem contribuir com Machine Learning no futuro. É o caso do retinógrafo portátil Phelcom Eyer. Acoplado a um smartphone, o aparelho realiza exames de retina de alta qualidade e em poucos minutos. Em seguida, envia os dados automaticamente para a plataforma online Eyer Cloud.

Dessa forma, o Eyer Cloud armazenará um banco de dados cada vez maior com imagens de retinas afetadas por diversas doenças. Com isso, no futuro, poderá contribuir com algoritmos inteligentes em busca de padrões relacionados às principais doenças dos olhos.

Conclusão

Agora, você conhece os principais benefícios do Machine Learning na medicina. Sem dúvida, conforme as novas tecnologias são treinadas, os algoritmos inteligentes podem entregar mais rapidez e precisão nos diagnósticos de diversas doenças. Além disso, o sistema aperfeiçoado também ajudará na redução de custos e em um processo mais efetivo de triagem.

Tecnologia na medicina é um assunto interessante para você? Então, acompanhe o blog da Phelcom e fique por dentro das principais novidades.