Mais de 12 aplicativos de aprendizado de máquina aprimorando o setor de saúde 2022

A população cada vez maior do mundo tem colocado uma enorme pressão sobre o setor de saúde para fornecer tratamento de qualidade e serviços de saúde. Agora, mais do que nunca, as pessoas estão exigindo serviços de saúde inteligentes, aplicativos e dispositivos vestíveis que os ajudarão a ter uma vida melhor e prolongar sua vida útil.

Até 2025, a Inteligência Artificial no setor de saúde deverá aumentar de US$ 2,1 bilhões (em dezembro de 2018) para US$ 36,1 bilhões em um CAGR de 50,2%.

O setor da saúde sempre foi um dos maiores proponentes de tecnologia inovadora, e Inteligência Artificial e Machine Learning não são exceções. Assim como a IA e o ML penetraram rapidamente nos setores de negócios e comércio eletrônico, eles também encontraram vários casos de uso no setor de saúde. De fato, o Machine Learning (um subconjunto da IA) passou a desempenhar um papel fundamental no campo da saúde – desde melhorar o sistema de prestação de serviços de saúde, reduzir custos e lidar com dados de pacientes até o desenvolvimento de novos procedimentos de tratamento e medicamentos , monitoramento remoto e muito mais.

Essa necessidade de um serviço de saúde 'melhor' está criando cada vez mais espaço para aplicativos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para entrar no mundo da saúde e da indústria farmacêutica. Sem escassez de dados no setor de saúde, chegou a hora de aproveitar o potencial desses dados com aplicativos de IA e ML. Hoje, IA, ML e aprendizado profundo estão afetando todos os domínios imagináveis, e a saúde também não permanece intocada.

Além disso, o fato de a carga de dados do setor de saúde estar aumentando a cada minuto (devido à população cada vez maior e à maior incidência de doenças) torna ainda mais essencial incorporar o Machine Learning em sua tela. Com o Machine Learning, existem infinitas possibilidades. Por meio de seus aplicativos de ponta, o ML está ajudando a transformar o setor de saúde para melhor.

A empresa de pesquisa Frost & Sullivan afirma que, até 2021, a IA gerará quase US$ 6,7 bilhões em receita no setor global de saúde. De acordo com a McKinsey , big data e aprendizado de máquina no setor de saúde têm potencial para gerar até US$ 100 bilhões anualmente! Com as inovações contínuas em ciência de dados e ML, o setor de saúde agora tem o potencial de alavancar ferramentas revolucionárias para fornecer melhores cuidados.

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Aqui estão 12 aplicativos populares de aprendizado de máquina que estão se tornando grandes no setor de saúde:

1. Análise de imagem padrão

Hoje, as organizações de saúde em todo o mundo estão particularmente interessadas em aprimorar a análise e a patologia de imagens com a ajuda de ferramentas e algoritmos de aprendizado de máquina. Os aplicativos de aprendizado de máquina podem ajudar os radiologistas a identificar as mudanças sutis nas varreduras, ajudando-os a detectar e diagnosticar os problemas de saúde nos estágios iniciais.

Um desses avanços pioneiros é o algoritmo de ML do Google para identificar tumores cancerígenos em mamografias. Além disso, muito recentemente, na Indiana University-Purdue University Indianapolis, pesquisadores fizeram um avanço significativo ao desenvolver um algoritmo de aprendizado de máquina para prever (com 90% de precisão) a taxa de recaída da leucemia mielóide (LMA). Além desses avanços, pesquisadores de Stanford também desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo para identificar e diagnosticar câncer de pele.

2. Tratamento Personalizado e Modificação Comportamental

Entre 2012-2017, a taxa de penetração do Prontuário Eletrônico de Saúde na área da saúde subiu de 40% para 67%. Isso naturalmente significa mais acesso aos dados individuais de saúde do paciente. Ao compilar esses dados médicos pessoais de pacientes individuais com aplicativos e algoritmos de ML, os profissionais de saúde (HCPs) podem detectar e avaliar melhor os problemas de saúde. Com base no aprendizado supervisionado, os profissionais médicos podem prever os riscos e ameaças à saúde de um paciente de acordo com os sintomas e informações genéticas em seu histórico médico.

Isso é precisamente o que o IBM Watson Oncology está fazendo. Usando as informações médicas e o histórico médico dos pacientes, está ajudando os médicos a projetar melhores planos de tratamento com base em uma seleção otimizada de opções de tratamento.

A modificação comportamental é um aspecto crucial da medicina preventiva. As tecnologias de ML estão ajudando a melhorar a modificação comportamental para ajudar a influenciar os reforços comportamentais positivos nos pacientes. Por exemplo, a Somatix, uma empresa de análise de dados baseada em B2B2C que lançou um aplicativo baseado em ML que monitora e reconhece passivamente uma série de estados físicos e emocionais. Isso ajuda os médicos a entender que tipo de mudanças comportamentais e de estilo de vida são necessárias para um corpo e mente saudáveis.

Startups e organizações de saúde também começaram a aplicar aplicativos de ML para promover modificações comportamentais. Somatix , uma plataforma de software B2B2C de análise de dados, é um bom exemplo. A sua aplicação de ML utiliza o “reconhecimento de gestos mão-a-boca” para ajudar os indivíduos a compreender e avaliar o seu comportamento, permitindo-lhes assim abrir-se para tomar decisões de afirmação da vida.

3. Descoberta e fabricação de medicamentos

Os aplicativos de aprendizado de máquina chegaram ao campo da descoberta de medicamentos, especialmente no estágio preliminar, desde a triagem inicial dos compostos de um medicamento até sua taxa de sucesso estimada com base em fatores biológicos. Isso se baseia principalmente no sequenciamento de próxima geração .

O aprendizado de máquina está sendo usado por empresas farmacêuticas no processo de descoberta e fabricação de medicamentos. No entanto, no momento, isso se limita ao uso de ML não supervisionado que pode identificar padrões em dados brutos. O foco aqui é desenvolver a medicina de precisão alimentada pelo aprendizado não supervisionado, que permite aos médicos identificar mecanismos para doenças “multifatoriais”. O MIT Clinical Machine Learning Group é um dos principais participantes do jogo.

Sua pesquisa em medicina de precisão visa desenvolver algoritmos que possam ajudar a entender melhor os processos da doença e, consequentemente, definir um tratamento eficaz para problemas de saúde como o diabetes tipo 2.

Além disso, tecnologias de P&D, incluindo sequenciamento de última geração e medicina de precisão, também estão sendo usadas para descobrir quais caminhos alternativos para o tratamento de doenças multifatoriais. O Project Hanover da Microsoft usa tecnologias baseadas em ML para desenvolver medicina de precisão. Até o Google se juntou ao movimento da descoberta de medicamentos.

De acordo com a Royal Society do Reino Unido , o aprendizado de máquina pode ser de grande ajuda na otimização da biofabricação de produtos farmacêuticos. Os fabricantes farmacêuticos podem aproveitar os dados dos processos de fabricação para reduzir o tempo total necessário para desenvolver medicamentos, reduzindo assim também o custo de fabricação.

4. Identificando Doenças e Diagnóstico

O Machine Learning, juntamente com o Deep Learning, ajudou a fazer um avanço notável no processo de diagnóstico. Graças a essas tecnologias avançadas, hoje, os médicos podem diagnosticar até mesmo doenças que antes estavam além do diagnóstico – seja um tumor/câncer nos estágios iniciais de doenças genéticas. Por exemplo, o IBM Watson Genomics integra a computação cognitiva com o sequenciamento de tumores baseado em genoma para promover o processo de diagnóstico para que o tratamento possa ser iniciado de frente. Depois, há a iniciativa InnerEye da Microsoft, lançada em 2010, que visa desenvolver ferramentas de diagnóstico inovadoras para uma melhor análise de imagens.

5. Cirurgia Robótica

Graças à cirurgia robótica, hoje os médicos podem operar com sucesso mesmo nas situações mais complicadas e com precisão. Caso em questão – o robô Da Vinci. Este robô permite que os cirurgiões controlem e manipulem membros robóticos para realizar cirurgias com precisão e menos tremores em espaços apertados do corpo humano. A cirurgia robótica também é amplamente utilizada em procedimentos de transplante capilar, pois envolve detalhamento e delineamento finos. Hoje a robótica está liderando no campo da cirurgia. A robótica alimentada por algoritmos de IA e ML aprimora a precisão das ferramentas cirúrgicas, incorporando métricas de cirurgia em tempo real, dados de experiências cirúrgicas bem-sucedidas e dados de registros médicos pré-operatórios dentro do procedimento cirúrgico. Segundo a Accenture , a robótica reduziu o tempo de permanência em cirurgias em quase 21%.
A Mazor Robotics usa IA para aprimorar a personalização e manter a invasividade no mínimo em procedimentos cirúrgicos envolvendo partes do corpo com anatomias complexas, como a coluna vertebral.

6. Tratamento personalizado

Ao aproveitar o histórico médico do paciente, as tecnologias de ML podem ajudar a desenvolver tratamentos e medicamentos personalizados que podem atingir doenças específicas em pacientes individuais. Isso, quando combinado com a análise preditiva, traz mais benefícios. Assim, em vez de escolher entre um determinado conjunto de diagnósticos ou estimar o risco para o paciente com base em sua história sintomática, os médicos podem confiar nas habilidades preditivas do ML para diagnosticar seus pacientes. O IBM Watson Oncology é um excelente exemplo de fornecimento de tratamento personalizado para pacientes com câncer com base em seu histórico médico.

7. Pesquisa de Ensaios Clínicos

Os aplicativos de aprendizado de máquina apresentam um vasto escopo para melhorar a pesquisa de ensaios clínicos. Ao aplicar análises preditivas inteligentes a candidatos a ensaios clínicos, os profissionais médicos poderiam avaliar uma gama mais abrangente de dados, o que, é claro, reduziria os custos e o tempo necessários para a realização de experimentos médicos. A McKinsey sustenta que há uma variedade de aplicativos de ML que podem aumentar ainda mais a eficiência do ensaio clínico, como ajudar a encontrar os tamanhos de amostra ideais para aumentar a eficácia e reduzir erros de dados aleatórios usando EHRs.

O aprendizado de máquina está crescendo rapidamente para se tornar um item básico no processo de pesquisa e teste clínico. Por quê?

Ensaios clínicos e pesquisas envolvem muito tempo, esforço e dinheiro. Às vezes, o processo pode se estender por anos. A análise preditiva baseada em ML ajuda a reduzir o investimento de tempo e dinheiro em ensaios clínicos, mas também forneceria resultados precisos. Além disso, as tecnologias de ML podem ser usadas para identificar potenciais candidatos a ensaios clínicos, acessar seus registros de histórico médico, monitorar os candidatos durante todo o processo de avaliação, selecionar as melhores amostras de teste, reduzir erros baseados em dados e muito mais.

As ferramentas de ML também podem facilitar o monitoramento remoto, acessando dados médicos dos pacientes em tempo real. Ao alimentar as estatísticas de saúde dos pacientes na nuvem, os aplicativos de ML podem permitir que os HCPs prevejam quaisquer ameaças potenciais que possam comprometer a saúde dos pacientes.

8. Previsão de surtos epidêmicos

As organizações de saúde estão aplicando algoritmos de ML e IA para monitorar e prever os possíveis surtos epidêmicos que podem tomar conta de várias partes do mundo. Ao coletar dados de satélites, atualizações em tempo real nas mídias sociais e outras informações vitais da web, essas ferramentas digitais podem prever surtos epidêmicos. Isso pode ser uma benção particularmente para os países do terceiro mundo que não possuem infraestrutura de saúde adequada.

Embora esses sejam apenas alguns casos de uso de Machine Learning hoje, no futuro, podemos esperar aplicativos de ML muito mais avançados e pioneiros na área da saúde. Como o ML ainda está evoluindo, teremos muitas outras surpresas que transformarão vidas humanas, prevenirão doenças e ajudarão a melhorar os serviços de saúde aos trancos e barrancos.

Por exemplo, máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais ajudaram a prever o surto de malária considerando fatores como temperatura, precipitação média mensal, etc.
O ProMED-mail , um programa baseado na web, permite que as organizações de saúde monitorem doenças e prevejam surtos de doenças em tempo real. Usando classificação e visualização automatizadas, o HealthMap depende ativamente do ProMED para rastrear e alertar os países sobre os possíveis surtos epidêmicos.

9. Coleta de dados de crowdsourcing

Hoje, o setor de saúde está extremamente investido em crowdsourcing de dados médicos de várias fontes (aplicativos móveis, plataformas de saúde etc.), mas é claro, com o consentimento das pessoas. Com base nesse conjunto de dados de saúde ao vivo, médicos e prestadores de serviços de saúde podem fornecer tratamento rápido e necessário aos pacientes (sem perda de tempo no preenchimento de papelada formal). Recentemente, a IBM colaborou com a Medtronic para coletar e interpretar dados de diabetes e insulina em tempo real com base em dados de crowdsourcing. Por outro lado, o ResearchKit da Apple concede aos usuários acesso a aplicativos interativos que usam reconhecimento facial baseado em ML para tratar a doença de Asperger e Parkinson.

10. Radioterapia Aprimorada

Machine Learning provou ser imensamente útil no campo da Radiologia. Na análise de imagens médicas, há uma infinidade de variáveis ​​discretas que podem ser acionadas a qualquer momento aleatório. Algoritmos baseados em ML são benéficos aqui. Como os algoritmos de ML aprendem com as muitas amostras de dados díspares, eles podem diagnosticar e identificar melhor as variáveis ​​desejadas. Por exemplo, o ML é usado na análise de imagens médicas para classificar objetos como lesões em diferentes categorias – normal, anormal, lesão ou não lesão, benigno, maligno e assim por diante. Pesquisadores da UCLH estão usando o DeepMind Health do Google para desenvolver algoritmos que podem detectar a diferença entre células saudáveis ​​e células cancerosas e, consequentemente, aprimorar o tratamento de radiação para células cancerosas.

11. Manutenção de registros de saúde

É um fato conhecido que atualizar e manter regularmente os registros de saúde e o histórico médico do paciente é um processo exaustivo e caro. As tecnologias de ML estão ajudando a resolver esse problema reduzindo o tempo, o esforço e a entrada de dinheiro no processo de manutenção de registros. Métodos de classificação de documentos usando VMs (máquinas vetoriais) e técnicas de reconhecimento de OCR baseadas em ML, como a API Cloud Vision do Google, ajudam a classificar e classificar dados de saúde. Depois, há também registros de saúde inteligentes que ajudam a conectar médicos, profissionais de saúde e pacientes para melhorar a pesquisa, a prestação de cuidados e a saúde pública.

Hoje, estamos à beira de uma revolução médica, tudo graças ao aprendizado de máquina e à inteligência artificial. No entanto, o uso da tecnologia por si só não melhorará a saúde. Também é preciso haver mentes curiosas e dedicadas que possam dar sentido a inovações tecnológicas brilhantes como aprendizado de máquina e IA.

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Compreendendo a importância das pessoas no setor de saúde, Kevin Pho afirma :
“A tecnologia é ótima. Mas pessoas e processos melhoram o cuidado. As melhores previsões são apenas sugestões até serem colocadas em prática. Na saúde, essa é a parte difícil. O sucesso requer conversar com as pessoas e gastar tempo aprendendo contexto e fluxos de trabalho – não importa o quanto os fornecedores ou investidores gostariam de acreditar no contrário.”