Aplicativos de aprendizado de máquina na área da saúde 2022: o que devemos esperar?

O Machine Learning (ML) tem ajudado em cuidados intensivos, diagnósticos e tratamentos em todo o mundo há algum tempo. Dados clínicos e recursos hospitalares podem ser usados ​​de forma muito mais eficaz com a ajuda de sistemas baseados em ML e Inteligência Artificial. Inicialmente, o ML era usado principalmente para desenvolver vacinas, estudar doenças e trabalhar com genômica. No entanto, as administrações hospitalares agora estão adotando rapidamente plataformas orientadas por ML para melhorar seus serviços.

Os hospitais também podem atender mais pacientes com a ajuda da IA ​​e priorizar pacientes que precisam de supervisão humana intensa. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA) não visam substituir os profissionais de saúde ou médicos, mas simplesmente facilitar seu trabalho. Desde analisar prontuários de pacientes e sugerir intervenções até ajudar na pesquisa e síntese de medicamentos, o ML está alimentando tudo.

Tomemos um exemplo em que há cerca de 20 pacientes que precisam de cuidados intensivos, mas há apenas 15 médicos e cuidadores disponíveis no local. Em tal situação, a IA com tecnologia de ML pode ajudar a determinar quais pacientes precisam de suporte humano imediato. A IA pode ajudar médicos e funcionários do hospital a tomar decisões eficazes quando necessário.

Da mesma forma, vamos supor que um paciente está em extrema necessidade de intervenção médica, mas o paciente tem registros médicos anteriores que podem não permitir o uso de algum medicamento, ou o paciente pode precisar de uma prática ou tratamento médico específico. Passar por registros médicos leva tempo e precisa da colaboração de outros departamentos e especialistas. A IA pode auxiliar nesse processo, sugerindo a melhor prática para cada paciente. Os tratamentos podem até ser personalizados com base em outros dados, como grupos demográficos e genomas.

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Importância do ML na área da saúde

Medicamentos e tratamentos têm resultados diferentes em pessoas diferentes. Por muito tempo, tratávamos os cuidados de saúde e medicamentos padrão como um sistema 'tamanho único'. Não é apenas idade, sexo, peso e histórico médico que determinam os efeitos dos cuidados de saúde, mas também fatores como hábitos diários e dieta.

Por exemplo, um paciente com pressão alta pode ser prescrito para não consumir certos medicamentos, ou um paciente com outra condição médica pode ser aconselhado a não se submeter à cirurgia. Usando métodos de aprendizado de máquina, aprendizado estatístico e aprendizado profundo, os computadores agora podem identificar a melhor rota associando esses fatores a resultados específicos.

Isso salva vidas, permitindo que os profissionais médicos gastem menos tempo na documentação e na avaliação do paciente. Em uma situação em que não há enfermeiros ou médicos disponíveis para monitorar e ajudar um paciente, os sistemas baseados em IA podem ajudar os profissionais de saúde. Essas máquinas podem ser ensinadas a lidar com gatilhos como uma queda na frequência cardíaca ou uma flutuação nos parâmetros de saúde.

O ML é usado para calcular sinistros de seguros e riscos de saúde e financiamento para tratamentos. Os sistemas orientados por IA são amplamente utilizados em ciências atuariais e seguros de saúde. O ML é essencial para fornecer serviços de saúde de forma eficaz e atender pacientes em todo o mundo.

Tomemos o exemplo de vacinas ou medicamentos que precisam ser desenvolvidos rapidamente para proteger as pessoas. Sem ML, pesquisas médicas como essas levam anos para serem concluídas. Mesmo os ensaios clínicos podem levar meses. As ferramentas de IA podem acelerar o processo, permitindo que os pesquisadores salvem mais vidas.

Mais importante, o ML ajuda os profissionais médicos a decifrar dados clínicos e de pacientes mais rapidamente. Isso promove tratamentos melhores e mais eficazes (intrusivos ou não intrusivos). Por exemplo, se um relatório precisar ser gerado com base em um teste de radiologia, o ML pode obter informações críticas dos dados disponíveis para ajudar os radiologistas a criar o relatório mais rapidamente. Em um ponto, as tarefas analíticas e as avaliações médicas podem ser automatizadas, permitindo que os médicos se concentrem mais no tratamento dos pacientes, tomando o melhor curso de ação.

Atualmente, o ML está sendo usado na área da saúde para esses propósitos:

• Telemedicina e cuidados preventivos iniciais
• Tomada de decisão clínica para melhores práticas
• Avaliação do Prontuário Médico Eletrônico (EMR)
• Classificação e análise de imagens médicas
• Testes clínicos
• Saúde inteligente com IoT (Internet das Coisas)
• Edge Computing para Administração Hospitalar
• Detecção de Fraude e Seguro
• Detecção de Doenças
• Desenvolvimento e pesquisa de medicamentos
• Medicação de precisão

Durante o Covid-19, o mundo realmente descobriu como há uma escassez significativa de profissionais médicos e profissionais de cuidados intensivos. Com a ajuda da automação e da administração inteligente, os hospitais podem se armar para lidar muito melhor com essas situações. Unidades de cuidados intensivos e outros recursos hospitalares podem ser atribuídos com base na prioridade de pacientes altamente afetados.

A IA já se tornou um padrão nos departamentos de radiologia, oncologia, cardiologia e até mesmo dermatologia. Os sistemas de análise baseados em ML podem ser ensinados a identificar fatores de risco muito mais cedo do que os humanos e com mais precisão. Além disso, a IA pode ajudar a integrar fluxos de trabalho de tratamento personalizados para pacientes com condições específicas com base nos dados de seus dispositivos (smartwatches e telefones) e em sua fisiologia geral.

O que o ML reserva para a Saúde em 2022

O ML tem muito mais para nos oferecer nos próximos anos. Veremos um avanço substancial na computação de ponta e na integração da IA ​​na administração hospitalar. Com a ajuda do ML, hospitais em todo o mundo estão incorporando sistemas assistivos baseados em ML aos recursos hospitalares. Ele permite comunicação e colaboração perfeitas entre departamentos em tempo real. A avaliação de imagens médicas e EMR são os principais focos do ML em 2022.

O aprendizado profundo na área da saúde já salvou inúmeras vidas, especialmente com a ajuda da medicina preventiva, tratamentos de precisão e detecção precoce de doenças. Juntamente com o aprendizado profundo e a computação de ponta, os hospitais também integrarão as tecnologias blockchain em suas estruturas. Por exemplo, com aprendizado profundo e registros médicos no blockchain, os hospitais podem buscar o histórico médico do paciente por meio de correspondência biométrica.

Aqui estão as tendências de 2022 da AI ML na área da saúde :

• Promovendo tratamentos personalizados e estruturas de saúde eficazes
• Usando dados do mundo real para decisões clínicas e medicação preventiva.
• Diagnóstico precoce e detecção em tempo real.
• Experiência imparcial do paciente.
• Desenvolvimento e pesquisa de medicamentos mais rápidos com aprendizado profundo.
• Monitoramento de pacientes sem supervisão humana.
• Monitoramento de pacientes em tempo real e cuidados básicos automatizados.
• Análise avançada de imagens médicas e registros.
• Usando dados para engenharia biomédica avançada e pesquisa baseada em genoma.
• Melhores políticas de saúde e estruturas regulatórias.
• Análise de seguros e sinistros.
• Simulações digitais de condições médicas e resultados de entrega de medicamentos para resultados médicos reproduzíveis.
• Sistemas de treinamento em Realidade Virtual e Realidade Aumentada para enfermagem e cirurgia.
• Uso mais eficaz de dados de saúde para aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Prevenção de fraude médica e fácil acessibilidade de recursos para pacientes de alta prioridade.
• Ferramentas de IA e sistemas assistivos para cuidados intensivos e tratamentos intrusivos.
• Dispositivos médicos avançados e incorporação da robótica na área da saúde.

Segundo relatos, 33% de todas as tarefas que médicos e clínicos realizam podem ser automatizadas facilmente. Muitos hospitais ainda contam com atualizações manuais e sistemas analógicos. Isso experimentará uma grande mudança nos próximos anos com a ajuda da IA.

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Conclusão

Atualmente, os cirurgiões começaram a usar RA e IA assistida para praticar cirurgia em ambientes virtuais. Com a ajuda da visão computacional e do aprendizado profundo, os cirurgiões podem descobrir os resultados de cada movimento em tempo real.

Da mesma forma, doenças e medicamentos também podem ser monitorados nesses ambientes médicos virtuais. Tudo isso combinado nos leva a acreditar que temos um futuro muito brilhante pela frente, pelo menos para a saúde e a ciência médica.

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