O setor da saúde global está a crescer. De acordo com pesquisas recentes, espera-se que ultrapasse a marca dos 2,5 triliões de euros este ano, apesar das perspetivas económicas lentas e das tensões comerciais globais. Os seres humanos, em geral, estão a viver vidas mais longas e saudáveis.
Há uma maior consciencialização sobre a doação de órgãos vivos. Os robôs estão a ser usados para remoções da vesícula biliar, substituição da anca e transplantes de rim. O diagnóstico precoce de cancro de pele com um erro humano mínimo é uma realidade. As cirurgias de reconstrução da mama permitiram que as sobreviventes participassem na reconstrução das suas glândulas.
Todos esses desenvolvimentos eram impensáveis há sessenta anos atrás. No entanto, como a população mundial de 7,7 biliões deverá atingir os 8,5 biliões em 2030, atender às necessidades de saúde pode ser um desafio. É aí que avanços significativos no Machine Learning (ML) podem ajudar a identificar riscos de infeção, melhorar a precisão dos diagnósticos e projetar planos de tratamento personalizados.
Em muitos casos, o Machine Learning pode até melhorar a eficiência do fluxo de trabalho em hospitais. As possibilidades são infinitas e emocionantes.
Áreas da saúde a evoluir devido ao Machine Learning
1. Descoberta de medicamentos
Desde a triagem inicial de compostos de medicamentos até o cálculo das taxas de sucesso de um medicamento específico com base em fatores fisiológicos dos pacientes.
O Machine Learning também deu origem a novas metodologias, como medicina de precisão e sequenciamento de próxima geração, que podem garantir que um medicamento tenha o efeito correto nos pacientes. Hoje, por exemplo, os profissionais médicos podem desenvolver algoritmos para entender os processos de doenças e tratamentos inovadores para doenças como a diabetes tipo 2.
2. Recrutamento otimizado de pacientes para ensaios clínicos
Não é fácil inscrever voluntários para ensaios clínicos. Muitos filtros precisam de ser aplicados para ver quem está apto para o estudo. Com o Machine Learning, é fácil coligir dados dos pacientes, como registos médicos anteriores, comportamento psicológico, histórico de saúde da família e muito mais.
Além disso, a tecnologia também é usada para monitorizar métricas biológicas dos voluntários e os possíveis danos dos ensaios clínicos a longo prazo. Com esses dados em mãos, os profissionais médicos podem reduzir o período do teste, reduzindo assim os custos gerais e aumentando a eficácia do experimento.
3. Tratamentos personalizados
Todos os organismos humanos funcionam de maneira diferente. As reações a um item alimentar, remédio ou estação do ano são diferentes. É por isso que temos alergias. Nesse caso, por que personalizar as opções de tratamento com base nos dados médicos do paciente ainda é um pensamento tão estranho?
O Machine Learning ajuda os profissionais médicos a determinar o risco de cada paciente, dependendo dos seus sintomas, registos médicos anteriores e histórico familiar, usando sensores micro-bio. Esses minúsculos gadgets monitorizam a saúde do paciente e sinalizam anomalias sem preconceitos, permitindo recursos mais sofisticados para medir a saúde.
