As aplicações crescentes de machine learning na indústria farmacêutica e na medicina são vislumbres de um futuro potencial em que a sincronicidade de dados, análise e inovação são uma realidade diária.
Principais aplicações de machine learning na medicina e indústria farmacêutica
1 – Identificação e diagnóstico de doença
A identificação e o diagnóstico de doenças estão na vanguarda da pesquisa de machine learning na medicina. De acordo com um relatório de 2015 emitido pela Pharmaceutical Research and Manufacturers of America, mais de 800 medicamentos e vacinas para tratar o cancro estavam, na altura, em teste.
A empresa biofarmacêutica sediada em Boston, Berg, está a recorrer à IA para pesquisar e desenvolver diagnósticos e tratamentos terapêuticos em várias áreas, incluindo oncologia. Os atuais projetos de pesquisa em andamento incluem testes de dosagem para tratamento de tumores intravenosos e deteção e controlo do cancro da próstata.
2 – Tratamento personalizado
A medicina personalizada ou tratamento mais eficaz com base em dados de saúde individuais, combinados com análises preditivas, também é uma área de pesquisa em alta e intimamente relacionada com uma melhor avaliação de doenças. O domínio é atualmente regido pela aprendizagem supervisionada, que permite aos médicos selecionar entre conjuntos de diagnósticos mais limitados, por exemplo, ou estimar o risco do paciente com base em sintomas e informações genéticas.
Durante a próxima década, vai aumentar o uso de micro biossensores e dispositivos, bem como aplicações móveis para saúde com recursos de medição e monitorização remotos mais sofisticados, fornecerão outro dilúvio de dados que poderão ser usados para ajudar a facilitar a eficácia do tratamento.
Este tipo de tratamento personalizado tem implicações importantes para o indivíduo em termos de otimização da saúde, mas também para a redução dos custos gerais de saúde. Se mais pacientes aderirem aos medicamentos prescritos ou planos de tratamento, por exemplo, a redução nos custos de saúde irá aumentar.
3 – Pesquisas de ensaios clínicos
O machine learning tem várias aplicações potenciais úteis para ajudar a moldar e direcionar a pesquisa de ensaios clínicos. A aplicação de análises preditivas avançadas na identificação de candidatos para testes clínicos poderia basear-se numa gama muito mais ampla de dados do que atualmente, incluindo canais digitais e visitas ao médico, por exemplo, bem como informações genéticas ao pesquisar populações específicas.
