O Machine Learning (ML) é uma aplicação de Inteligência Artificial (IA), na qual o sistema interpreta observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instruções, descobre padrões e prevê eventos no futuro com base nos exemplos que tiver.
O Machine Learning está a ser cada vez mais utilizado em diversos setores por vários motivos: grandes quantidades de dados estão a ser captadas e disponibilizadas digitalmente. O processamento de grandes quantidades de dados tornou-se económico devido ao maior poder computacional agora disponível a preços acessíveis.
Além disso, estão disponíveis várias estruturas de código aberto, kits de ferramentas e bibliotecas que podem ser usadas para criar e executar aplicativos de Machine Learning.
Especificamente na área da saúde, o ML levou a novos desenvolvimentos interessantes que poderiam redefinir o diagnóstico e o tratamento do cancro nos próximos anos. O Machine Learning pode aumentar o acesso ao tratamento nos países em desenvolvimento que não têm médicos especialistas suficientes para tratar certas doenças, pode melhorar a sensibilidade da deteção, agregar mais valor nas decisões de tratamento e ajudar a personalizar o tratamento para que cada paciente obtenha o que melhor se adequa para eles.
Em muitos casos, eles podem até aumentar a eficiência do fluxo de trabalho nos hospitais. As possibilidades são infinitas.
Identificação de doenças e diagnóstico
Com o crescimento da população e o aumento da expectativa de vida, os sistemas de saúde estão rapidamente a ficar sobrecarregados, com poucos recursos e não estão equipados para os desafios que enfrentam. Os cientistas têm trabalhado em modelos que preveem a suscetibilidade a doenças ou auxiliam no diagnóstico precoce.
Diagnóstico por Imagem Médica
Os investigadores estimam que as imagens médicas são a maior fonte de dados do setor da saúde. Os algoritmos de ML podem processar grandes quantidades de imagens médicas a velocidades rápidas. E podem ser formados para serem extremamente precisos na identificação de detalhes minúsculos em tomografias e ressonâncias magnéticas.
A mudança do laboratório para a prática real já aconteceu em algumas soluções baseadas em IA, como a ferramenta de imagem aprovada pela FDA chamada IDx-DR para diagnosticar doenças oculares diabéticas.
Cirurgia Robótica
A robótica está a mudar a forma como a cirurgia é realizada atualmente. O robô da Vinci foi projetado para facilitar cirurgias complexas, usando uma abordagem minimamente invasiva, reduzindo o tempo de cirurgias e subsequentemente internamentos hospitalares.
As técnicas baseadas em IA e Machine Learning aumentarão a precisão das ferramentas cirúrgicas, incorporando dados em tempo real, feedback de cirurgias anteriores bem-sucedidas e dados de registos médicos eletrónicos durante a própria cirurgia. Isso pode ajudar a reduzir o erro humano e auxiliar os cirurgiões gerais a realizar cirurgias complexas em ambientes com recursos limitados, sem especialistas.