Machine Learning, está redefinindo o setor de saúde

Machine Learning, o setor global de saúde está crescendo. De acordo com pesquisas recentes, espera-se que ultrapasse a marca de US $ 2 trilhões este ano, apesar das perspectivas econômicas lentas e das tensões comerciais globais. Os seres humanos, em geral, estão vivendo mais e com mais saúde.

Por exemplo, temos uma maior conscientização sobre a doação de órgãos vivos. Robôs estão sendo usados ​​para remoções de vesícula biliar, substituições de quadril e transplantes renais. Todavia, o diagnóstico precoce de câncer de pele com mínimo erro humano é uma realidade. As cirurgias reconstrutivas da mama permitiram que sobreviventes do câncer de mama participassem da reconstrução de suas glândulas.

Ou seja, todos esses empregos eram impensáveis ​​há sessenta anos. Agora é um momento empolgante para o setor global de saúde , à medida que avança em sua jornada para o futuro.

No entanto, como a população mundial de 7,7 bilhões deve chegar a 8,5 bilhões em 2030, atender às necessidades de saúde pode ser um desafio. É aí que avanços significativos no Machine Learning (ML) podem ajudar a identificar os riscos de infecção, melhorar a precisão dos diagnósticos e criar planos de tratamento personalizados.

Em muitos casos, essa tecnologia pode até aumentar a eficiência do fluxo de trabalho em hospitais. As possibilidades são infinitas e emocionantes, o que nos leva a um segmento essencial do artigo:

Aplicação do Machine Learning em saúde

Projetado em Ontário em 2004, ele identifica pacientes que correm o risco de readmissão ou morte dentro de 30 dias após terem alta do hospital. O cálculo é baseado em quatro fatores: tempo de permanência do paciente no hospital, acuidade de admissão, doenças concomitantes e visitas ao pronto socorro.

O índice LACE é amplamente aceito como um barômetro de qualidade de atendimento e é famoso por se basear na teoria do Machine Learning. Usando os registros de saúde anteriores dos pacientes, o conceito ajuda a prever seu futuro estado de saúde. Ele permite que os profissionais médicos aloquem recursos a tempo para reduzir a taxa de mortalidade.

Áreas em saúde evoluindo devido ao Machine Learning

Este avanço tecnológico começou a estabelecer a base para uma colaboração mais próxima entre as partes interessadas da indústria, opções de cirurgia acessíveis e menos invasivas, terapias holísticas e novos modelos de atendimento. Aqui estão cinco exemplos de inovações de ML atuais e emergentes:

1. Descoberta de drogas

Desde a triagem inicial de compostos de drogas ao cálculo das taxas de sucesso de um medicamento específico com base em fatores fisiológicos dos pacientes, o Knight Câncer Institute em Oregon e o Project Hanover da Microsoft estão atualmente aplicando esta tecnologia para personalizar combinações de medicamentos para curar câncer no sangue.

O Machine Learning também deu origem a novas metodologias, como medicina de precisão e sequenciamento de última geração, que podem garantir que um medicamento tenha o efeito correto nos pacientes. Por exemplo, hoje, os profissionais médicos podem desenvolver algoritmos para compreender os processos de doenças e tratamentos de design inovador para doenças como diabetes tipo 2.

2. Recrutamento de paciente otimizado para ensaios clínicos

Inscrever voluntários para ensaios clínicos não é fácil. Muitos filtros devem ser aplicados para ver quem é adequado para o estudo. Com o Machine Learning, é fácil coletar dados do paciente, como registros médicos anteriores, comportamento psicológico, histórico de saúde da família e muito mais.

Além disso, a tecnologia também é usada para monitorar métricas biológicas dos voluntários e os possíveis danos dos ensaios clínicos a longo prazo. Com esses dados convincentes em mãos, os profissionais médicos podem reduzir o período de teste, reduzindo assim os custos gerais e aumentando a eficácia do experimento.

3. Tratamentos personalizados

Cada corpo humano funciona de maneira diferente. As reações a um alimento, medicamento ou estação do ano são diferentes. É por isso que temos alergias. Se for esse o caso, por que personalizar as opções de tratamento com base nos dados médicos do paciente ainda é uma ideia tão estranha?

O Machine Learning ajuda os profissionais médicos a determinar o risco de cada paciente, dependendo de seus sintomas, registros médicos anteriores e histórico familiar usando sensores micro-bio. Esses minúsculos dispositivos monitoram a saúde do paciente e sinalizam anormalidades sem distorções, permitindo recursos mais sofisticados de medição da saúde.

4. Detecção precoce de câncer de pele

A Cisco relata que a conexão máquina a máquina em saúde global está crescendo a uma taxa de 30% CAGR que é a mais alta em comparação com qualquer outro setor!

O Machine Learning é usado principalmente para minerar e analisar dados de pacientes para descobrir padrões e realizar o diagnóstico de muitas condições médicas, uma delas é o câncer de pele.

Mais de 5,4 milhões de pessoas nos EUA são diagnosticadas com esta doença anualmente. Infelizmente, o diagnóstico é um processo virtual e demorado. Baseia-se em longos rastreios clínicos, incluindo biópsia, dermatoscopia e exame histopatológico.

Mas o Machine Learning muda tudo isso. Moleanalyzer , um aplicativo de software de IA baseado na Austrália, calcula e compara o tamanho, diâmetro e estrutura das toupeiras. Ele permite que o usuário tire fotos em intervalos predefinidos para ajudar a diferenciar entre lesões benignas e malignas na pele.

A análise permite que os oncologistas confirmem seu diagnóstico de câncer de pele usando técnicas de avaliação combinadas com ML, e eles podem iniciar o tratamento mais rápido do que o normal. Onde os especialistas puderam identificar tumores de pele malignos, apenas 86,6% corretamente, o Moleanalyzer detectou com sucesso 95%.

5. Desempenho clínico

Idealmente, os profissionais de saúde devem enviar relatórios ao governo com os registros dos pacientes necessários que são tratados em seus hospitais.

As políticas de conformidade estão em constante evolução, por isso é ainda mais crítico garantir que os sites dos hospitais verifiquem se estão em conformidade e funcionando dentro dos limites legais. Com o Machine Learning, é fácil coletar dados de diferentes fontes, usando diferentes métodos e formatando-os corretamente.

“Para os gerentes de dados, comparar os dados dos pacientes de várias clínicas para garantir que estejam em conformidade pode ser um processo opressor. O Machine Learning ajuda a reunir, comparar e manter esses dados de acordo com os padrões estabelecidos pelo governo ”, informa o Dr. Nick Oberheiden, fundador e advogado da Oberheiden PC .

Conclusão

O setor de saúde está se transformando continuamente por meio de tecnologias inovadoras como IA e ML. Este último em breve será integrado à prática como auxílio diagnóstico, principalmente na atenção primária. Ele desempenha um papel crucial na formação de um futuro preditivo, personalizado e preventivo, tornando o tratamento das pessoas uma brisa. Quais são seus pensamentos?

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